Dispersia a ceea ce anume apare în evaluarea IPS?
Senior
148
Machine Learning / AI
3608
0
Fă o schiță rapidă despre cum să reambalezi experiența RAG pentru sistemele de recomandare, apoi întrebări tipice. Doar pe scurt, nu cum să răspunzi, ci în ce constă conform experienței și CV-ului meu.
Senior
148
Cum putem compara un poster afișat pe pagina utilizatorului cu cele pe care nu le-a văzut (feedback parțial)?
Senior
148
Ultimamente sunt foarte multe rețele neuronale — cum le folosești la muncă, cât de des și exact cum?
Senior
147
Cum funcționează pierderea de contrast cu negativele în batch?
Senior
147
Scrieți un paragraf scurt de auto-prezentare în care evidențiați că sistemele de recomandare sunt foarte asemănătoare cu RAG - retrieval, re-ranking, similarități arhitecturale etc., pentru ca să le pot aminti și povesti.
Senior
146
Evaluați câte date sunt necesare pentru ajustarea fină a modelului în producție, descrieți procesul de ajustare fină, parametrii, funcția de pierdere (contrastiv/triplet) și de ce a fost aleasă exact aceasta.
Senior
145
Ce trebuie făcut în cazul în care un bloc are cantități diferite de conținut — există blocuri individuale și blocuri cu 30 de elemente? Cum să lucrați cu scorurile conținutului pentru a obține o funcție de acest bloc?
Senior
145
Vă rugăm să ne spuneți exact despre ce proiect era vorba și în ce constau exact responsabilitățile dumneavoastră.
Senior
144
Cum se realizează actualizarea incrementală a indexului FAISS în producție?
Senior
144
Ce sunt itemii? Cum se pronunță corect?
Senior
143
# Формулирайте и запишете определение того, что такое roc auc. # Как считается roc_auc_score? # Напишите функцию, которая вычисляет roc_auc_score согласно написанному определению. # А для произвольного числа классов с заданным порядком приоритета? # Модель работает следующим образом # y_score[i] >= порог -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < порог -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Бонусные тесты для нескольких классов y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1
Senior
143
De ce a fost dezvoltat proiectul timp de doi ani, dacă spui că partea principală a fost făcută acum doi ani? Este proiectul în prezent în suport sau a fost dezvoltat mai departe?
Senior
143
Ce este DSSM, știi?
Senior
143
Am înțeles corect: avem un tracker care are o scor mediu de la tracker-ul de conținut pentru umplerea blocului, există caracteristici de utilizator și de bloc, am luat un pozitiv — ce anume?
Senior
143
Ce format de lucru luați în considerare și în ce oraș locuiți?
Senior
142
Spune-mi despre experiența ta, cu ce te-ai ocupat în ultimii cinci ani?
Senior
142
Dacă ți s-ar oferi un număr nelimitat de GPU pentru a îmbunătăți calitatea sistemului, în ce direcție ai alege-o în primul rând?
Senior
141
# dat fiind un array a = [1, 20, 10, 0, 59, 63, 0, 88, 0] -> [0, 0, 0, 1, 20, 10, 59, 63, 88] # trebuie să scriem o funcție optimă care mută zerourile în începutul array-ului și păstrează ordinea celorlalte elemente def move_zeros_to_left(a: List[int]) -> List[int]: pass
Senior
141
De ce va fi antrenat atunci ranker-ul? Adică, va fi independent de conținut — care este scopul său?
Senior
140