Kas yra stacking ir blending?
Machine Learning / AI
Kaip filtruoti tik aktualius duomenis SQL užklausoje?
Kodėl svorių atnaujinime naudojamas palyginimas su epsilon?
Kaip nustatyti, ar prekės buvo įsigytos kartu ir yra suderintos?
Kaip sukurti matavimo priemonę, kuri atsižvelgtų į pelno tikėtinumą ir pardavimo tikimybę pagal kategorijas?
Kaip mokytis dideliu partiją su ribotu atmintimi?
Kas yra gradientinis stiprinimas?
Kas yra Elastic Net?
Kaip užtikrinti duomenų saugumą RAG (PII, prieigos teisės) metu?
Pasakokite apie reguliavimo metodus ir kovą su per mokymusi Deep Learning'e (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Kas yra kaimynystės agregacija ir kokias funkcijas naudoja (vidurkis, suma, max, LSTM)?
Kaip SQL'e parodyti kiekvieno skelbimo dabartinį adresą ir kainą?
Kaip efektyviai ieškoti panašių embeddingų tarp milijonų prekių naudojant Faiss ar kitus indeksus?
Kokios reguliavimo metodai yra ne linijiniams modeliams?
Kaip padidinti testo greitį be modelio pakartotinio mokymo?
Kokia yra n-ojo medžio tikslinė kintamoji gradientinio stiprinimo metu?
Kokie yra šiuolaikiniai požiūriai į lentelinius duomenis (CatBoost, LightGBM, XGBoost, deep tabular)?
Kokio tipo duomenų bazę pasirinkti skambučių įvykiams saugoti ir kodėl?