¿Cómo se pueden ajustar los hiperparámetros?
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Machine Learning / AI
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Cuéntame sobre TF-IDF: cómo funciona, cómo se ve la matriz final?
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¿A qué rango aproximadamente te estás orientando para la transición?
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¿En qué se diferencia la validación cruzada de series temporales de la K-Fold habitual?
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¿Qué métrica elegir para regresión con valores atípicos: MSE o MAE?
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¿Qué métricas de negocio y contra-métricas medir para evaluar el widget de promoción de productos?
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¿Cómo tener en cuenta el intervalo de tiempo entre compras para la relevancia de los productos?
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¿Qué es graph RAG y en qué tareas es efectivo?
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¿Cómo utilizar métodos colaborativos para recomendaciones basadas en incrustaciones?
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¿Cómo funciona dropout durante el entrenamiento y la inferencia?
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¿Qué función de pérdida (loss) se usa por defecto en la regresión lineal?
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Cuéntenos sobre la regularización en algoritmos clásicos de ML: L1 y L2. ¿Cuáles son sus propiedades y diferencias?
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¿Qué criterios de partición se utilizan en los árboles de decisión (por ejemplo, criterio de entropía)? ¿Puede nombrar otros?
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¿Por qué la fórmula analítica para la regresión lineal no se utiliza en la práctica?
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¿Cómo vamos a ajustar los parámetros en el aumento de gradiente? ¿Qué parámetros hay y qué ajustarás en primer lugar?
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¿Por qué es necesario usar la función LEAD para buscar valores futuros por id en SQL?
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¿En qué se diferencia el descenso de gradiente estocástico del clásico?
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¿Qué umbral de error se debe usar para detener el entrenamiento?
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¿Cómo están estructuradas las corrutinas y el bucle de eventos en Python?
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¿Cuáles son tus deseos futuros, en qué quieres trabajar?
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