Machine Learning / AI
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¿Cuántos ciclos son necesarios para ordenar y fusionar listas sin funciones lambda?
¿Qué es el compromiso entre sesgo y varianza?
¿Cómo se muestrea el paso t durante el entrenamiento y la inferencia en Stable Diffusion?
¿Qué es GIL en Python?
¿Qué es la validación cruzada y para qué sirve?
¿Cómo funciona la Supresión de Máximos No y para qué sirve?
¿Qué métricas de clasificación binaria conoces? Ventajas y desventajas de cada una.
¿Qué es BERTScore y por qué es mejor que BLEU para evaluar la generación?
¿Se puede construir un RandomForest sobre KNN, modelos lineales y redes neuronales? ¿Por qué?
¿Qué es un contrafactual?
¿Qué es CUTLASS?
¿Qué hacer con el conjunto de datos antes de entrenar el modelo?
¿Es malo indexar todos los campos y por qué?
El coeficiente de correlación es 0. ¿Se puede afirmar que las muestras son independientes? ¿Por qué?
¿Qué prácticas se utilizan al sincronizar las características de entrenamiento y servicio?
¿Qué métodos de validación de modelos de series temporales excluyen la vista hacia el futuro durante el entrenamiento?
¿Qué métodos de selección de características existen?