Machine Learning / AI
¿Alguna vez ha trabajado con metodologías de desarrollo?
¿En qué rango se establecen los hiperparámetros del modelo?
¿Qué es la predicción de enlaces y qué arquitecturas utilizan?
¿Qué es DAG en Airflow?
¿Qué técnicas de fallback se utilizan en caso de falta de internet y dispositivo débil?
¿Qué es la privacidad diferencial y DP-SGD?
¿Cuáles son los enfoques para la escalabilidad responsable de LLM?
¿Cómo funciona un árbol de decisiones?
¿Qué es NSP (predicción de la siguiente oración) y por qué RoBERTa la abandonó?
¿Qué tan buena será la precisión al anonimizar los datos?
¿Cuál es la diferencia entre threading y multiprocessing en Python y para qué tareas se utilizan?
¿Cuál es la diferencia entre los enfoques U-Net y FPN en segmentación?
¿Qué es un grafo y cómo se representan para las redes neuronales (matriz de adyacencia, lista de aristas)?
¿Cuáles son las trampas al usar AutoML en producción (reproducibilidad)?
¿Quién tendrá un efecto más negativo al eliminar el primer árbol: el modelo de boosting o el de bagging?
¿Cómo está estructurada la arquitectura con contenedores?
¿Qué son DVC y Git LFS para el control de versiones de datos?
¿Qué es Monte Carlo Data?
¿Qué tipos de modelos conoce para tareas de detección (familia R-CNN, YOLO, SSD, DETR)?
¿Qué son los modelos generativos de moléculas?