Kullanıcının sayfasında sadece bir poster gösteriliyor — onu görmedikleriyle (kısmi geri bildirim) nasıl karşılaştırabiliriz?
Senior
150
Machine Learning / AI
3608
0
(Mülakatçıyla netleştikten sonra) Artık görevi ve yaklaşımı nasıl formüle edeceğiz, item önerileri zaten mevcut ve içerik tekrarını önleyecek şekilde ana sayfaya blokları nasıl yerleştireceğiz?
Senior
150
IPS değerlendirmesinde tam olarak neyin dağılımı oluşur?
Senior
149
RAG deneyimini öneri sistemlerine nasıl yeniden paketleyeceğinize dair kısa bir taslak yapın ve ardından tipik soruları ekleyin. Nasıl cevap verileceği değil, benim deneyimim ve özgeçmişim temelinde özünün ne olduğunu anlatın.
Senior
148
Kendini tanıtmak için kısa bir paragraf yaz, burada öneri sistemlerinin RAG - retrieval, re-ranking, mimari benzerlikler ve benzerleriyle çok benzediğini vurgula, böylece hatırlayabilir ve anlatabilirim.
Senior
148
In-batch negatiflerle kontrast kaybı nasıl çalışır?
Senior
148
Öğeler nedir? Doğru nasıl telaffuz edilir?
Senior
147
FAISS indeksinin üretimdeki artımlı güncellemesi nasıl gerçekleşir?
Senior
146
Üretimde modeli ince ayar yapmak için kaç veriye ihtiyaç olduğunu değerlendirin, ince ayar sürecini, parametreleri, kayıp fonksiyonunu (kıyaslama/triplet) ve neden onu seçtiğinizi açıklayın.
Senior
145
# ROC AUC nedir tanımlayın ve yazın. # ROC AUC skoru nasıl hesaplanır? # Yazılan tanıma göre roc_auc_score hesaplayan bir fonksiyon yazın. # Ve rastgele sayıda sınıf ve belirli öncelik sırası için? # Model şu şekilde çalışır # y_score[i] >= eşik -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < eşik -> y_pred[i] = 0 def test_roc_aur_score(): y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.6, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.8 y_true = [0, 1, 0, 0, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0.375 y_true = [0, 0, 0, 1, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1 y_true = [0, 0, 0, 0, 0, 0] y_score = [0.2, 0.4, 0.31, 0.8, 0.3, 0.7] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0 # Çok sınıflı durumlar için bonus testler y_true = [0, 1, 0, 0.5, 0, 1] y_score = [0.7, 0.6, 0.31, 0.31, 0.3, 0.2] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 0. y_true = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] y_score = [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6] res_metric = roc_auc_score(y_true, y_score) assert res_metric == 1
Senior
145
Bir blokta farklı içerik miktarları varsa ne yapılmalı — tekil bloklar ve 30 öğe içeren bloklar var mı? Bu bloktan özellik almak için içerik puanlarıyla nasıl çalışılır?
Senior
145
Doğru mu anladım: Bir izleyicimiz var, blok doldurma açısından içerik izleyicisinden ortalama skor alıyor, kullanıcı ve blok özellikleri var, pozitif aldık — tam olarak ne?
Senior
145
Son beş yılda deneyimin hakkında bana anlat, nelerle uğraştın?
Senior
144
Lütfen, tam olarak ne tür bir proje olduğunu ve sizin görevlerinizin ne olduğunu anlatır mısınız?
Senior
144
Neden proje iki yıl boyunca geliştirildi, eğer temel kısım iki yıl önce yapıldıysa? Şu anda proje destek aşamasında mı yoksa daha da geliştirilmiş mi?
Senior
143
# bir dizi a = [1, 20, 10, 0, 59, 63, 0, 88, 0] -> [0, 0, 0, 1, 20, 10, 59, 63, 88] # sıfırları dizinin başına taşıyan ve diğer öğelerin sırasını koruyan optimize bir fonksiyon yazmak gerekiyor def move_zeros_to_left(a: List[int]) -> List[int]: pass
Senior
143
Sistemin kalitesini artırmak için sınırsız sayıda GPU verilse, ilk olarak hangi yönü seçerdin?
Senior
143
DSSM nedir, biliyor musun?
Senior
143
O zaman neden sıralayıcı eğitilecek? Yani, içeriğe bağımsız olacak — hedefi nedir?
Senior
142
Hangi çalışma formatını düşünüyorsunuz ve hangi şehirde yaşıyorsunuz?
Senior
142