Machine Learning / AI
Генетикалық деректер үшін ML (нұсқаны анықтау) деген не?
PIK-тен тәжірибе бойынша: мердігерлер/инженерлердің сұраулары үшін NLP классификаторы. Көп сұраулар болды ма?
Қазір не іздеп жүрсіз? Шарттар мен тапсырмалар бойынша не маңызды?
LoRA дегеніміз не?
Оқыту процесін тоқтату үшін қандай қате шегі қолданылуы керек?
Датасетті алдын ала өңдеуге қалай жақындау керек?
Сіз кейінірек AI-құралымен жасалған кодты өзіңіз тексересіз бе?
Сөздік көлемін азайту не үшін қажет? Үлкен сөздік қандай кемшіліктерге ие? Жүктеме қай функцияда орын алады?
BERT-ті классификация тапсырмасы үшін классификатормен бірге қолдануға бола ма?
Stride және padding дегеніміз не? Олар конволюцияның шығыс өлшеміне қалай әсер етеді?
Трансформер архитектурасы туралы айтыңыз: кодтаушы-декодер, декодердің ішінде не болады?
Сезімталдық пен нақтылықты ескере отырып, оң тест нәтижесімен ауру ықтималдығын қалай есептеуге болады?
fastembed деген не және ол прототиптеу үшін неге ыңғайлы?
VDB-де қандай compression-форматтар (binary, scalar quant) бар?
Dropout дегеніміз не және ол қалай жүзеге асырылады?
LangGraph дегеніміз не және агенттер үшін күй машинасын құрудың мақсаты неде?
Қандай қорғау шаралары қолданылады (кіріс/шығыс сүзгілері, жүйе сұрауын қатайту, қорғаныс шекаралары)?
Медицинада негіз модельдері дегеніміз не (MedSAM, RadGraph)?
Кездейсоқ орман берілген диапазонда болжауды кепілдік бере ме, егер жеке ағаш оқыту жиынтығынан шықпаса?
Қандай prompt инженерия әдістерін қолдандыңыз (few-shot, role, CoT, ReAct)?