Machine Learning / AI
Ar kuru instrumentu tev patika visvairāk strādāt?
Kas ir cross-encoder un kā tas atšķiras no bi-encoder?
Vai jums ir konkrēta pieredze ar LLM apmācību?
Kas ir pretinieka piemērs un FGSM uzbrukums?
Kas ir DGL un PyG kā galvenie ietvari?
Vai lineārās regresijas parametrus var atrast analītiski, nevis ar gradienta samazināšanu?
Kas ir DialogFlow / Lex un kādi ir to ierobežojumi?
Cik bieži parādās jauni uzdevumi un kāds ir slodzes līmenis?
Kādi modeļu destilācijas veidi pastāv?
Pre-Layer Norm vs Post-Layer Norm — kāda ir atšķirība un kāpēc tas ir svarīgi mācību stabilitātei?
Kas ir stemming un lemmatization IR?
Kādas uzdevumus risina ML pilsētplānošanā?
MVP uzdevums: bināra klasifikācija ar nelīdzsvarotām klasēm, dati ir sadalīti 10 mašīnās, ir teksta īpašība. Kādu pieeju ieteiktu?
Kā atšķiras MobileNet v2 no v1 (inverted residuals)?
Kas ir secīgu testēšana (mSPRT, vienmēr derīga)?
Kā tika veikta validācija?
Kā tiek mērīta vārdu iekļaušanas tuvība?
Vai nepieciešama raksturlielumu normalizācija BERT modeļiem un lēmumu kokiem?
Pastāsti man par atbalsta pieprasījumu klasifikācijas uzdevumu prioritātes noteikšanai.
Kā izskatās tava izstrādes process — tu ved modeļus līdz Docker, iepako un nodod kādam citam?