Machine Learning / AI
Ar dirbote su Airflow ar Spark? Papasakokite, kas yra DAG Airflow'e, galite pateikti pavyzdį iš savo patirties? Ar pats rašėte DAG'us ar tik juos naudojote/paleidote?
Kodėl reikia skirstyti duomenų tipus į keičiamus ir nekintamus?
Kaip klasifikuoti amžių pagal 5 metų intervalus?
Kas yra lėtai kintančios dimensijos (SCD) ir kaip jos veikia ML ypatybes?
Kiek svorių mokosi konvoliucinėje sluoksnyje su 5x5 branduoliu ir 10 filtrais?
Ar tai buvo kažkaip susiję su plėtra ar kažkuo, kuo užsiėmėte?
Kokiu įrankiu buvo atliekamas dokumentų struktūrinis skaidymas?
Ar pažįstate LoRA ir fine-tuning metodus?
Kaip pasirinkti įterpimo vektoriaus dydį?
Kokias konkrečias boosting realizacijas žinote ar su kuriomis dirbote?
Kaip galima parinkti hiperparametrus?
Kas yra ETL?
Ar galite papasakoti apie savo patirtį su Django ir FastAPI žiniatinklio karkasais?
Aprašykite požymių atrankos procesą naudojant sprendimų medžius.
Kas yra vidutinio lauko apytikslis?
Kodėl RAG reikalingas LLM pagrindu veikiantiame naujienų bot'e?
Kas yra filter bubble ir kaip ją aptikti?
Kuo skiriasi DELETE ir TRUNCATE SQL?
Kokios yra žymų kolekcijos (crowdsourcing, aktyvus mokymasis) ypatybės?
Kuo transformatoriai įgijo pranašumą?