Machine Learning / AI
Jakie zadania uważasz za idealne i czym chcesz się zajmować?
Czym jest paralelizm w wnioskowaniu?
Jak będziemy dobierać parametry w boostingu gradientowym? Jakie parametry są i co będziesz dostrajać jako pierwsze?
Czym jest macierz Jordana?
Czym jest dryf rozkładu i jak go wykryć (test KS, PSI)?
Czy YOLOv8 jest detektorem jedno- czy dwustopniowym?
Co zwracają funkcje agregujące i nieagregujące w zapytaniu SQL?
Jak uczyć się na dużym batchu przy ograniczonej pamięci?
Jak pracować z niepełnymi danymi z różnych serwerów i tabel?
Czy napisałeś swoje własne klasy?
Czym jest partycja w Kafka?
Czym jest atak ukierunkowany vs nieukierunkowany?
Czym jest przybliżenie pola średniego?
Czy Twój główny format pracy był zgodny z Kodeksem pracy?
Czym jest filter bubble i jak ją wykryć?
Jakie metody modelowania są używane do binarnej klasyfikacji?
Czym jest nadzorowane dostrajanie (SFT)? Jakie dane są potrzebne?
Jak tworzone są grupy w testach A/B?
Czym są recovery prompts przy niskim zaufaniu?
Jak dokładnie przeprowadzono dalsze szkolenie embeddera — za pomocą LoRA czy pełnego treningu?