Machine Learning / AI
Was sind Knowledge Graph Embeddings (TransE, RotatE, ComplEx)?
Was ist Modelauswahl vs. Hyperparameter-Optimierung?
Was ist ein Surrogatschlüssel?
Was ist range in Python und wie wird es als Argument verwendet?
Welche Ansätze zur Interpretierbarkeit für Compliance?
Was ist adversariale Validierung und wozu ist sie notwendig?
Was ist POS-Tagging? Welche Modelle wurden historisch verwendet?
Gab es bei PIK andere Spezialisten für Data Science/ML, mit denen man Wissen austauschen konnte?
Welche klassischen Ansätze gibt es zur Ausfüllung von Lücken in der Interaktionsmatrix in Empfehlungssystemen?
Wie funktioniert Dropout in neuronalen Netzen?
Was ist aktives Lernen bei der Anomalieerkennung?
Was ist graphbasierte Anomalieerkennung?
Was ist Self-Distillation in CV?
Welche Aufgaben der Robotik werden erfolgreich mit modernem RL gelöst?
Was ist das Sandboxing des Agents und wozu dient es?
Bezieht sich Überanpassung auf Verzerrung oder Streuung?
Welche Aufgaben löst ML in der Landwirtschaft (Ertragsvorhersage)?
Welche Methoden verbessern die Genauigkeit kleiner LLMs (Llama 3 8B, Mistral 7B) bei komplexen Aufgaben?
Entwerfen Sie ein Bewertungssystem für die Relevanz der Suchergebnisse mit LLM-judge.
Was ist das inverse Propensity Scoring in LTR?