Ikki so'z bilan, Double Robust yondashuvi IPSdan qanday farq qiladi — nima qo'shiladi va uni qanday qilib kuchli va bardoshli qiladi?
Senior
151
Machine Learning / AI
3608
0
IPS baholashda nima uchun dispersiya yuzaga keladi?
Senior
151
O'z-o'zini taqdim etish uchun qisqa paragraf yozing, unda tavsiya tizimlari RAG - retrieval, re-ranking, arxitektura o'xshashliklari va boshqalar bilan juda o'xshashligini ta'kidlang, shunda men uni eslab qolishim va aytib berishim mumkin.
Senior
150
Ikki minorali tarmoq (two-tower) birinchi darajadagi shovqin muammosini hal qilishga qanday yordam beradi, aynan nima uchun?
Senior
150
RAG tajribasini tavsiya qilish tizimlariga qanday qayta paket qilish mumkinligi haqida qisqacha fikr yuriting, so'ng odatiy savollar. Javob berish uchun emas, balki mening tajribam va rezyumeim asosida nima ekanligini tushuntiring.
Senior
148
Batch ichidagi salbiylar bilan kontrast yo'qotish qanday ishlaydi?
Senior
148
Nimalar? To'g'ri qanday talaffuz qilish kerak?
Senior
147
Modelni ishlab chiqarishda qo'shimcha o'qitish uchun qancha ma'lumot kerakligini baholang, qo'shimcha o'qitish jarayonini, parametrlarni, yo'qotish funksiyasini (contrastive/triplet) va nima uchun aynan shuni tanlaganingizni tushuntiring.
Senior
147
FAISS indeksining ishlab chiqarishda inkremental yangilanishi qanday amalga oshiriladi?
Senior
146
Nega shunda ranker o'qitiladi? Ya'ni, u kontentdan mustaqil bo'ladi — uning maqsadi nima?
Senior
146
# ROC AUC nima ekanligini formulalashtiring va ta'rifini yozing. # ROC AUC balli qanday hisoblanadi? # Yozilgan ta'rifga muvofiq roc_auc_score ni hisoblaydigan funktsiya yozing. # Va tasodifiy sonli sinflar uchun va berilgan prioritet tartibida? # Model quyidagicha ishlaydi # y_score[i] >= threshold -> y_pred[i] = 1 # y_score[i] < threshold -> 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 # Bonus sinovlar ko'p sinflar uchun 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
Blokda turli miqdordagi kontent bo'lsa nima qilish kerak — bitta bloklar va 30 ta elementli bloklar? Bu blokdan funksiyani olish uchun kontent ballari bilan qanday ishlash kerak?
Senior
145
Agar sizga tizim sifatini oshirish uchun cheksiz GPU berilsa, birinchi navbatda qaysi yo'nalishni tanlar edingiz?
Senior
145
To'g'ri tushundimmi: bizda blokni to'ldirish uchun kontent trackeridan o'rtacha ball oladigan tracker bor, foydalanuvchi va blok xususiyatlari mavjud, biz ijobiy ni oldik — aynan nima?
Senior
145
Iltimos, loyiha nima edi va siz nima bilan shug'ullanganingiz haqida batafsil aytib bering.
Senior
144
O'tgan besh yilda tajribangiz haqida gapirib bering, nima bilan shug'ullandingiz?
Senior
144
Nima uchun loyiha ikki yil davomida ishlab chiqildi, agar siz asosiy ishlar ikki yil oldin bajarilgan bo'lsa? Hozirda loyiha qo'llab-quvvatlashda yoki yanada rivojlantirilganmi?
Senior
143
DSSM nima, bilasizmi?
Senior
143
# berilgan massiv a = [1, 20, 10, 0, 59, 63, 0, 88, 0] -> [0, 0, 0, 1, 20, 10, 59, 63, 88] # nolni massiv boshiga ko‘chirish va qolgan elementlarning tartibini saqlash uchun optimal funktsiya yozish kerak ndef move_zeros_to_left(a: List[int]) -> List[int]: pass
Senior
143
Qaysi ish shaklini ko'rib chiqyapsiz va qaysi shahrda yashaysiz?
Senior
142