Machine Learning / AI
W jakich przypadkach należy dobierać backbony, a kiedy można użyć ResNet50?
Jakie zadania rozwiązują KG w zakresie zapobiegania oszustwom i bezpieczeństwa?
Czym jest konteneryzacja i do czego jest potrzebna?
Czym jest MCMC i jakie są metody (Metropolis-Hastings, Gibbs, HMC)?
Czy temat pracy dyplomowej jest określony?
Czym się zajmujesz na obecnym stanowisku?
Czy pracowałeś z rekurencyjnymi sieciami neuronowymi?
Zadanie MVP: binarna klasyfikacja z niezrównoważonymi klasami, dane są rozproszone na 10 maszynach, jest cecha tekstowa. Jakie podejście zaproponujesz?
Jakie chinking zostało użyte i jakie to były dokumenty (Word, PDF, Excel itp.)?
Jakie modele bierzemy jako podstawowe w bagging? Jaka jest głębokość drzew?
Czym różni się klasyfikacja tonu na poziomie zdania od klasyfikacji na poziomie aspektu?
Czym jest estymator Kaplana-Meiera?
Jak przeprowadzono walidację?
Opowiedz krótko, co robiłeś w modelach. Jakie masz doświadczenie w projektach ML?
Jakie zadania mogą czekać w najbliższych sześciu miesiącach?
Jaka jest różnica między absolutnymi a względnymi osadzeniami pozycyjnymi?
Jak uniknąć, aby model nauczył się heurystyki tworzenia negatywnych przykładów zamiast generalizacji?
Jakie są cechy projekcji geoprzeształceń (UTM, EPSG, WGS84)?
Jak zwykle zarządzasz wersjami danych i modeli w takich eksperymentach?
Wyjaśnij wyszukiwanie hybrydowe: dlaczego łączyć wyszukiwanie wektorowe i BM25? Czym jest RRF (Reciprocal Rank Fusion)?