Machine Learning / AI
¿En qué se diferencia la validación cruzada de series temporales de la K-Fold habitual?
¿Qué es el modelo de lenguaje Unigram en la tokenización (como en SentencePiece)?
¿Qué es Delta Lake / Iceberg / Hudi y por qué lakehouse?
¿Qué tipos físicos de conexiones (uniones) existen a nivel físico?
¿Qué es GAN? ¿Qué arquitecturas GAN conoces y cuáles has utilizado en la práctica?
¿Qué es NGBoost y las predicciones probabilísticas?
¿Qué es la codificación de destino?
¿Qué modelo elegiría para una tarea de clasificación binaria (vectores de R^n, etiquetas 0 y 1)? Explique por qué.
¿Qué tareas resuelve el aprendizaje automático en drones y automóviles?
¿Qué son las muestras bootstrap en un bosque aleatorio?
¿Qué es el modelo de clics (cascade, DBN, UBM)?
¿Ha tenido experiencia en la minimización del tamaño del modelo o en su optimización?
¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje de árboles nivel por nivel y hoja por hoja?
¿En qué se diferencia el modelo BERT de GPT en arquitectura y tarea de entrenamiento?
¿Cómo preparaste los documentos para RAG (chunking, embeddings, Milvus)?
¿Qué te gusta hacer en tu tiempo libre?
¿Qué es la descripción de imágenes y qué métricas la evalúan (CIDEr)?
¿Por qué es necesario bias=False en las capas lineales en los LLM modernos?
¿Qué es el desplazamiento de datos?
¿Qué es LambdaRank?