Ako funguje náhodný les a ako sa trénuje v úlohe klasifikácie?
Machine Learning / AI
Môže sa nový model s F1-skóre 0,81 považovať za lepší ako model s 0,8 a okamžite spustiť do produkcie?
Aká je asymptotická zložitosť pri viacerých prechodoch zoznamom?
Ak je AUC nového modelu 0,82 oproti 0,80 u starom — možemo li sa sigurnošću reći da je novi bolji? Kako proveriti statističku značajnost?
Je potrebné regularizovať voľný člen (bias, w0)? Načo je vôbec w0?
Ako merať kvalitu modelu binárnej klasifikácie? Aké metriky poznáte?
Čo je H(X) v kontexte klasifikácie, napríklad entropia?
Ako porovnať súradnice s plávajúcou desatinnou čiarkou s ohľadom na vlastnosti float v rôznych jazykoch?
Je možné lacno opraviť problém s používaním modulu v gradientnom zostupe?
Ako sa správajú Precision a Recall pri nerovnováhe tried? Príklad: 95 jednotiek a 5 núl, model vždy predpovedá 1.
Čo je to ROC krivka?
Čo je re-ranker v RAG? Aké modely používajú (cross-encoder, bge-reranker)?
Čo je kritérium rozvetvenia v stromoch?
Čím sa zaoberáte vo voľnom čase?
Ako opísať architektúru modelu náhodného lesa s pridaným lineárnym modelom na extrapoláciu?
Čo je model jazyka Unigram v tokenizácii (ako v SentencePiece)?