Machine Learning / AI

Czy masz doświadczenie w pracy z zadaniami nawigacyjnymi, danymi GPS i danymi geograficznymi? Jak podszedłbyś do takiego zadania?

Middle+

Andersen

Czym jest PCA i jak jest stosowane w uczeniu maszynowym?

Middle

Aston

Jakie przykłady feature engineering wykonywałeś w projektach?

Middle

Норникель

Zadanie praktyczne AI wygenerowało kod do podjęcia decyzji o wydaniu nowego LLM. Przeprowadź przegląd: zmodyfikuj go tak, aby edytor mógł porównać jakość wersji według segmentów tematycznych, zobaczyć rozrzut ocen i zauważyć ryzyko pogorszenia na małej grupie danych. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean() plt.bar(summary.index, summary.values) plt.title('Jakość modeli') plt.ylabel('Średnia ocena') plt.show() print('Najlepsza wersja:', summary.idxmax())

Co dla Ciebie oznacza 'interesujące zadanie' w pracy?

Jak łączysz naukę i pracę jednocześnie?

Senior

Точка

Ostatnio jest wiele sieci neuronowych — jak ich używasz w pracy, jak często i dokładnie jak?

Senior

ivi

Czym jest regresja liniowa i jakie są dostępne opcje jej rozwiązania?

Senior

X5 tech

Czym jest tokenizacja?

Co uważamy za pozytywne i negatywne podczas treningu sieci dwugłowej, i jaka funkcja straty jest używana?

Senior

ivi

Jak zaimplementowałeś Text-to-SQL? Jak zmierzyłeś dokładność 91%?

Gdybyś był liderem zespołu decydującym, jak będą przebiegały procesy w różnych zespołach rozwijających podobne boty, czy każdy pisałby własną usługę w własnych bibliotekach, czy wszystko byś połączył w jedno rozwiązanie?

Senior

X5 tech

Czego teraz szukasz, nad czym byłoby interesujące pracować?

Załóżmy, że tam musi być zbiór narzędzi (wnioski mogą się różnić pod względem pól i nazw). Jak powinniśmy to zrobić najlepiej, zaimplementować / wstawić do kontekstu?

Senior

X5 tech

W jakiej formie LLM klasyfikuje zapytanie — co dokładnie zwraca do wyboru scenariusza?

Middle

СБЕР

Czy masz doświadczenie w rozmowach kwalifikacyjnych z AI?

```python import asyncio import time async def work(): await asyncio.sleep(1) async def main(): start = time.perf_counter() await asyncio.gather(*(work() for _ in range(5))) print("Czas całkowity:", time.perf_counter() - start) asyncio.run(main()) ``` ```python import time def work(): time.sleep(1) start = time.perf_counter() for _ in range(5): work() print("Czas całkowity:", time.perf_counter() - start) ```

Czy masz pytania dotyczące warunków współpracy?

Zadanie praktyczne AI wygenerowało kod do decyzji o wydaniu nowego LLM. Przejrzyj go: zmodyfikuj go tak, aby edytor mógł porównać jakość wersji według segmentów tematycznych, zobaczyć rozrzut ocen i zauważyć ryzyko pogorszenia na małej grupie danych. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean() plt.bar(summary.index, summary.values) plt.title('Jakość modeli') plt.ylabel('Średnia ocena') plt.show() print('Najlepsza wersja:', summary.idxmax()) --- import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') stats = ( scores.groupby(["topic", "model_version"])["score"] .agg(["mean", "std", "count"]) .reset_index() ) print(stats) for topic, group in scores.groupby("topic"): group.boxplot(column="score", by="model_version") plt.title(f"Temat: {topic}") plt.suptitle("") plt.ylabel("Ocena") plt.show() small_groups = stats[stats["count"] < 30] print("Małe grupy - wnioski są niepewne:") print(small_groups)

Po ID tokena i osadzeniu, co dokładnie trafia do dekodera: jaka jest forma reprezentacji, jak dodawana jest informacja pozycyjna i co się dzieje dalej?