Overweeg je alleen de positie van ML-engineer of ook Data Scientist?
Machine Learning / AI
Hoe roept LLM tools of MCP op als we ze hebben?
Welke moeilijkheden ontstaan er bij het gebruik van Word2Vec en NLTK voor de Russische taal?
In de dialoogtabel staan 80 miljoen berichten, en de analytische query voor de beoordelingsset duurt 25 minuten en geeft soms dubbele vraag-antwoordparen terug. Wat zou je als eerste corrigeren en waarom?
Voor het genereren van vragen heeft het grote taalmodel moeite om de stijl te behouden bij zeldzame onderwerpen. De AI-assistent stelt voor om onmiddellijk LoRA te starten op de hele historische corpus van 2 miljoen dialogen, maar de annotatie is gedeeltelijk ruisend. Waar zou je deze raad niet vertrouwen en wat zou je als eerste kiezen?
Wat is het verschil tussen GET- en POST-verzoeken?
Waarin verschilt ChatGPT in het algemeen van een assistent binnen een bedrijf (chatbot vs assistent)?
Vertel over je projecten: wat heb je precies gedaan, technisch in detail?
Met welke gradient boosting tools heb je gewerkt? CatBoost, LightGBM, XGBoost?
Hoe pak je het uitlijnen van één woord op fonemen aan? Hoe gebruik je wav2vec2 om nauwkeurige grenzen van fonemen te krijgen?
Hoe om te gaan met het probleem van de groei van de context tijdens een actieve dialoog met de gebruiker?
Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen machine learning en deep learning?
Waarom geeft gestructureerde output altijd geldige JSON? Op welk niveau wordt dit gerealiseerd?
Hoeveel features neem je uit de feature store en hoe kies je ze als alle 5000 features geldig en zonder leaks zijn?
Wat inspireert je in je werk?
Wat gebeurt er als je een sequentie van 10k tokens invoert in de decoder, terwijl het model getraind is op 9k?
Hoe werden ze tussen de agenten gerouteerd? Geef een voorbeeld van overschakelingsvoorwaarden.
Wat gebeurt er met de kwaliteit van het model als je de eerste en laatste boom verwijdert in een random forest en in gradient boosting?
Wat is Aston's rol in de workflow van het project?
Vertel achtereenvolgens over het project voor het voorspellen van personeelsverloop: zakelijke uitdaging, formulering van de ML-taak, metrics en gegevens.