Machine Learning / AI
Ispričaj mi o gradijentnom spustu: koje vrste postoje?
Da li razmatraš mogućnost rada na daljinu u zavisnosti od lokacije?
Имате ли искуства са временским серијама и PySpark?
Šta je LangGraph? Zašto ga koristiti umesto LangChain ili sirovog API-ja?
Реците ми више о пројекту прогнозирања одласка запослених: шта сте радили, које податке сте користили, зашто сте изабрали CatBoost?
Koliko je za tebe važna ili kritična IT akreditacija kompanije?
Kako Gradient Clipping i Warmup pomažu u borbi protiv eksplozije gradijenata i divergencije gubitka na početku obuke?
Није ли било могућности унутар компаније (1C:Rarus) да останеш, растеш, развијаш се у другим правцима?
Описати како ради метода подршних вектора (SVM) и њена веза са линијским моделима.
Kako projektovati agenta koji odgovara korisniku na osnovu podataka transakcione baze: koja tehnologija i arhitektura su potrebni, i da li je vredno primenjivati multiagentnost?
Koji format rada razmatrate i u kom gradu živite?
Da li će radno vreme (rad od kuće, od ponedeljka do petka od 10:00 do 19:00 po moskovskom vremenu) biti prikladno?
Zašto će tada biti treniran ranker? To jest, biće nezavistan od sadržaja — koji je njegov cilj?
Ako je izvršenje promenilo stanje, ali LLM to ne vidi, kako se tehnički ažuriraju stanje i metapodaci?
Реците о задацима у последњих шест месеци на последњем месту рада у [организација]: на чему је био фокус ваш рад?
Kako obučiti LLM da ne odgovara kada nema informacija u kontekstu?
Uporedimo DAU, RPS i QPS: ako imamo 10 miliona DAU i svaki korisnik se prijavi 4 puta dnevno, koliko će biti RPS i QPS?
Vaši modeli, gde su bili smešteni (infrastruktura za implementaciju)?
Дакле, ово су захтеви корисника, физичких/правних лица?
Kako normalizovati skor da novi agent bez istorije takođe dobija lidove i može da prodaje?