Machine Learning / AI
Cum să folosești validarea încrucișată pentru a evalua un model?
Ce este discretizarea (binning) caracteristicilor continue și la ce folosește?
Cum ar trebui să arate contractul de integrare între PBX-ul virtual și CRM?
Există analiști care se ocupă cu descărcarea datelor și pregătirea vitrinelor?
Ce este testarea A/B pentru modelele ML și ce metrici de afaceri sunt importante?
Cum se evaluează un model nesupravegheat pentru sarcina de răspunsuri la întrebări?
Ce este MC Dropout ca aproximație Bayesiană?
Ce este Feast și care sunt componentele sale (magazin offline/online)?
Ce este prompting-ul scheletului gândirii?
Cum influențează numărul de copaci dintr-o pădure aleatorie calitatea modelului?
Ce este MAE?
Ce este Snorkel și supravegherea slabă?
Care este problema dependenței liniare a caracteristicilor?
Care este logica funcționării sistemului de recomandare?
O precizie de 85% este o calitate bună pentru un model?
Care este diferența dintre căutarea în grilă și căutarea aleatorie? Când este mai rapidă căutarea aleatorie?
Ce este NCCL și pentru ce răspunde?
De ce este nevoie de augmentarea datelor?
Ce este NGBoost și predicțiile probabilistice?
Ce este un strat de bottleneck și pentru ce este folosit?