Machine Learning / AI
Xususiyatlarni oldindan ishlash usullari qanday va ular qanday muammolarga duch kelmoqda?
Loyihada sizning rolingiz nima edi?
Hozirda qoʻl ostida takliflar/oldindan takliflar bormi? Takliflarni qanchalik faol ko'rib chiqyapsiz?
Siz ishlatgan 'PropNail/TopNail Optimization' atamasi nima?
Nima bilan shug'ullanishgan?
Strukturali chiqishdan foydalanishda, masalan, formalizatsiyalashgan va tuzilgan javobni qanday olish mumkin?
Label to'plamining (krujlar, faol o'qish) xususiyatlari qanday?
Sotuvlarni prognoz qilish uchun musbat bo'lmagan cheklov bilan chiziqli regressiyani qo'llash mumkinmi?
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.
Tokenizatorda noyob hieroglif va emoji belgilari bilan qanday ishlash mumkin?
Ko'p tilli RAG bilan qanday muammolar yuzaga keladi?
Korrelyatsiya matritsasi qanday hisoblanadi?
Klasslar orasidagi katta muvozanatsizlik (99 ga 1) bo'lsa, qaysi metrikalar eng muhim?
A/B testlarida guruhlar qanday shakllanadi?
Dam olish kunlari va bayramlar uchun mavjud bo'lgan oxirgi kunning valyuta kursidan qanday foydalanish mumkin?
Qaysi LLM baholash mezonlarini bilasiz (MMLU, BBH, GSM8K, HumanEval)?
Word2Vec ni qanday arxitekturaviy ko'rinishga ega? Model kontekst asosida qanday yo'qolgan so'zni bashorat qiladi?
Klassik ML algoritmlarida regulyatsiya haqida gapiring: L1 va L2. Ularning xususiyatlari va farqlari nima?
O'qish darajasi nima uchun kerak va u nima uchun javobgardir?
DQN nima va u Q-learning bilan solishtirganda qanday muammolarni hal qiladi?