Machine Learning / AI
Jakie metryki jakości klasyfikacji istnieją?
Zaprojektuj wielo-tenantowy serwis LLM z limitami przepustowości i kwotami na subskrypcję.
Jak przekształcić przedmioty w osadzenia i rekomendować na ich podstawie?
Czym są EasyOCR i PaddleOCR?
Jak napisać zapytanie z użyciem CTE w SQL?
Jak podzielić dane na warstwy do walidacji?
Co się stanie, jeśli usuniemy pierwsze lub ostatnie drzewo w boosting?
Czym są meta-uczniowie (S-learner, T-learner, X-learner, R-learner)?
Czym jest konwolucja 1x1 i do czego służy?
Na którym etapie wybierane są losowe cechy w losowym lesie: na każdym podziale czy dla całego drzewa?
Jakie algorytmy redukcji wymiarowości istnieją?
Jakie są nowoczesne modele TTS (Tortoise, XTTS, StyleTTS2, ElevenLabs)?
Czym jest bias selekcji w logach kliknięć?
Jakie są metody wyboru progu na podstawie krzywej ROC?
Jaka będzie jakość każdego modelu, jeśli usuniemy pierwsze zbudowane drzewo w gradient boosting i losowym lesie z 1000 drzewami?
Czym jest wielokolinearność cech? Dlaczego jest niebezpieczna i jak ją wykrywać?
Dlaczego w sieciach neuronowych rzadko używa się funkcji sigmoidalnej jako funkcji aktywacji?
Jakie metryki klasyfikacji wieloklasowej znasz? Ich zalety i wady (makro, mikro, ważona).
Dlaczego najczęściej używa się indeksu B-drzewo i jaka jest jego złożoność algorytmiczna?
Jak pracować z NULL w SQL?