Machine Learning / AI
Ce este RL bazat pe modele și care sunt avantajele sale față de cel fără modele?
Ce să faci dacă venitul clientului este necunoscut?
Ce sunt iteratorii și generatorii în Python și care este diferența dintre ei?
Ce este un reranker și de ce este nevoie de el?
Care sunt caracteristicile detectării anomaliilor în serii temporale (reziduuri STL, ESD)?
Cum se evaluează timpul mediu de răspuns al serviciului în cazul unui volum mare de jurnale care nu încap în memorie?
Ce îți place să citești? Poate autori, bloguri?
Ce este pseudo-labeling în detecție?
Ce este interleaving în căutare și recomandări?
Ce este Delta Lake / Iceberg / Hudi și de ce lakehouse?
Ce tipuri fizice de conexiuni (uniuni) există la nivel fizic?
Ce este meta-învățarea (MAML)?
Ce este Hyperband și Successive Halving?
Care este diferența dintre formele PCIe și SXM ale GPU-urilor?
Ce este învățarea auto-supervizată și de ce a devenit fundamentul modelelor de bază?
Ce este detectarea de deriva și cum se leagă de detectarea anomaliilor?
Ce este un model de recompensă și care sunt caracteristicile sale de învățare?
Ce se întâmplă când înmulțești numere prea mari în Python?
Ce este CBAM ( modulul de atenție al blocului convoluțional)?
Cum funcționează boosting-ul și cum se construiește un model de boosting?