Machine Learning / AI
Ce este ingineria de caracteristici pentru serii temporale (lags, statistici mobile, caracteristici datetime)?
Ce biblioteci pentru rețele neuronale ai folosit?
Cum se transformă opiniile utilizatorilor într-o metrică a calității serviciului?
Ce este o carte de model și la ce folosește?
Ce caracteristici influențează statistic și pot fi modificate pentru un utilizator, și care nu?
Care este diferența dintre boosting și bagging (Random Forest)? Comparați tendința lor de a supraînvăța.
Ce se întâmplă dacă faci select 1 în loc de numele coloanei?
Ce metrici să folosiți pentru a evalua un nou model în timpul implementării pe un grup pilot?
Cum se creează și se antrenează un clasificator în PyTorch?
Ce este un buffer de redare a experienței și la ce folosește?
Ce sunt normalizarea și denormalizarea bazelor de date?
Ce sunt embedding-urile multilingve și cum sunt antrenate (LaBSE)?
Ce este Rainbow DQN și ce componente integrează?
Ce este efectul heterogen al tratamentului și cum îl căutăm?
Ce este un confounder și cum îl luăm în considerare?
Ce este completarea de sloturi și cum se formulează sarcina?
Cum se adaugă o nouă sursă de date cu o scurtă poveste în regresia logistică?
Ce este colapsul de normă în embedding-uri și cum îl detectezi?
Se pot folosi caracteristici suplimentare pentru a îmbunătăți modelul?
Ce framework-uri sunt utilizate pentru construirea RAG?