Machine Learning / AI
Ce sunt modelele de dialog de la un capăt la altul?
Care sunt limitările AutoML pentru date mari?
Și unde l-ai folosit în LangGraph?
Ce este feedback-ul implicit și ce modele îl iau în considerare (BPR, WARP)?
Cum să alegi în mod optim caracteristica și pragul pentru divizare în arborii de decizie?
Ce sunt metricile de prospețime și completitudine?
Ce este detectarea schimbărilor între capturi de ecran?
Ce este overfitting-ul?
Care sunt metricile de evaluare offline ale recomandărilor (Recall@K, MAP, NDCG, MRR)?
Ce este o previziune multi-pas (recursivă vs directă)?
Ce este o estimare dublu robustă?
Cum poate un client să înțeleagă că o caracteristică nu este semnificativă fără a folosi importanța caracteristicilor într-un model de tip cutie neagră?
Care este diferența dintre pooling mean/max și pooling învățabil?
Cum să organizezi actualizarea indexului în producție fără downtime?
Ce înseamnă evaluarea retrieval pe propriul tău set de date?
Cum se procesează un flux de date pentru calcularea medianei cu memorie limitată?
Ce probleme apar atunci când inițializați greutățile cu zero? Ce metode de inițializare (Xavier, He) rezolvă aceste probleme?
Ce este warp și de ce este importantă divergența warp?
Ce metrici de clasificare au fost utilizate pentru evaluarea recuperatorului?
Cum deosebim un triunghi de un cerc în imagine?