Machine Learning / AI

După ce criterii ai evalua eficiența unui sistem de recomandare care preia sarcini dintr-o bază de date sau le generează prin LLM?

Cum se asigură actualitatea informației într-un sistem RAG în timpul actualizării constante a documentelor?

Propuneți o opțiune pentru dezvoltarea unui sistem de recomandare a sarcinilor pentru un elev pe o platformă educațională.

Te concentrezi prea mult pe tehnică atunci când ți se cere să povestești lucruri simple. Cum ai comenta asta?

Ce trebuie făcut în cazul unui deficit de date cu 500 de elevi și 3 luni de funcționare a platformei?

Care este diferența dintre overfitting și underfitting?

Ce să faci dacă nu ai un set de validare? Cum validezi modelul?

Spune-mi despre tine, experiența ta, cu ce sarcini te-ai ocupat.

Ce este regularizarea L1 și L2? Cum ajută la prevenirea supraînvățării?

Ce este normalizarea setului de date și de ce este importantă în timpul antrenamentului unui model?

Cum ai explica un sistem de recomandare unui profesor de educație fizică (utilizator non-tehnic)?

Cum ai înțeles de ce elevii dintr-un grup cu un sistem de recomandare au încetat să îndeplinească sarcinile recomandate?

Poate apărea o scurgere de date în timpul normalizării datelor înainte de împărțirea în train și test?

Ce este scurgerea de date și de unde provine?

Când este mai bine să folosiți RAG și când să ajustați fin modelul?