Machine Learning / AI
Czym jest GraphSAINT?
Czym są modele foundation dla szeregów czasowych (Chronos, TimesFM, Lag-Llama)?
Czym jest framework oceny RAG (Ragas, TruLens)?
Czym jest H(X) w kontekście klasyfikacji, na przykład entropia?
Jak uniknąć utraty wiarygodności podczas mieszania cech?
Czym jest Apache Kafka i Kafka Streams?
Co lepiej użyć, jeśli chcemy przetwarzać kilka plików równocześnie?
Jakie są problemy BERT w zadaniach generowania tekstu?
Jakie metryki jakości generacji (FID, IS, KID, CLIPScore)?
Jaka struktura danych implementuje listę w Pythonie i dlaczego operacje dodawania i usuwania mogą mieć złożoność O(1)?
Jakie symulatory używają (MuJoCo, Isaac Sim, Gazebo)?
Jakie są cechy schematów Parquet i dlaczego są one skuteczne dla ML?
Czym jest post-processing OCR (przeszacowanie leksykonu, model językowy)?
Czym jest przepisywanie zapytań w RAG?
Jakie zadania rozwiązują osadzenia KG (predykcja linków, typowanie encji)?
Dlaczego nie używa się formuły analitycznej przy rozwiązywaniu problemu regresji liniowej?
Czy Twoje doświadczenie jest bardziej związane z projektowaniem modeli od podstaw czy z fine-tuningiem wstępnie wytrenowanych modeli?
Jak obsługiwać błędy wywołania narzędzia w agencie (ponowienie, fallback)?
Czym jest strata Tversky?
Czy dobrze rozumiem z Twojego CV, że nadal pracujesz w doradztwie IT?