Machine Learning / AI
¿Ha trabajado con redes neuronales recurrentes?
¿Cuál es tu papel en el trabajo con inteligencia artificial? ¿Qué haces exactamente?
¿Qué es la detección multi-escala y para qué sirve?
¿Qué es el checkpointing de gradiente?
¿Cuál es la complejidad de los algoritmos de ordenamiento?
¿Qué es la Generación Aumentada por Recuperación? ¿De qué componentes consta?
¿Cuál es el papel del analista de sistemas en el equipo y con quién se comunica?
¿Alguna vez ha tenido que enfrentarse a sistemas de recomendación?
¿Qué modelos tomamos como base en bagging? ¿Cuál es la profundidad de los árboles?
¿Cuál es la diferencia entre log loss y entropía cruzada?
Por favor, cuéntame sobre tu experiencia
¿Qué es el caching de prefijos en la inferencia?
¿Cómo verificar que los datos del origen han llegado al almacenamiento?
¿Por qué en la conexión residual se utiliza la operación de suma en lugar de concatenación?
¿Qué es el overfitting?
¿Qué es Flamingo y cuál es la idea de la atención cruzada en LM?
¿Cómo se comportan Precision y Recall en presencia de un desequilibrio de clases? Ejemplo: 95 unidades y 5 ceros, el modelo siempre predice 1.
¿Qué métricas de clasificación usar en caso de un fuerte desequilibrio de clases?
¿Cómo entrenan los embeddings para la tarea con negativos duros?
¿En qué se manifiestan los modelos débiles?