Machine Learning / AI
¿Por qué es necesario poner el modelo en modo de inferencia (model.eval()) antes de probarlo?
¿Cómo determinar si un modelo tiene alta varianza?
¿Cómo se mide y describe la complejidad de los algoritmos?
¿Qué es Pix2Struct?
¿Qué es un re-ranker en RAG? ¿Qué modelos utilizan (cross-encoder, bge-reranker)?
¿Qué es la transcripción automática de música?
¿Tiene experiencia en el diseño y la implementación de arquitecturas complejas de redes neuronales (transformadores, RNN)?
¿Qué es la normalización de texto (NFC, NFKC) y por qué es importante hacerla antes de la tokenización?
¿Cuál es la fórmula de Margin Loss?
Cuente sobre la métrica mAP (Precisión Promedio Media). ¿Qué significa mAP@0.5 y mAP@0.5:0.95?
¿Cuál es la mejor manera de almacenar los pesos del modelo: en una imagen de Docker o cargarlos por separado?
¿Cuál es la calificación promedio en la libreta?
¿Cómo preparaste los documentos para RAG (chunking, embeddings, Milvus)?
¿Cuál es la complejidad de la operación heap push?
¿Quién es el cliente y cómo se forman las tareas?
¿Qué mecanismos de encapsulación se implementan en Python?
¿Cómo se puede modificar la arquitectura de Stable Diffusion para generar no solo a partir de texto, sino también a partir de entradas adicionales (imágenes, audio, etc.)?
Enumere las métricas para la tarea de clasificación binaria.
¿Qué tan interesados están en las tareas clásicas de aprendizaje automático o en tareas de NLP y CV?
¿Alguna vez ha trabajado con metodologías de desarrollo?