Machine Learning / AI

Bias-variance trade-off nedir ve gradient boosting ile random forest bunu nasıl farklı şekilde ele alır?

Seyrek vektörler nedir ve ML/NLP'de nerelerde bulunurlar?

Neden bir kod ajansı için tüm depoyu indekslemek yeterli değildir?

DDP'de toplu hazırlama ve örnekleme özellikleri nelerdir?

Python'da statik metodlar ile sınıf metodları nasıl farklıdır?

RAG için hangi metrikleri ve değerlendirme yöntemlerini biliyorsunuz?

Metriği asistanında hassas verilerin gizlenmesi sorununu nasıl çözdünüz?

Sesli moderasyon görevini nasıl çözdünüz: özel bir model mi eğittiniz?

Sınıflandırma boosting skorları sınıf olasılıkları olarak yorumlanabilir mi?

Pozisyonel kodlama nedir ve şu anda hangi yaklaşımlar kullanılıyor? RoPE nerede uygulanıyor?

Zorunlu hizalama kötü ses ve metin çiftlerini nasıl bulmaya yardımcı olur?

Moderasyonda, sadece eklemenin varlığını mı kontrol etmek gerekiyordu yoksa verileri veritabanlarıyla da tekrar kontrol etmek mi?

QKᵀ üzerinde softmax sonrası matris nasıl görünür? Değerleri nasıl dağılıyor?

Neden gradient boosting'de sadece gerçek ve tahmin arasındaki fark yerine gradyan kullanılır?