Machine Learning / AI
Модельдерді буды бөлу туралы айтыңыз.
Cross-encoder дегеніміз не және оны қайда қолдандыңыз?
Реранкер қалай оқытылады?
Шамамен 1000 құжатты автоматтандыру керек. Оларды өңдеу үшін қалай қарайсыз?
Шартты шекара дегеніміз не?
Агенттердің оқшаулануы мен қауіпсіздігі туралы айтыңыз.
Әлсіз жабдықта үлкен модельді қалай іске қосуға болады?
Қаріпті жою және кері айналдыру бойынша ұсынылған шешімнің күрделілігі қандай? Алгоритмді жақсартуға бола ма?
Word2Vec пен Bag of Words қалай ерекшеленеді?
90 оң және 10 теріс мысалдан тұратын деректер жиынында әрқашан 0.9 мәнін шығаратын классификатор үшін ROC-AUC метрикасының мәні қандай болады?
Дерекқордан тапсырмаларды алатын немесе LLM арқылы генерациялайтын ұсыныс жүйесінің тиімділігін бағалау үшін қандай критерийлерді қолданар едіңіз?
SELECT FOR UPDATE дегеніміз не?
Сізге, классификация тапсырмасы деген не екенін айта аласыз ба?
Қолдау сұрауын приоритеттеу үшін жіктеу тапсырмасы туралы айтыңыз.
Егер 4 мысал бойынша оқығымыз келсе, не істеу керек?
Дәлдік және еске түсіру сыныптардың теңгерімсіздігі кезінде қалай әрекет етеді? Мысалы: 95 бірлік және 5 нөл, модель әрқашан 1 деп болжайды.
AI агентін дамыту барысында қай кезеңде қатыстыңыз — модель құру немесе MLOps?
Random Forest қалай жұмыс істейді?
Неліктен CatBoost-ты XGBoost немесе LightGBM-ге қарағанда таңдайсыз? Айырмашылық неде?
Қашан LoRA-ны таңдауға және қашан ұқсас жазбалар бойынша іздеуге? Әр әдіс үшін қанша деректер қажет?