Ispričaj mi o regularizaciji u linearnoj regresiji: koje vrste postoje?
Machine Learning / AI
Šta je snaga testa i kako je obezbediti?
Šta je bolje koristiti ako želimo da obradimo više fajlova paralelno?
Šta je SASRec i kakva je njegova arhitektura?
Šta znače parametri M, ef_construct, ef_search u HNSW?
Šta je spatial pyramid pooling?
Šta je batch normalization?
Zašto se u transformatoru koristi Layer Norm umesto Batch Norm?
Ispričaj o Adam i RMSProp.
Šta je linearna regresija i koje opcije rešenja postoje?
Kako možemo uključiti kreiranje zahteva (npr. odmor) u trenutni RAG pipeline?
Ispričaj mi o dekoratorima: što su i kako ih možete napraviti?
Koje još metrike treba da dodamo za praćenje ažuriranja dokumenata (da ne bismo otkrili da je nakon ažuriranja ostalo 3 dokumenta umesto 10.000)?
Pretpostavimo da tamo treba da postoji skup alata (zahtevi mogu da se razlikuju po poljima i imenima). Kako je najbolje da to uradimo, implementiramo / ubacimo u kontekst?
Можемо ли да проследимо листу као аргумент функције и касније је тамо изменити? Шта ће се десити са старом листом?
Zašto je potrebna normalizacija (Layer Norm) — zašto stabilizovati obuku?
Ispričaj mi o geometrijskom značenju regularizacije.
Koji su zahtevi za usklađenost za ML sa PII (GDPR, FZ-152)?
Vaši modeli, gde su bili smešteni (infrastruktura za implementaciju)?