Kaip naudoti prekių kategorijas, kad sukurtumėte tinkamas rekomendacijas?
Machine Learning / AI
Kas yra EMA svoriai ir kur jie taikomi?
Kas yra priežastiniai grafikai (DAG) ir d-skiriasi?
Kaip įvertinti patobulinto LLM kokybę naudotojo domeno srityje?
Kas yra Snapdragon AI Engine?
Kaip patikrinti modelio aktualumą testavimo duomenyse prieš jį paleidžiant į gamybą?
Kuo skiriasi Series ir DataFrame pandas?
Kaip prieiti prie duomenų rinkinio išankstinio apdorojimo?
Kas yra pruning LLM ir kokie yra požiūriai (magnitude, struktūriniai, SparseGPT)?
Kaip įgyvendinti elementais pagrįstą požiūrį rekomendacijų sistemose?
Kas yra erdvinė kryžminė patikra ir kam ji reikalinga?
Kaip padalinti klientus į dvi grupes A/B testui?
Kaip užtikrinti modelio kokybę naudojant trigero pirkimus ir klientų avatarus?
Kokie yra klasikinių požiūrių būdai užpildyti spragas sąveikos matricoje rekomendacijų sistemose?
Kokie metodai yra pigesni nei žmogaus įvertinimas (LLM kaip teisėjas, modelio įvertinimas)?
Kas yra RLAIF ir kaip jis skiriasi nuo RLHF?
Kuo skiriasi pandas metodo map ir apply?
Kas yra produktų kvantizacija (PQ) ir kokie yra jos kokybės praradimai?
Kas yra suderinamumo indeksas?
Kaip gauti rekomendacijas iš sąveikos matricos?