Machine Learning / AI
Hangi durumlarda numpy kullanmak daha iyidir ve hangi durumlarda Python'un standart veri yapıları kullanılır?
Diarizasyon nedir ve hangi yaklaşımlar (kümeleme, EEND)?
Seasonal-hybrid ESD nedir?
LLM'de pruning nedir ve hangi yaklaşımlar (magnitude, structured, SparseGPT) vardır?
nnU-Net nedir ve neden popüler?
ML çıkarımında enerji tüketimini nasıl profil oluşturulur?
İdeal olduğunu düşündüğün görevler nelerdir ve ne yapmak istiyorsun?
Lead'lerde spam sınıflandırması için hangi temel özellikler kullanıldı?
Pairwise tercih nedir ve nasıl hesaplanır?
Kategorik özelliklerle çalışırken doğrusal modelin performansını nasıl artırabilirsiniz?
İkili sınıflandırma modeli kalitesini değerlendirmek için hangi metrikler uygundur?
XGBoost, LightGBM ve CatBoost'un mimari farkları: ağaçlar nasıl inşa edilir?
SELECT sorgusu yerine tabloya alan ekleyebilir miyiz?
Modelin ağırlıkları neden büyük olabilir ve bunları düzenlilikle neden küçültmek gerekir?
Nesne segmentasyonu ve tespiti için hangi metrikler kullanılır?
İşverenin müşterileri için çözümler yapıyor muydunuz — onları alıp kendileri destekliyorlar mıydı?
Neden BERT, metin sınıflandırma görevlerinde lojistik regresyon ile TF-IDF'den daha iyi sonuçlar verir?
PyTorch'ta nasıl bir sınıflandırıcı oluşturulur ve eğitilir?
Tokenizasyon nasıl çalışır? Neden tam kelimeler yerine alt kelime tokenleri kullanılır?
Neden önceki değerleri saklamak için listeler kullanılır?