Machine Learning / AI
Python'da is va == ning farqi nima?
Chiziqli regressiya parametrlarini analitik tarzda topish mumkinmi, gradientli tushish o'rniga?
Sliding-window inference nima va bashoratlarni qanday birlashtirish mumkin?
Python'da obyektlarning o'zgaruvchanligi va o'zgarmasligi nima?
Modelda bias va variance nima?
Nima uchun ROC-AUC 0.2 bo'lgan modelda ROC-AUC 0.8 olish mumkin?
Neural-symvolik qidiruv nima?
Sekvensiyaviy sinov nima (mSPRT, har doim valid)?
BERT modellari va qaror daraxtlari uchun xususiyatlarni normallashtirish kerakmi?
Genetik ma'lumotlar uchun ML nima (variant chaqirish)?
Qo'llab-quvvatlash so'rovlarini prioritetlash uchun tasniflash vazifasi haqida gapirib bering.
Keyingi olti oyda qanday vazifalar kutmoqda?
Hozir nima qidiryapsiz? Shartlar va vazifalar nuqtai nazaridan nima muhim?
Sizning rivojlantirish jarayoningiz qanday — modellerni Docker ga yetkazib, ularni o'ralib, boshqalarga topshirasizmi?
Nima o'qishni yaxshi ko'rasiz? Ehtimol, mualliflar, bloglar?
Qachon klassik usullari ML/DL dan yaxshi bo'ladi seriyalarni prognoz qilish uchun?
Qaysi eksploratsiya usullarini bilasiz (epsilon-greedy, UCB, Thompson, ichki motivatsiya)?
RAG ni qanday qilib asboblarni ishlatish va funktsiyalarni chaqirish bilan birlashtirish mumkin?
Nima uchun lug'at hajmini kamaytirish kerak? Katta lug'at nima uchun yomon? Qaysi funktsiyada yuklama yuzaga keladi?
Modelda javobning muhimligi qanday baholanadi?