Төрдүү embedding моделдеринин сапасын кантип салыштыруу керек? MTEB эмне?
Machine Learning / AI
Кездейсоқ орман кандай иштейт жана ал классификациялык тапшырмада кантип үйрөтүлөт?
Тизмектеги бир нече өтүүлөрдө асимптотика кандай?
Бос мүчө (bias, w0) регуляциялоо керекпи? Жалпысынан w0 эмне үчүн керек?
Ийри классташтыруу моделинин сапатын кантип өлчөө керек? Канча метриканы билесиң?
Эгер жаңы моделдин AUC көрсөткүчү 0.82 болсо, эски моделге караганда 0.80 болсо, жаңы жакшы деп ишенимдүү айта алабызбы? Статистикалык маанилүүлүгүн кантип текшерсе болот?
Классификациянын контекстинде H(X) эмне, мисалы энтропия?
Жаңы модель F1-скоры 0.81 болсо, аны 0.8 болгон моделден жакшы деп эсептеп, дароо өндүрүшкө чыгара алабызбы?
Градиент түшүрүүдө модуль колдонуу маселесин арзан чечүү мүмкүнбү?
Төрдүү тилдердеги float өзгөчөлүктөрүн эске алуу менен кыймылдуу нүкте координаттарын кантип салыштыруу керек?
ROC графикасы эмне?
Precision жана Recall класстардын дисбалансында кандай иштейт? Мисал: 95 бирдик жана 5 нөл, модель дайым 1 деп алдын ала айтат.
Ағаштарда бөлүнүү критерийи эмне?
Бос убакта эмне менен алектенесиз?
Экстраполяция үчүн кошулган түз сызыктык модел менен кездейсоқ токой моделинин архитектурасын кантип сүрөттөсө болот?
Tokenizatsiyada Unigram тили модел эмне (SentencePiece сыяктуу)?
Айна чекиттери үчүн терс жана дал келген маанилер менен ачкычтарды текшерүүнү кантип ишке ашыруу керек?