Machine Learning / AI
Cum a fost organizată inferența LLM (DeepSeek R1 33B)? Câte GPU-uri, cum au fost paralelizate?
Ce este R-GCN pentru grafuri cu muchii tipizate?
Cum funcționează Random Forest?
Cum au fost organizate datele pentru sumarizarea dialogurilor și cum a avut loc antrenamentul?
Cum decide cu adevărat un LLM ce instrument să invoce?
Cum a fost calculată economia modelului de predicție a fluctuației angajaților?
Care sunt caracteristicile procesării video în comparație cu imaginile?
Cum se evaluează sistemele RAG? Ce metrici au fost utilizate?
Cum se creează o împărțire train/val/test și un benchmark? Cum se împarte corect datele?
Ce este regularizarea L1 și L2? Cum ajută la prevenirea supraînvățării?
În Pandas: cu ce se deosebesc iloc și loc?
Care este diferența dintre overfitting și underfitting?
Aveți experiență cu seriile temporale?
Ce metode trebuie implementate atunci când se moștenește din clasa Dataset în PyTorch?
Ce este validarea încrucișată? Care sunt?
Ce este regresia cuantile pentru previziuni cu intervale?
Cum se inversează un array fără utilizarea compilării?
Cum se construiește o cheie surrogate pentru diferite tipuri de contracte de credit cu numere care se suprapun?
Care este diferența dintre multitreading și multiprocessing în Python?
Ce se întâmplă cu distribuția atunci când se generează date sintetice pentru o clasă rară?