Ce este stacking și blending?
Machine Learning / AI
Cum se filtrează doar datele actuale într-o interogare SQL?
De ce se folosește comparația cu epsilon în actualizarea greutăților?
Cum se determină dacă produsele au fost cumpărate împreună și sunt complementare?
Cum se formulează o metrică care să țină cont de așteptarea profitului și de probabilitatea de vânzare pe categorii?
Cum să antrenezi cu un lot mare cu memorie limitată?
Ce este boosting-ul pe gradient?
Ce este Elastic Net?
Cum se asigură securitatea datelor în RAG (PII, drepturi de acces)?
Vorbiți despre metodele de regularizare și lupta împotriva supraînvățării în Deep Learning (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Ce este agregarea vecinătății și ce funcții se utilizează (media, sumă, max, LSTM)?
Cum se afișează adresa actuală și prețul pentru fiecare anunț în SQL?
Care sunt diferențele dintre analiza de supraviețuire și regresia temporală obișnuită?
Cum să cauți eficient embedding-uri similare printre milioane de produse folosind Faiss sau alte indecși?
Ce metode de regularizare există pentru modelele neliniare?
Cum se crește viteza la test fără a reantrena modelul?
Care este variabila țintă a celui de-al n-lea copac în boostingul de gradient?
Care sunt abordările moderne pentru datele tabelare (CatBoost, LightGBM, XGBoost, deep tabular)?
Ce tip de bază de date să aleg pentru stocarea evenimentelor de apeluri și de ce?