Kā projektēt sistēmu asistenta uzdevumam?
Machine Learning / AI
Ja laika rindu prognozēšanas uzdevumā mērķī ir nulles vai zemas vērtības, kuru kvalitātes metriku ir labāk izmantot: MAPE, SMAPE vai WAPE?
Kad Spark sāk īstenot faktiskos aprēķinus uz datiem?
Kas ir izmaiņu noteikšana starp momentuzņēmumiem?
Kādi ir AutoML ierobežojumi lieliem datiem?
Norādiet vienu priekšrocību un vienu trūkumu CatBoost salīdzinājumā ar LightGBM.
Kā novērtēt modeļa kvalitāti, izmantojot biznesa metriku un lietotāju atsauksmes?
Kādas ir atšķirības starp open-domain un task-oriented dialogiem?
Kas ir NeRF un kā tas attēlo 3D ainas?
Kā ņemt vērā situāciju, kad smieklīga atbilde ir daudz patīk, bet tā nav pareiza?
Kā izmantot jautājumu un atbilžu bāzi noderīga asistenta izveidei?
Vai koku koku gradienta balstīts stiprinājums var extrapolēt ārpus apmācību kopas, ja iezīmēs ir tikai mērķa kavēšanās?
Kādas datu glabāšanas iespējas ir piemērotas jautājumu un atbilžu datu bāzei?
Pastāsti vairāk par NLP uzdevumiem, kurus veici.
Kas ir PCA balstīta anomālija un kāda veida leņķis ir ar apakšplatību?
Kas ir OPQ un kāpēc tas ir labāks par PQ?
Vai jums ir pieredze ar laika rindām un PySpark?
Kas ir SAM (Segment Anything) un kādi ir tā pieprasījuma režīmi (punkts, kaste, teksts)?
Kas ir AutoAugment un RandAugment?