Machine Learning / AI

Na podstawie jakich kryteriów oceniłbyś skuteczność systemu rekomendacji, który pobiera zadania z bazy lub generuje je za pomocą LLM?

Jak zapewnić aktualność informacji w systemie RAG przy ciągłej aktualizacji dokumentów?

Zaproponuj opcję rozwoju systemu rekomendacji zadań dla ucznia na platformie edukacyjnej.

Zbyt mocno zagłębiasz się w technikę, gdy proszą cię o opowiedzenie prostych rzeczy. Jak to skomentujesz?

Co zrobić w przypadku niedoboru danych przy 500 uczniach i 3 miesiącach działania platformy?

Jaka jest różnica między nadmiernym dopasowaniem a niedopasowaniem?

Co zrobić, jeśli nie masz zestawu walidacyjnego? Jak zwalidować model?

Opowiedz o sobie, swoim doświadczeniu, z jakimi zadaniami musiałeś się zajmować.

Czym jest regularyzacja L1 i L2? Jak pomaga w zapobieganiu przeuczeniu?

Czym jest normalizacja zbioru danych i dlaczego jest ważna podczas trenowania modelu?

Jak wyjaśniłbyś nauczycielowi wychowania fizycznego (nietechnicznemu użytkownikowi) system rekomendacji?

Czy wyciek danych może wystąpić podczas normalizacji danych przed podziałem na zbiór treningowy i testowy?

Jak zrozumiałbyś, dlaczego uczniowie w grupie z systemem rekomendacji przestali wykonywać zalecane zadania?

Czym jest wyciek danych i skąd się bierze?

Kiedy lepiej używać RAG, a kiedy fine-tuning modelu?