Machine Learning / AI
Cuéntenos sobre FlashAttention y qué problemas de memoria resuelve.
¿Qué es la curva ROC y cómo se utiliza para evaluar clasificadores?
¿Qué es el método de aumento de gradiente y cómo funciona?
¿Qué es el overfitting?
¿Cuáles fueron las características del empleado?
¿Cuál es la complejidad asintótica de la búsqueda en una lista con un ciclo anidado?
¿Cómo verificar la relevancia del modelo en datos de prueba antes de implementarlo en producción?
¿Qué son los ejemplos adversariales y el ataque FGSM?
¿Qué hace una consulta SQL?
¿Qué es DDPG y para qué tareas es adecuado?
¿Qué es actor-crítico y por qué se necesitan dos redes?
¿Cómo funciona word2vec?
¿Qué métodos de clasificación de un solo nivel existen?
¿Puede el gradiente boosting de árboles extrapolar más allá del conjunto de entrenamiento si en las características solo hay retardos del objetivo?
¿En qué consiste el conflicto entre diferentes definiciones de equidad?
¿En qué se diferencian el pooling mean/max del pooling aprendible?
¿Qué tareas resuelve el aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos?
¿Qué es el criterio de ramificación en los árboles?
¿Es necesario almacenar todo el historial de datos o eliminar los antiguos?
¿Qué es la fusión de rango recíproco (RRF)?