Machine Learning / AI
¿Qué son el sesgo y la varianza en un modelo?
¿Qué es el paralelismo de secuencias?
¿Cuál es la diferencia entre bases de datos relacionales y no relacionales?
¿Qué es la recuperación de información y qué tareas resuelve?
¿Qué es una máscara causal y cómo se implementa a nivel de puntuaciones de atención?
¿Qué es Score-based SDE y cómo se relacionan con DDPM?
Nombra las funciones de ventana en SQL y cuáles existen.
¿Qué es ML para datos genéticos (variant calling)?
¿Cuál es la diferencia entre log loss y entropía cruzada?
¿Qué es el modelo roofline y para qué sirve?
¿Cuál es la diferencia entre los sistemas OLTP y OLAP?
¿Qué es el caching de prefijos en la inferencia?
Diseñe un sistema de generación automática de descripciones de productos en varios idiomas.
¿Qué es la transferencia sim2real?
¿Cómo actualizar el índice RAG en modo de actualizaciones incrementales?
¿Qué es la Red de Isomorfismo de Grafos (GIN)?
¿Qué restricciones e hipótesis impone la distribución de ventas en la construcción del modelo?
¿Cuáles son las limitaciones de GP en cuanto al tamaño del conjunto de datos y cómo se superan (GP disperso, puntos de inducción)?
¿Qué es una colisión de hash y qué métodos existen para resolverla?
¿Qué es la back-translation y cómo se aplica en el entrenamiento de NMT?