Machine Learning / AI
¿En qué se diferencia el muestreo top-k del muestreo top-p (núcleo)?
¿Cómo funcionan los bloques de Squeeze-and-Excitation?
¿Qué son los vectores de activación de conceptos (TCAV)?
¿Cuáles son las trampas al usar AutoML en producción (reproducibilidad)?
¿Cómo usar Airflow para orquestar procesos ETL?
¿Cuál es la interpretación probabilística del ROC-AUC?
¿Cómo calcular la edad en años entre la fecha actual y la fecha de nacimiento en Python?
¿Qué son los errores de tipo I y II?
¿De dónde se obtenían las opciones de consultas para la búsqueda?
¿Qué es un feature store y qué tareas resuelve (Feast, Tecton)?
¿Qué modelos de reconocimiento de cadenas (CRNN, TrOCR)?
¿Qué es la generación de candidatos y qué enfoques (BM25, denso, híbrido)?
¿Qué hacer si el modelo no cabe en la GPU durante el entrenamiento adicional?
¿Qué razones pueden llevar a diferentes valores de la media diaria de visitas a un servicio web por parte de diferentes analistas?
¿Qué tipos de calibraciones de cámaras existen?
¿Cómo perfilar la inferencia de LLM en GPU (nsight, torch profiler)?
Cuéntame sobre la tarea de traducción automática. ¿Qué es sequence-to-sequence?
¿Cómo calcular el tamaño de muestra para una prueba A/B?
¿Qué optimizaciones específicas para ARM (NEON)?
¿Qué métodos de desajuste de datos (reponderación, remuestreo)?