Machine Learning / AI
MAP metriği nedir?
BatchNorm ve LayerNorm nasıl çalışır? Her birinin avantajları ve dezavantajları nelerdir ve nerede kullanılırlar?
Dengesiz sınıf dağılımına sahip verilerde ROC-AUC nasıl çalışır?
Model eğitirken hangi kayıp fonksiyonu kullanılmalı?
Bir 3x3 konvolüsyonunu ardışık 3x1 ve 1x3 konvolüsyonlarıyla değiştirmek mümkün mü? Kazançlar ve kayıplar nelerdir?
RAG için belgelerde tablolar ve resimler nasıl işlenir?
DoRA nedir ve LoRA'dan nasıl ayrılır?
CatBoost girişine kaç faktör sunulmalı?
Tesseract nedir ve kalite sınırları nerede?
Kökleme ile lemmatizasyon arasındaki fark nedir? Hangi görevlerde hangisi kullanılmalı?
Hangi sıralama türlerini biliyorsunuz ve bunların zaman ve bellek açısından zorlukları nelerdir?
Neden yeni bir iş arıyorsun?
P-değeri nedir?
Neden neredeyse 9x9, 7x7, 5x5 büyük konvolüsyonlar kullanılmıyor?
Bias amplifikasyonunun riskleri nelerdir?
Rastgele ormanda hangi parametreler değiştirilebilir ve derinlik ile ağaç sayısı nasıl etkilenir?
Görev: hız açısından hangisi daha verimlidir — dönüştürücüye 2 adet 512 tokenlik girişleri ayrı ayrı (2x512) vermek mi yoksa bunları 1x1024 olarak birleştirmek mi?
Cycle-GAN'in fikri nedir? İçinde hangi kayıplar kullanılır?
Self-ask prompting nedir?
Mevcut kategorik özellikleri kodlama yöntemleri nelerdir?