Hoe gebruik je productcategorieën om relevante aanbevelingen te vormen?
Machine Learning / AI
Wat zijn EMA-gewichten en waar worden ze toegepast?
Wat zijn causale grafieken (DAG) en d-scheiding?
Hoe evalueer je de kwaliteit van een verfijnde LLM op een gebruikersdomein?
Wat is Snapdragon AI Engine?
Hoe de relevantie van het model op testgegevens controleren voordat het in productie wordt genomen?
Wat is het verschil tussen Series en DataFrame in pandas?
Hoe pak je de preprocessing van de dataset aan?
Wat is pruning in LLM en welke benaderingen (magnitude, gestructureerd, SparseGPT)?
Hoe implementeer je een itemgebaseerde aanpak in aanbevelingssystemen?
Wat is ruimtelijke kruisvalidering en waar is het voor nodig?
Hoe verdeel je klanten in twee groepen voor een A/B-test?
Hoe waarborg je de kwaliteit van het model met behulp van trigger-aankopen en klantavatars?
Welke klassieke benaderingen bestaan er voor het invullen van gaten in de interactiematrix in aanbevelingssystemen?
Welke methoden zijn goedkoper dan menselijke evaluatie (LLM-als-rechter, model-gegradeerd)?
Wat is RLAIF en hoe verschilt het van RLHF?
Wat is het verschil tussen de methoden map en apply in pandas?
Wat is product quantization (PQ) en wat zijn de kwaliteitsverliezen ervan?
Wat is de concordantie-index?
Hoe krijg je aanbevelingen uit de interactiematrix?