Kaip veikia dropout mokymo ir inferencijos metu?
Machine Learning / AI
Kokio apytikslio atlyginimo diapazono siekiate pereiti?
Papaskinkite apie TF-IDF: kaip jis veikia, kaip atrodo galutinė matrica?
Kaip galima parinkti hiperparametrus?
Kaip atsižvelgti į laiko tarpą tarp pirkimų produktų aktualumui?
Kokias verslo ir priešmetrikes reikia matuoti norint įvertinti produktų reklamos widget'ą?
Koki metriką pasirinkti regresijai su išskirtiniais duomenimis: MSE ar MAE?
Kas yra graph RAG ir kokiose užduotyse jis yra veiksmingas?
Kaip naudoti bendradarbiavimo metodus rekomendacijoms, pagrįstoms įdėjimais?
Kokia nuostolio (loss) funkcija naudojama numatytuoju būdu tiesinės regresijos atveju?
Kodėl analitinė formulė linijinei regresijai praktikoje nenaudojama?
Papaskinkite apie reguliavimą klasikiniuose ML algoritmuose: L1 ir L2. Kokios jų savybės ir skirtumai?
Kokie skirstymo kriterijai naudojami sprendimų medžiuose (pvz., entropijos kriterijus)? Ar galite paminėti kitus?
Kaip pasirinkti parametrus gradientinio stiprinimo metu? Kokie parametrai yra ir ką pasirinksite pirmiausia?
Kuo skiriasi stochastinis gradiento nusileidimas nuo klasikinio?
Kodėl reikia naudoti LEAD funkciją norint ieškoti būsimų reikšmių pagal id SQL?
Kaip Python'e sukurti korutinai ir įvykio ciklas?
Kokį klaidos slenkstį naudoti mokymuisi sustabdyti?
Kodėl bagging veikia su medžiais, kaip atsitiktiniame miške?