Алдыңғы мәндерді сақтау үшін тізімдерді неге пайдалану керек?
Machine Learning / AI
Рандомды орман қалай құрылымдалады және ол классификация тапсырмасында қалай оқытылады?
Жаңа модельдің AUC көрсеткіші 0.82 болса, ал өндірістік модель үшін 0.80 — оны сенімді түрде жақсы деп айтуға бола ма? Статистикалық маңыздылығын қалай тексеруге болады?
Жаңа модельдің F1-ұпайы 0.81 болғанда оны 0.8 болған модельмен салыстырғанда жақсы деп санап, оны бірден өндірісте іске қосуға болады ма?
Тізім бойынша бірнеше өту кезінде асимптотикалық күрделілік қандай?
Бос бос мүшесін (w0) тұрақтандыру керек пе? Жалпы алғанда, w0 не үшін қажет?
Сыныптау контекстінде H(X) дегеніміз не, мысалы энтропия?
Екілік классификация моделінің сапасын қалай өлшеуге болады? Қандай метрикаларды білесіз?
Градиентті төмендетуде модульді пайдалану мәселесін арзанға шешу мүмкін бе?
Дәлдік және еске түсіру сыныптардың теңгерімсіздігі кезінде қалай әрекет етеді? Мысалы: 95 бірлік және 5 нөл, модель әрқашан 1 деп болжайды.
Әртүрлі тілдердегі float ерекшеліктерін ескере отырып, нүктелік координаттарды қалай салыстыруға болады?
RAG-те re-ranker деген не? Қандай модельдер пайдаланылады (cross-encoder, bge-reranker)?
ROC қисығы дегеніміз не?
Ағаштарда бұтақтау критерийі не?
Жұмыстан тыс қандай хоббилеріңіз бар?
Экстраполяция үшін қосылған сызықтық модельмен кездейсоқ орман моделінің архитектурасын қалай сипаттау керек?
Машина оқыту алгоритмдері қалай оқытылады және олардың негізгі құпиясы неде?