Machine Learning / AI
Kokie skirstymo kriterijai naudojami sprendimų medžiuose (pvz., entropijos kriterijus)? Ar galite paminėti kitus?
Sukurkite naują stulpelį salary_category DataFrame, pagrįstą atlyginimo verte (aukšta/žema)
Praktinė užduotis Koks artefaktų rinkinys leidžia sąžiningai atkurti dviejų LoRA paleidimų palyginimą? - Tik galutinė kokybės lentelė. - Commit su kodu ir galutinės metrikos ekrano nuotrauka. - Eksperimento kodas ir konfigūracijos failas. - Kodas, duomenų hash, pagrindinis modelis, LoRA konfigūracija, priklausomybės ir paleidimo komanda. - Tik nuoroda į Git šaką. - Kodas, LoRA parametrai, pagrindinio modelio versija ir priklausomybės.
Kokia nuostolių funkcija naudojama tiesinės regresijos?
Ar LLM dirbo kaip dinaminis RAG?
Kaip apskritai rinkote reikalavimus? Kokiomis formomis šis uždavinys atėjo — kaip idėja ar išsamus uždavinys?
Kaip įgyvendinai Graph RAG? Kodėl naudoji Qdrant, jei jis natūraliai nepalaiko grafų?
Kokia tvarka vykdomi SQL operatoriai: SELECT, FROM, JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING, LIMIT?
Kaip sekėte visą daugelio agentų sistemą – kokiose etapose kyla klaidos, vėlavimai ir kt.?
Kada Spark pradeda tikrąją skaičiavimų vykdymą duomenų apie?
Aprašykite savo analitinį agentą: ką jis darė, kam, kaip atrodė naudotojo darbo eiga?
Kaip sumažinate haliucinacijas informacijos išgavimo pipeline'e?
Kaip kovoti su klasių disbalansu?
Kokios bibliotekos naudojamos LLM optimizavimui?
Papaskinkite apie reguliavimą klasikiniuose ML algoritmuose: L1 ir L2. Kokios jų savybės ir skirtumai?
Kaip save įvertinate?
Kaip apskaičiuosite dispersiją 20 darbuotojų atrankai? Ir kuo jūsų įvertinimas yra geresnis už atsitiktinį skaičių 3?
Kaip mokome fonemų klasifikacijos modelį? Kas yra tikslinėje?
Kaip rinkote RAG sistemos kokybės rodiklius? Kokias metrikas naudojote ir kokius įrankius?
Papaskink apie balso įvertinimo užduotį: kaip prieiti prie modelio, kuris nustato klaidas fonemų ir garsų tarimo?