Jak wykorzystać kategorie produktów do tworzenia trafnych rekomendacji?
Machine Learning / AI
Czym są średnie kroczące EMA i gdzie są stosowane?
Czym są grafy przyczynowe (DAG) i separacja d?
Jak ocenić jakość dopracowanego LLM na domenie użytkownika?
Czym jest Snapdragon AI Engine?
Jak sprawdzić trafność modelu na danych testowych przed wdrożeniem do produkcji?
Jaka jest różnica między Series a DataFrame w pandas?
Jak podejść do preprocessingu zbioru danych?
Czym jest pruning w LLM i jakie są podejścia (magnitude, strukturalne, SparseGPT)?
Jak wdrożyć podejście oparte na przedmiotach w systemach rekomendacji?
Czym jest przestrzenna walidacja krzyżowa i do czego służy?
Jak podzielić klientów na dwie grupy do testu A/B?
Jak zapewnić jakość modelu, korzystając z zakupów wyzwalających i avatarów klientów?
Jakie klasyczne podejścia istnieją do wypełniania luk w macierzy interakcji w systemach rekomendacyjnych?
Jakie metody są tańsze od oceny ludzkiej (LLM jako sędzia, ocena przez model)?
Czym jest RLAIF i czym różni się od RLHF?
Jaka jest różnica między metodami map a apply w pandas?
Czym jest kwantyzacja produktu (PQ) i jakie są jej straty jakości?
Czym jest indeks zgodności?
Jak uzyskać rekomendacje z macierzy interakcji?