Kokios yra savybės (features) ir kas yra tikslas užduotyje?
Machine Learning / AI
Kokiu formatu gaunami čekiai: eilutės ar vaizdai?
Kaip išspręsti problemą, kai duomenyse trūksta būtinų duomenų?
Kas yra nuolatinės savybės diskretizacija (binning) ir kam ji skirta?
Kas yra meta-mokymasis AutoML?
Sukurkite UGC turinio moderavimo sistemą (tekstas + vaizdai).
Kokias užduotis sprendžia GNN molekulinio dizaino srityje (AlphaFold giminaičiai)?
Kas yra selektyvus paieška ir kodėl ji buvo reikalinga R-CNN?
Kaip įgyvendinti dviejų sąrašų sujungimą naudojant while ciklą, kai sąrašai turi skirtingą ilgį?
Kas yra LambdaMART?
Kokios metrikos naudojamos anomalijų aptikimui disbalanso atveju?
Ar galima pridėti įvesties sąrašų rūšiavimo patikrinimą, siekiant apsaugoti nuo neteisingų duomenų?
Ar galima naudoti papildomus požymius modelio gerinimui?
Ar reikia pridėti likusius elementus iš ilgesnio sąrašo po sujungimo?
Kas yra mazgų klasifikacija, kraštų klasifikacija, grafų klasifikacija?
Kokias užduotis GAN vis dar sprendžia geriau nei difuzijos (realaus laiko, žemo vėlavimo)?
Kokios yra gamybos ypatybės prognozuojant tūkstančius laiko eilių?
Kokie augmentacijos tipai yra būdingi detekcijai (mosaic, mixup)?
Kokiose užduotyse CoT padeda, o kokiose sugadina kokybę?
Kaip veikia sprendimų medis?