Machine Learning / AI

Čo je to bias-variance trade-off a ako sa s ním odlišne vyrovnávajú gradient boosting a náhodný les?

Čo sú to riedke vektory a kde sa v ML/NLP vyskytujú?

Prečo nestačí indexovať celý úložisko pre agenta kódu pre sémantické vyhľadávanie?

Aké vlastnosti sú v príprave dávok a vzorkovaní v DDP?

Ako sa líšia statické metódy od metód triedy v Pythone?

Aké metriky a hodnotiace metódy poznáte pre RAG?

Ako ste vyriešili problém skrytia citlivých údajov v asistentovi metrík?

Ako ste vyriešili úlohu audió moderácie: trénovali ste vlastný model?

Môžu byť skóre klasifikačného boostingu interpretované ako pravdepodobnosti triedy?

Čo je to pozičné kódovanie a aké prístupy sa v súčasnosti používajú? Kde sa aplikuje RoPE?

Ako nútené zarovnanie pomáha nájsť zlé páry audio a text?

V moderácii bolo potrebné skontrolovať iba prítomnosť vložky alebo aj overiť údaje v databázach?

Ako vyzerá matica po softmax nad QKᵀ? Ako sú rozložené jej hodnoty?

Prečo sa v gradient boosting používa gradient namiesto samotného rozdielu medzi pravdivým a predpovedaným?