Machine Learning / AI
Koje su osnovne komponente osnovne Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Koje su uska grla pri implementaciji GNN u produkciji?
Zašto je potrebno podeliti tipove podataka na promenljive i nepromenljive?
Šta su dimenzije sa sporim promenama (SCD) i kako utiču na ML-fiče?
Kako dubina stabla utiče na kvalitet modela i njegovu sposobnost generalizacije?
Ispričajte o metodama regularizacije i borbi protiv prekomernog učenja u Deep Learning-u (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Kako dropout pomaže u izbegavanju prekomernog učenja u neuronskim mrežama?
Ispričaj o svom iskustvu u razvoju ML i AI
Да ли тренутно имаш понуде/пре-понуде у руци? Колико активно разматраш предлоге?
Recite više o anti halucinaciji — šta se podrazumevalo pod ovim mehanizmom u vašem sistemu?
Šta su embeddingi grafova znanja (TransE, RotatE, ComplEx)?
Шта је модел језика?
Kako se optimizuje inference?
Šta je bagging?
Zašto je RAG potreban u novinskom botu zasnovanom na LLM?
Šta je self-querying retriever?
Koje metode modelovanja se koriste za binarnu klasifikaciju?
Koja je razlika između DELETE i TRUNCATE u SQL?
Kako je funkcionisalo pretraživanje fajlova bez vektorskog indeksa? Kako je rešavan problem semantičkog pretraživanja?
Могу ли да се користе функције из numpy за множење матрица у Python-у?