Machine Learning / AI
Соңғы шешілген ML тапсырмасы туралы сипаттаңыз: мақсаты, деректері, сапа өлшемі, ML алгоритмі және нәтижесі.
Құрылымдалған шығу деген не және ол LLM-де қалай пайдаланылады?
Тек үш ай ғана алғандықтан, маусымдылық ескерілді ме?
Өзіңіз туралы және тәжірибеңіз туралы айтыңыз.
Шартты шекара дегеніміз не?
Жаңа жұмыс таңдағанда ең маңызды үш факторды атаңыз.
Қаріпті жою және кері айналдыру бойынша ұсынылған шешімнің күрделілігі қандай? Алгоритмді жақсартуға бола ма?
Табысты классикалық модель туралы айтыңыз — қызметкерлердің ағымын болжау.
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?
Регуляризация формулаларын (ElasticNet) жазыңыз және оны шығын функциясына қосыңыз.
Қандай назар түрі O(n²)-ден төмен күрделілікті азайтуға мүмкіндік береді?
XGBoost-те L2 регуляциясы — ол қандай коэффициенттерге шектеу қояды?
Нәтижелер тізімін қалай шығарасыз?
LangGraph-да 'g' объектісінің мақсаты қандай және ол fan-out паттерінде не үшін пайдаланылады?
Тестіленген гипотезалардың санын арттыру Type I қателігіне қалай әсер етеді?
Қазіргі уақытта жұмыс іздеуде қаншалықты белсендісіз және неге жаңа ұсыныстарды қарастырып жатырсыз?
Мүмкіндіктерді масштабтау не үшін керек және қандай масштабтау әдістері бар?
Қандай агенттермен жұмыс жасадыңыз? Олардың қалай жұмыс істейтінін түсіндіріңіз.
Агент пен қарапайым LLM қалай ерекшеленеді?