Machine Learning / AI
Jak tworzyć istotne i wiarygodne pary negatywne do treningu modelu?
Czym są metryki specyficzne dla osoby (CrowdHuman)?
Czym jest test A/B bayesowski?
Jakie są cechy schematów Parquet i dlaczego są one skuteczne dla ML?
Co się dzieje z końcówkami list po głównej pętli i jak je obsługiwać?
Czym jest target encoding dla cech kategorycznych w czasie i jak unikać leakage?
Czym jest zbieracz śmieci i jak działa w Pythonie?
Jakie metryki i metody są używane do oceny modeli i testów A/B?
Dlaczego indeksy spowalniają wstawianie i aktualizację danych?
Czym jest walidacja krzyżowa z rozszerzającym się oknem vs oknem przesuwanym?
Czym jest token w BERT i jakie są dostępne opcje tokenizacji?
Jakie metryki znasz do oceny systemu LLM jako całości?
Czym jest API OpenAI Assistants i jakie ma ograniczenia?
Gdzie znajdują się architektonicznie osadzenia pozycyjne?
Jakie zadanie klasyfikacji rozwiązujemy podczas oceny wymowy fonemów?
Czy nie masz nic przeciwko, jeśli zaczniemy od pytań wyjaśniających dotyczących CV?
Jakie były metryki oceny jakości systemu RAG?
Wymień trzy najważniejsze czynniki przy wyborze nowej pracy.
Jaka jest złożoność proponowanego rozwiązania z usuwaniem znaków i odwracaniem? Czy można ulepszyć algorytm?
Ile wagów jest uczonych w warstwie konwolucyjnej z jądrem 5x5 i 10 filtrami?