Machine Learning / AI
Cuente la arquitectura de U-Net y para qué sirven las conexiones de salto.
¿Qué es la recuperación neuronal (DPR, ANCE)?
¿Qué es GraphSAINT?
¿Qué es la visualización del espacio de características de un modelo CV con t-SNE/UMAP?
¿Qué es la encriptación homomórfica y por qué se usa en ML?
¿Qué es el efecto mínimo detectable (MDE)?
¿Qué es ERR (Expected Reciprocal Rank)?
¿Qué es el índice IVF y por qué son necesarios los centroides?
¿Cómo estructurar un prompt de sistema para que el modelo no se desvíe de la instrucción?
¿Hubo cursos de matemáticas discretas?
¿Qué es la augmentación CopyPaste?
¿Qué tarea resuelve GPT?
¿Qué son las model soups (promediar pesos) y por qué funcionan?
¿Cómo rastrear errores en el modelo?
¿Cuáles son los problemas de BERT en las tareas de generación de texto?
Tarea SQL: encontrar vendedores que en 2022 atendieron a varios clientes de una misma ciudad
¿Cómo se lucha contra la complejidad cuadrática del mecanismo de atención (Linformer, Performer, FlashAttention, ventana deslizante, atención dispersa)?
¿Cuáles son las ventajas de la regresión logística y el aumento de gradiente, y en qué tareas se deben utilizar?
¿Es suficiente usar una sola característica de la suma del crédito o es necesario vincularla con otras características?
¿Cómo se realiza la prueba A/B?