Machine Learning / AI
Dus je bent nu 2 maanden op zoek naar een baan?
Wat was het object van state (TypedDict of ander)?
Waarom stel je CatBoost voor voor deze taak?
Hoe geschikt is het registratieformulier als eenmanszaak of zelfstandige in Rusland?
Wat is sneller qua snelheid — een eenvoudige agent met tools of een multi-agent systeem?
Hoe werden ze tussen de agenten gerouteerd? Geef een voorbeeld van overschakelingsvoorwaarden.
Kun je kort zeggen wat je daar waardevol hebt geleerd (in het project met verzoeken/OCR)?
Hoe schreven deze vier agenten in de gezamenlijke state zodat ze elkaars toestand niet overschreven?
Waar voel je je het meest zeker over, je expertise of je kennis, gezien een breed scala aan vaardigheden?
Hoe zou je de tabel met klantgegevens, de directeur van het bedrijf en zijn veld zoeken, als je niet weet waar deze gegevens liggen en niemand hebt om het aan te vragen?
Hoe hebt u de fine-tuning van LoRA gevalideerd?
Waarom heb je voor Qdrant gekozen als je hoofd database?
Overweeg je de mogelijkheid van remote werken qua locatie?
Leg uit in eenvoudige woorden hoe jouw systeem voor één gebruiker werkt, zonder asynchroniteit.
Wat is LangGraph? Waarom gebruiken in plaats van LangChain of de ruwe API?
Is het altijd goed als de scrolldiepte groot is?
Praktische opdracht De controle van LLM in PyTorch geeft bij twee runs verschillende resultaten. Welke oplossing is rijp? - Activeer eval() en vergelijk de resultaten opnieuw. - Verhoog de grootte van de testset. - Herhaal de run en kies het beste resultaat. - Schakel over naar TensorFlow zonder de oorzaak te analyseren. - Fixeer seed en beschouw het probleem als opgelost. - Controleer eval(), no_grad(), seed, DataLoader en deterministische CUDA-operaties.
Maak een korte schets van hoe je de RAG-ervaring kunt herpakken voor aanbevelingssystemen, gevolgd door typische vragen. Niet hoe je moet antwoorden, maar waar het op neerkomt volgens mijn ervaring en cv.
Ben je van plan om op de Filipijnen te blijven of ga je naar een ander land verhuizen?
Vertel me over een regressieproject voor het voorspellen van de marktwaarde van onroerend goed en het gebruikte model.