Machine Learning / AI
PIKтеги тажрыйба жөнүндө: NLP классификатору подрядчы/инженерлердин кайрылуулары. Көп кайрылуулар болду беле?
Азыр эмне издөөдөсүз? Шарттар жана тапшырмалар жагынан эмне маанилүү?
LoRA эмне?
Окууну токтотуу үчүн кайсы каталык чекитин колдонуу керек?
Маалыматтар топтомун алдын ала иштетүүгө кантип жакындаса болот?
Андан кийин AI каражаты тарабынан түзүлгөн кодду текшересизби?
Неге сөздүктүн өлчөмүн азайтуу керек? Неге чоң сөздүк жаман? Канча функцияда жүк түшүүдө?
БЕРТти классификациялык тапшырма үчүн классификатор менен бирге колдонсо болобу?
Stride жана padding деген эмне? Алар конволюциянын чыгышынын өлчөмүнө кандай таасир этет?
Трансформатор архитектурасы жөнүндө айтыңыз: encoder-decoder, декодердин ичинде эмне болот?
Положительный тесттин натыйжасында оорунун мүмкүнчүлүгүн кантип эсептөө керек, сезгийлик жана тактыкты эске алуу менен?
Fastembed эмне жана ал прототиптөө үчүн эмне үчүн ыңгайлуу?
VDB-де кайсы сығуу форматтары (икмалы, скаляр квант) бар?
Dropout деген эмне жана ал кандай ишке ашырылат?
LangGraph деген эмне жана агенттер үчүн күйөө машинаны куруу эмне үчүн керек?
Кайсы коргоо чаралары колдонулат (киретүү/чыгуу фильтрлери, системалык prompt бекемдөө, коргоо тосмолору)?
Медицинада foundation моделдер эмне (MedSAM, RadGraph)?
Кездейсоқ орман берилген диапазонда болжаууларды кепилдейт, эгер жеке дарак окутуу топтомунан чыкпаса?
Кандай prompt инженериясы техникаларын колдондуңуз (few-shot, role, CoT, ReAct)?
Клиент менен компаниянын ички циклынын ортосунда маалымат алмашуунун кандай варианттары бар?