Machine Learning / AI
Šta će se desiti u Precision/Recall kada se smanji prag klasifikatora?
Kako izgraditi kvalitetan skup pitanja i odgovora za procenu sistema?
Na čemu su merili metrike izbora modela (koji skup podataka)?
Зашто сте, са хуманитарним образовањем, изабрали технички смер?
Зашто се у NumPy ради reshape?
Ko je u timu donosio arhitektonske odluke, koliko ML programera, s kim je komunicirao?
Kako LLM poziva alate ili MCP ako ih imamo?
Zašto ste odabrali tačno dva agenta? Zašto ne jednog ili više?
Реци ми о тиму: број људи, улоге, процеси, расподела задатака.
Da li je moguće rešiti problem klasifikacije pomoću linearne regresije (bez sigmoide)?
Postoji mnogo hiperparametara optimizatora, 10.000 eksperimenata, malo vremena ali mnogo resursa. Koji su pristupi za pronalaženje optimalne kombinacije?
Šta su radili sa metrima nakon njihovog dobijanja?
Ispričaj o projektu u PIK — je li tim bio veći ili kako je to bilo?
Da li ovo sve rade različiti agenti ili različiti alati jednog agenta?
Тебе суђено да развијаш правцу. Испричај шта си још успео да допринесеш као једини учесник.
Kako interpretirati koeficijente u linearnoj regresiji?
Da li ste sami svoje modele pustili u proizvodnju?
Koja je razlika između fine-tuning i few-shot prompting? Šta i kada izabrati?
Ispričajte o sebi i svom relevantnom tehničkom iskustvu (projekti u bankarskom sektoru: ML modeli, anti-fraud, RAG, sistemi s više agenata).
Backend, na kojem jeziku je pisao? Na Pythonu?