Cum se proiectează un sistem pentru sarcina de asistent?
Machine Learning / AI
Dacă în sarcina de prognoză a seriei temporale în țintă apar zero sau valori scăzute, ce metrică de calitate este mai bine să folosiți: MAPE, SMAPE sau WAPE?
În ce moment Spark începe executarea efectivă a calculelor pe date?
Ce este detectarea schimbărilor între capturi de ecran?
Care sunt limitările AutoML pentru date mari?
Ce este NeRF și cum reprezintă scenele 3D?
Menționează un avantaj și un dezavantaj al CatBoost în comparație cu LightGBM.
Cum se evaluează calitatea modelului pe baza metricilor de afaceri și a feedback-ului utilizatorilor?
Care este diferența dintre dialogurile de domeniu deschis și cele orientate spre sarcină?
Cum să iei în considerare situația când un răspuns amuzant are multe aprecieri, dar nu este corect?
Cum să folosești baza de întrebări și răspunsuri pentru a crea un asistent util?
Ce opțiuni de stocare a datelor sunt potrivite pentru o bază de întrebări și răspunsuri?
Poțiunea de boosting pe arbori poate extrapola dincolo de setul de antrenament dacă în caracteristici există doar întârzieri ale țintei?
Spune-mi mai multe despre sarcinile de NLP pe care le-ai realizat.
Ce este o anomalie bazată pe PCA și ce tip de unghi are cu subspațiul?
Ce este OPQ și de ce este mai bun decât PQ?
Aveți experiență cu seriile temporale și PySpark?
Ce este SAM (Segment Anything) și care sunt modurile sale de solicitare (punct, cutie, text)?
Ce sunt AutoAugment și RandAugment?