De ce să folosiți liste pentru a stoca valorile anterioare?
Machine Learning / AI
Cum funcționează o pădure aleatorie și cum este antrenată în sarcina de clasificare?
Dacă AUC-ul unui nou model este 0,82 față de 0,80 la modelul anterior, se poate spune cu încredere că cel nou este mai bun? Cum verificăm semnificația statistică?
Care este complexitatea asimptotică la mai multe parcurgeri ale listei?
Poate fi considerat noul model cu un scor F1 de 0,81 mai bun decât modelul cu 0,8 și să fie lansat direct în producție?
Este necesar să regularizăm termenul liber (bias, w0)? La ce folosește în general w0?
Cum se măsoară calitatea unui model de clasificare binară? Ce metrici cunoști?
Este posibil să se rezolve ieftin problema utilizării modulului în coborârea gradientului?
Ce este H(X) în contextul clasificării, de exemplu entropia?
Cum compari coordonatele în virgulă mobilă ținând cont de particularitățile float în diferite limbaje?
Cum se comportă Precizia și Recall-ul în cazul dezechilibrului claselor? Exemplu: 95 unități și 5 zerouri, modelul prezice întotdeauna 1.
Ce este un re-ranker în RAG? Ce modele utilizează (cross-encoder, bge-reranker)?
Ce este curba ROC?
Ce este criteriul de ramificare în copaci?
Cu ce vă ocupa în timpul liber?
Cum se descrie arhitectura modelului de pădure aleatorie cu un model liniar adăugat pentru extrapolare?