Machine Learning / AI

Kas yra bias-variance trade-off ir kaip jį skirtingai sprendžia gradient boosting ir atsitiktinis miškas?

Kas ir retie vektori un kur tie atrodas ML/NLP?

Kodėl nereikia indeksuoti viso saugyklos kodų agentui semantiniam paieškai?

Kokios savybės yra DDP partijos paruošimo ir mėginių ėmimo?

Kaip skiriasi statinės metodai nuo klasės metodų Python?

Kokias metrikas ir vertinimo metodus žinote RAG?

Kaip išsprendėte jautrių duomenų slėpimo problemą metrikos asistente?

Kaip išsprendėte garso moderacijos užduotį: ar treniravote individualų modelį?

Ar klasifikacijos boostingo įvertinimus galima interpretuoti kaip klasės tikimybes?

Kas yra pozicinis kodavimas ir kokie metodai šiuo metu naudojami? Kur taikomas RoPE?

Kaip priverstinis suderinimas padeda rasti blogus garso ir teksto poras?

Moderacijoje reikėjo tik patikrinti, ar yra įterpimas, ar taip pat patikrinti duomenis su duomenų bazėmis?

Kaip atrodo matrica po softmax virš QKᵀ? Kaip yra išdėstyti jos reikšmės?

Kodėl gradientas naudojamas gradient boosting vietoj tik tikro ir prognozuoto skirtumo?