Kodėl išėjai (išeini) iš [įmonės]?
Middle+
205
Machine Learning / AI
3608
0
Kaip pasiekėte konkrečią confidence score slenksčio reikšmę?
Middle+
185
Ar dabar dirbi ar ne?
Middle+
171
Ar tau viskas aišku apie produktą (medijų planus), ar nori ką nors patikslinti?
Middle+
164
Kaip dabar (su dabartinėmis žiniomis) išspręstum užklausų klasifikavimo ir maršrutizavimo problemą service desk'e, naudojant daugiasluoksnį požiūrį: rule-based → ML → LLM fallback → žmogus? Nurodykite konkrečias technologijas, modelius ir metrikas.
Middle+
151
Ar buvote pagrindinis Data Science komandoje [įmonė]? Kokie požiūriai ir technologijos kilo iš jūsų, o kurios nustatė techninis vadovas?
Middle+
150
Palyginkite linijinius ir nelinijinius modelius klasikiniame ML — privalumai ir trūkumai.
Middle+
146
Kokius tokenizacijos tipus žinote? Kiekvieno privalumai ir trūkumai.
Middle+
143
Papaskink apie reguliavimą: kas tai, kam tai reikalinga, kokie yra jo tipai.
Middle+
142
Ar modelis buvo papildomai apmokytas šiai užduočiai (ne LLM)?
Middle+
141
Papaskinkite per dvi žodžius apie komandą, kurioje dirbote [įmonėje].
Middle+
139
Kas yra gradientas iš matematinės perspektyvos ir kaip jis taikomas mašininiame mokyme?
Middle+
138
Ar tai buvo kaip testas/pilotas ar iš karto įėjo į gamybą ir juo naudojosi vadybininkai?
Middle+
138
Ką atstovavo produktas [įmonėje] iš vartotojo perspektyvos (dokumentų valdymas, duomenų išgavimas iš KS-2/KS-3/kaštų skaičiavimas)?
Middle+
137
Papaskinkite apie klasikinius ML (ne LLM) projektą, kuriuo didžiuojatės.
Middle+
130
Papaskinkite apie save, savo patirtį ir pagrindinius projektus (ypač apie įmonės GPT sistemą [įmonėje]).
Middle+
116
Kaip supratote, ar modelis teisingai klasifikavo duomenis? Kokius veiksmus reikėjo iš vadovo?
Middle+
112
Kaip matavote duomenų išgavimą?
Middle+
110