Joprojām ir nedaudz laika — mēģināsim optimāli pārrakstīt ROC-AUC risinājumu (caur kārtošanu un rangiem O(n log n))?
Machine Learning / AI
Kā mēs veidosim datu kopu šī rankera apmācībai?
Turklāt, iespējams, spēlētāja kvalitātei būtu jābūt novērtētai tiešsaistē: ja lietotājs sāka skatīties, cik daudz viņš ir skatījies?
Kāda ir atšķirība starp sarakstu un tuple?
Atstājam boosting kā modeli, vai kā?
Ko tieši tu domā ar dziļumu: lapas ritināšanu vai bloka ritināšanu?
Cik grūti kopumā būs pielāgoties laika joslai?
Kāda ir atšķirība starp self-attention un cross-attention?
Ieteikumi blokiem galvenajā lapā tiešsaistes kinoteātrī Uzrakstiet risinājuma plānu produktīvajai uzdevumam, sākot no nepieciešamo datu pārskatīšanas līdz modeļa apmācībai, testēšanai un ieviešanai (vai, ja iespējams, bez ML - bez modeļa). Tiešsaistes kinoteātra galvenajā lapā ir galvenā lapa. Tā sastāv no dažādiem blokiem. Ir bloku katalogs. Blokos var būt dažāda daudzuma saturs. Ir gatavs filmu ieteicējs, tas ir, katalogs ar filmām, sakārtots pēc relevances. Ir nepieciešams izstrādāt personalizētu ieteikumu bloku un tā piemērošanas algoritmu, kas atbilst biznesa noteikumam - rādīt vienu saturu galvenajā lapā tikai vienu reizi.
Ko uzskatām par pozitīvu un negatīvu, trenējot divgalvu tīklu, un kura zaudējuma funkcija tiek izmantota?
Cik būtu QPS, ja ņemam vērā, ka lapā tiek rādīti N filmas (plakāti) par vienu pieprasījumu?
Kas ir termins 'PropNail/TopNail Optimization', ko jūs izmantojāt?
Kas ir offline NDCG metrika?
Kas ir precizitāte?
Kāda ir atšķirība starp self-attention encoderī un decoderī?
Vai apsver darba attālināti saistībā ar atrašanās vietu?
Kā tu risinātu šo uzdevumu? Kuru algoritmu/pieeju izmantotu?
Vai vienmēr ir labi, kad ritināšanas dziļums ir liels?
Pastāsti vairāk par FAISS: kā ir uzbūvēts indekss, kā tas tiek izvietots, kā darbojas end-to-end sistēma?
Mums ir filmu katalogs, kas tiek reitingots ar modeļa, un atsevišķas šo filmu kolekciju bloki ar dažādu satura daudzumu un tipu. Šos blokus ir jāreitingo galvenajā lapā lietotājam. Kā jūs pieietu šīs uzdevuma risināšanai un kādas metriku ieteiktu?