Machine Learning / AI

3534

[ime] živi na Filipinima? Planira li da se vrati u Rusiju?

Koje još metrike treba da dodamo za praćenje ažuriranja dokumenata (da ne bismo otkrili da je nakon ažuriranja ostalo 3 dokumenta umesto 10.000)?

Senior

X5 tech

Nakon nove verzije modela, prosečna ocena kvaliteta je porasla, ali urednici kažu da su odgovori na pravne i finansijske teme znatno lošiji. Koju vizualizaciju ćete uraditi prvi da odlučite da li da zaustavite izdavanje?

Senior

ylab

Практични задатак Искусна интелигенција је генерисала код за одлуку о пуштању новог LLM-а. Извршите преглед: измените га тако да уредник може упоредити квалитет верзија по тематским сегментима, видети распршеност оцена и уочити ризик од погоршања у малој групи података. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') summary = scores.groupby('model_version')['score'].mean() plt.bar(summary.index, summary.values) plt.title('Квалитет модела') plt.ylabel('Просечна оцена') plt.show() print('Најбоља верзија:', summary.idxmax()) --- import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd scores = pd.read_csv('model_scores.csv') stats = ( scores.groupby(["topic", "model_version"])["score"] .agg(["mean", "std", "count"]) .reset_index() ) print(stats) for topic, group in scores.groupby("topic"): group.boxplot(column="score", by="model_version") plt.title(f"Тема: {topic}") plt.suptitle("") plt.ylabel("Оцена") plt.show() small_groups = stats[stats["count"] < 30] print("Малe групе - закључци нису поуздани:") print(small_groups)

Senior

ylab

Реци ми о ансамблима у машинском учењу.

Senior

X5 tech

Ostaviti boosting kao model, ili kako?

Senior