Machine Learning / AI
¿Cómo aumentar la velocidad en la prueba sin volver a entrenar el modelo?
¿Es recomendable analizar el contenido del hash del identificador o eliminar el hash?
¿Qué es una convolución 1x1 y para qué se utiliza?
¿Qué es la carga incremental?
¿Cómo funciona el emparejamiento de la caja delimitadora en los modelos YOLO y DETR?
¿Cómo se calcula el ROC-AUC? Describa el algoritmo paso a paso.
¿Qué problemas tiene RLHF en la práctica (hackeo de recompensas, colapso de modo)?
¿Cuál es la complejidad temporal de la solución en notación O?
¿Qué es un intervalo de confianza?
¿Qué es un campo receptivo?
¿En qué se diferencian los detectores de dos etapas de los de una sola etapa en arquitectura, velocidad y calidad?
¿Qué tarea resuelve el ajuste del modelo de transformador?
¿Qué son EasyOCR y PaddleOCR?
¿Qué algoritmo está en la base del modelo?
¿Para qué sirve la tarea look-alike?
¿Qué son los autoencoders enmascarados (MAE) para CV?
¿Qué es NMS consciente de clases vs NMS indiferente a clases?
¿Por qué la red con BatchNorm converge más rápido?
¿Cuál es la diferencia entre convolución y correlación cruzada?
¿Qué son las recomendaciones basadas en secuencias (SASRec, BERT4Rec)?