¿Por qué usar listas para almacenar valores anteriores?
Machine Learning / AI
¿Cómo funciona un bosque aleatorio y cómo se entrena en una tarea de clasificación?
¿Cuál es la complejidad asintótica al realizar múltiples pasadas por la lista?
Si el AUC de un nuevo modelo es 0.82 frente a 0.80 en el modelo anterior, ¿se puede afirmar con confianza que el nuevo es mejor? ¿Cómo verificar la significancia estadística?
¿Se puede considerar que un nuevo modelo con una puntuación F1 de 0.81 es mejor que un modelo con 0.8 y lanzarlo directamente en producción?
¿Qué es H(X) en el contexto de la clasificación, por ejemplo, la entropía?
¿Cómo medir la calidad de un modelo de clasificación binaria? ¿Qué métricas conoces?
¿Cómo se comportan Precision y Recall en presencia de un desequilibrio de clases? Ejemplo: 95 unidades y 5 ceros, el modelo siempre predice 1.
¿Es necesario regularizar el término independiente (sesgo, w0)? ¿Por qué es necesario w0 en absoluto?
¿Cómo comparar coordenadas de punto flotante teniendo en cuenta las peculiaridades de float en diferentes lenguajes?
¿Se puede solucionar económicamente el problema del uso del módulo en el descenso de gradiente?
¿Qué es un re-ranker en RAG? ¿Qué modelos utilizan (cross-encoder, bge-reranker)?
¿Qué te gusta hacer en tu tiempo libre?
¿Qué es la curva ROC?
¿Cómo describir la arquitectura del modelo de bosque aleatorio con un modelo lineal añadido para la extrapolación?
¿Qué es el criterio de ramificación en los árboles?
¿Qué es el modelo de lenguaje Unigram en la tokenización (como en SentencePiece)?