Machine Learning / AI
Jaka jest architektura i skład zespołu?
Czym jest DiD (różnice w różnicach)?
Czym jest sharding w ClickHouse?
Czy można użyć regresji liniowej do prognozowania sprzedaży z ograniczeniem nieujemności?
Jakie metryki są najważniejsze przy dużym niezrównoważeniu klas (99 do 1)?
Jak tworzone są grupy w testach A/B?
Zamknięcie leadów na poziomie 5%, kilka krajów i agentów. Jak za pomocą ML określić, któremu agentowi przypisać nowy lead?
Co dokładnie masz na myśli mówiąc o głębokości: przewijanie strony czy przewijanie bloku?
Jakie są wymagania dotyczące szybkości dostarczania danych: w czasie rzeczywistym czy wsadowo?
Czy są dostępne dane do sprawdzenia rozwiązania, czy trzeba samodzielnie tworzyć dane testowe?
Do czego służy spaCy do generowania wektorów?
Jakie są problemy związane z zmęczeniem alertów i jak sobie z nimi radzić?
Dlaczego porównanie liczb float może być niepoprawne i jak sobie z tym radzić?
Czym jest OWL-ViT?
Jaka jest złożoność pamięciowa i czasowa self-attention?
Czym są sieci neuronowe grafowe dla właściwości molekularnych?
Czym jest Neural Architecture Search?
Dlaczego kwantyzowany LLM może działać szybciej i dlaczego czasami kwantyzacja, przeciwnie, spowalnia inferencję?
Jak radzić sobie z trendem w danych podczas korzystania z drzew i losowych lasów do prognozowania?
Jak jest implementowana pamięć KV podczas inferencji autoregresywnego transformera?