Machine Learning / AI
¿Qué es DQN y qué problemas resuelve en comparación con Q-learning?
¿Qué es un vocoder (HiFi-GAN, WaveNet)?
¿Cuál es la complejidad en memoria y en tiempo de la auto-atención?
¿Qué tipos de modelos conoce para tareas de detección (familia R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?
¿Qué tan importante o crítica es para ti la acreditación de TI de la empresa?
¿Cómo lidiar con la tendencia en los datos al usar árboles y bosques aleatorios para la predicción?
¿Qué es el estado de creencia y cómo se actualiza?
¿Qué es la orientación sin clasificador y cómo funciona la escala?
¿Qué tamaño de intersección de chunks usar?
¿Cuándo existe una matriz inversa?
¿Cómo transferir grandes datos entre tareas en Airflow?
Te adentras demasiado en la técnica cuando te piden que cuentes cosas simples. ¿Cómo comentarías esto?
¿Qué es el meta-aprendizaje para AutoML?
¿Qué métricas se utilizan para OCR?
¿Qué es la ecuación de Bellman y para qué sirve?
Si no hay respuestas de referencia, solo hay documentos y contexto: ¿cómo evaluar el sistema y de dónde obtener la respuesta de referencia?
¿Qué es la regularización de consistencia (FixMatch)?
¿Cómo manejar la situación cuando un producto se vende por diferentes vendedores?
¿Cómo se puede utilizar LLM para tareas de clasificación y cómo obtener las probabilidades de las clases con LLM?
¿Expectativas salariales y preferencias en el formato de trabajo?