Kas ir 3D paralēlisms (dati + tensor + pipeline)?
Machine Learning / AI
Kas ir stacking un blending?
Kā izveidot metriku, kas ņem vērā peļņas gaidāmo un pārdošanas varbūtību pēc kategorijām?
Kā noteikt, vai preces tika iegādātas kopā un tās ir saskaņotas?
Kā mācīties ar lielu partiju ar ierobežotu atmiņu?
Kāpēc svaru atjaunināšanā tiek izmantots salīdzinājums ar epsilon?
Kas ir gradienta pastiprinājums?
Kā nodrošināt datu drošību RAG (PII, piekļuves tiesības) laikā?
Pastāstiet par regulēšanas metodēm un cīņu pret pārtreniņu Deep Learning (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Kas ir Elastic Net?
Kas ir tuvuma apkopojums un kādas funkcijas izmanto (vidējais, summa, max, LSTM)?
Kā SQL parādīt katra sludinājuma aktuālo adresi un cenu?
Kā efektīvi meklēt līdzīgus embedus starp miljoniem preču, izmantojot Faiss vai citus indeksus?
Kādi regulēšanas metodi pastāv ne lineāriem modeļiem?
Kā palielināt testa ātrumu bez modeļa atkārtotas apmācības?
Kāda ir n-tā koka mērķa mainīgā gradienta pastiprinājumā?
Kādi ir mūsdienu pieejas tabulāriem datiem (CatBoost, LightGBM, XGBoost, deep tabular)?
Kāda veida datu bāzi izvēlēties zvanu notikumu glabāšanai un kāpēc?