Vai tevi interesē tikai RAG vai kopumā Data Science? Vai tevi interesē krāpšanas novēršanas joma?
Machine Learning / AI
Kā apvienot datus no divām tabulām ar dažādu adreses un cenas aizpildījuma līmeni SQL?
Kāda ir risinājuma laika sarežģītība O nešanā?
Kā sadalīt dokumentus daļās? Kāda izmēra daļu parasti izvēlas?
Vai zināt galvenās gradient boosting īstenošanas un to īpašības?
Kādi ir pārtraukšanas novēršanas metodes un kā tās darbojas?
Kādus rīkus un bibliotēkas var izmantot Python uzdevumu risināšanai?
Kāda ir koku dziļums, kas tiek izmantots Random Forest un boosting?
Kāda ir atšķirība starp gradienta pastiprināšanu un nejaušo mežu?
Pastāstiet par Dropout: kā tas darbojas apmācības laikā un kas ar to notiek inferencē?
Pastāstiet par Adam optimizatoru: no kā tas sastāv?
Kāda ir atšķirība starp AutoML tabulāriem datiem un CV/NLP?
Kāda ir galvenā ideja aiz ansambļa metodēm? Kādus ansambļa veidus jūs zināt?
Kā organizēt modeļa metrikās balstītu anomāliju noteikšanu?
Kā vienkāršot risinājumu, lai pārietu pa sarakstu ar mazākām reizēm?
Kā mēs risinām lineārās regresijas uzdevumu, ja neizmantojam skaidru formulu?
Kas ir SwiGLU un kādos modeļos šī aktivācija tiek izmantota?
Kā mainīsies ROC AUC, dubultojot pozitīvos un negatīvos objektus un kāpēc?
Kā filtrēt tikai aktuālos datus SQL vaicājumā?
Kas ir 3D paralēlisms (dati + tensor + pipeline)?