Machine Learning / AI
Maxsus rivojlantirish metodologiyasi bormi (Agile, Scrum, Kanban)?
Avtorizatsiya parametrlar haqida gapirib bering: harorat, Top-P va Top-K.
Regressiya vazifasi: boosting yordamida 4 yillik ma'lumotlar bilan 5-yil uchun aksiyalar narxini bashorat qilish. Qaysi xatoni qildik?
Data Scientist lavozasiga oid tajribangiz haqida gapiring.
MVCC nima?
Ma'lumotlarni chiqarish sifatini qanday o'lchadingiz?
So'nggi ish joyingizdan nima uchun ketdingiz?
Early Stopping qanday ishlashini tushuntirib berishingiz mumkinmi? Uni an'anaviy MLda qo'llash mumkinmi?
Nima uchun ReLU juda mashhur?
Kompilyatsiya qilmasdan massivni qanday teskari qilish mumkin?
RAG tizimida yuk ko'tarilishlari qanday boshqarildi? Yuqori yukda nima bo'ldi?
Text-to-SQL agentining sifatini qanday baholadingiz?
Turli kredit shartlari uchun o'zaro kesishgan raqamlar bilan surrogat kalitini qanday qurish mumkin?
Ko'p agentli tizimni qanday baholadingiz? Qaysi metrikalar ishlatildi?
20 ta bo'lakni qanday tartibga solish va LLM ga uzatish uchun eng muhim 5 ta bo'lakni qanday tanlash mumkin?
Klastrlashning sifatini qanday baholash mumkin?
O'z domenangizda o'qitishni qanday boshlash kerak? Umumiy model bilan nima qilish kerak?
Qanday vazifalarni hal qilganingiz haqida batafsilroq aytib bering: qanday modellarga qurdingiz, ma'lumotlarni qanday ishladingiz?
Agar model uchun optimal daraxtlar soni 500 bo'lsa, lekin biz tasodifan tasodifiy o'rmon va boostingni 1000 daraxt bilan o'rgatsak, qaysi model ehtimolroq ortiqcha o'qitilgan bo'ladi va nima uchun?
Yaratish sifatini qanday baholadingiz (retrieval emas)?