Machine Learning / AI

Czym jest trade-off między biasem a wariancją i jak różnią się do niego podejścia gradient boosting i losowy las?

Czym są wektory rzadkie i gdzie występują w ML/NLP?

Dlaczego nie wystarczy zindeksować całego repozytorium dla agenta kodu do wyszukiwania semantycznego?

Jakie cechy występują w przygotowaniu partii i próbkowaniu w DDP?

Czym różnią się metody statyczne od metod klasowych w Pythonie?

Jakie metryki i metody oceny znasz dla RAG?

Jak rozwiązałeś problem ukrywania poufnych danych w asystencie metryk?

Jak rozwiązałeś zadanie moderacji audio: czy trenowałeś własny model?

Czy wyniki klasyfikacyjnego boostingu można interpretować jako prawdopodobieństwa klasy?

Czym jest kodowanie pozycyjne i jakie podejścia są obecnie używane? Gdzie jest stosowany RoPE?

Jak wymuszone dopasowanie pomaga znaleźć złe pary audio-tekstowe?

Czy w moderacji trzeba było tylko sprawdzić obecność wstawki, czy także ponownie sprawdzić dane w bazach?

Jak wygląda macierz po softmax nad QKᵀ? Jak są rozłożone jej wartości?

Dlaczego w gradient boosting używany jest gradient zamiast samej różnicy między prawdziwym a przewidywanym?