F1 жана recallдан тышкары, классификаторду баалоо үчүн кандай метрикалар колдонулду?
Machine Learning / AI
Колдонмолорду бөлүштүрүү системасынын даярдыгын кандай баамдадыңыз?
Kafkaда topic деген эмне?
Өндүрүштө таблица моделдериңиз болду беле?
Моделди ишке киргизгичден кийин кайсы метрикаларды көзөмөлдөйсүз: кызматтык, маалыматтык жана моделдик?
Docker менен иштөө тажрыйбаңызды сүрөттөп бериңиз: ML кызматын кантип пакеттөө жана жайгаштыруу керек?
Kafkaда partition деген эмне?
Агенттерге лидерлерди бөлүштүрүү системасын баалоо үчүн кайсы көрсөткүчтөрдү колдонор элеңиз?
Издөө, рейтинг, сунуш жана персоналдаштыруу тапшырмалары жөнүндө эмне билесиз.
Өзүңүз жана ML инженер катары тажрыйбаңыз жөнүндө айтып бериңиз.
Лиддердин жабылыш көрсөткүчү 5%, бир нече өлкөлөр жана агенттер. Жаңы лидди кайсы агентке белгилөө үчүн ML'ди кантип колдонуу керек?
Кантип жаңы агенттин тарыхы жок болсо да, ал дагы лидерлерди алса жана сатса болот деп эсептелсе, бағаны нормалдаштыруу керек?
Статистикалык даярдыксыз бул чечимди кызыкдар тараптарга кантип түшүндүрөсүз?
Бул тапшырма үчүн эмне үчүн CatBoost сунуштайсыз?
ML таблицалык тажрыйбаңызды NLP жана LLM менен салыштырып кандай баалайсыз?
Агент A 70 лидердин 7-син, ал эми агент B — 3төн 2-син жапты. Аларды адилеттүү салыштыруу үчүн кандай жолдор бар?
Офлайн ба баҳо додан вақти модел хуб ишлеп, аммо дар истеҳсолот бад кор кард: чӣ шуд ва шумо чӣ кардед?
Бул тапшырма үчүн кайсы негизги сызык жана кайсы акыркы моделдин талапкери болосуз?
Microsoft Azure менен кандай тажрыйбаңыз бар жана ал жакта чечимди жайгаштыра аласызбы?
Класс менен иштешиңиз кандай болду, анда өтө аз мисалдар болду?