Machine Learning / AI
Opowiedz o agencie Text-to-SQL: architektura, pipeline, technologie.
Jakie problemy występują przy prognozowaniu niestabilnych serii (cold start produktów)?
Jakie metody regularyzacji są stosowane w sieciach neuronowych?
Jak organizować pipeline'y i wdrożenie modeli w produkcji?
Czym jest gradient polityki i co mówi twierdzenie o gradientach polityki?
Jak trafiłeś do deep learning i AI?
Czym jest prywatność różnicowa i jaka jest definicja (epsilon, delta)?
Z jakich dużych części składa się agent?
Czym są modele generowania muzyki (MusicGen, MusicLM)?
Czym są cechy krawędzi i jak je wprowadzić do GNN?
Jakie zadania GAN nadal rozwiązują lepiej niż dyfuzje (w czasie rzeczywistym, niska latencja)?
Czym jest target encoding dla cech kategorycznych w czasie i jak unikać leakage?
Czym jest ensembling cech w Anomalib?
Czym jest OEC (ogólna kryterium oceny)?
Jaka jest różnica między regularyzacją L1 a L2 w modelach liniowych?
Czym jest model generatywny etykiet w Snorkel?
Jakie są główne podejścia i architektury transformatorów?
Czym jest protobuf i jak jest używany w gRPC?
Jak policzyć liczbę unikalnych wartości w kolumnie DataFrame?
Porównaj klasyfikację, lokalizację i detekcję.