Machine Learning / AI

Pagal kokius kriterijus įvertintum rekomendacijų sistemos efektyvumą, kuri paima užduotis iš duomenų bazės arba jas generuoja per LLM?

Kaip užtikrinti informacijos aktualumą RAG sistemoje nuolat atnaujinant dokumentus?

Pasiūlykite variantą, kaip sukurti užduočių rekomendacijų sistemą mokiniui švietimo platformoje.

Per daug įsigilini į techniką, kai tau prašo papasakoti paprastus dalykus. Kaip tai paaiškintum?

Ką daryti esant duomenų trūkumui, kai yra 500 mokinių ir platformos veiklos trukmė 3 mėnesiai?

Kuo skiriasi overfittingas ir underfittingas?

Ką daryti, jei neturi validacijos rinkinio? Kaip patvirtinti modelį?

Papaskink man apie save, savo patirtį, kokius uždavinius teko spręsti.

Kas yra L1 ir L2 reguliacija? Kaip ji padeda išvengti per didelio mokymosi?

Kas yra duomenų rinkinio normalizavimas ir kodėl tai svarbu modelio mokymo metu?

Kaip paaiškintumėte rekomendacijų sistemą fizikos mokytojui (ne techniniam vartotojui)?

Kaip suprastumėte, kodėl grupėje su rekomendacijų sistema mokiniai nustojo vykdyti rekomenduojamas užduotis?

Ar gali įvykti duomenų nutekėjimas normalizavimo metu prieš juos padalijant į treniruočių ir testavimo duomenis?

Kas yra duomenų nutekėjimas ir iš kur jis kyla?

Kada geriausia naudoti RAG, o kada modelio fine-tuning?