Machine Learning / AI
Quel langage de programmation est utilisé pour les pipelines et les microservices?
Qui reçoit les tâches et à qui tu remets les tâches?
Qu'est-ce que l'attention à fenêtre glissante dans Mistral ?
Quelles sont les exigences de conformité pour ML avec PII (RGPD, FZ-152) ?
Quelles méthodes d'ensemble utilisent les arbres profonds?
Expliquez la formule TF-IDF et l'intuition de chaque composant.
Qu'est-ce que la classification de jeux de données fortement déséquilibrés en médecine?
Quel est le résultat de la multiplication des clés et des requêtes dans les transformateurs?
Qu'est-ce que l'attention automatique?
Comment résoudre le problème de la recommandation fréquente de produits populaires dans le commerce de détail?
Qu'est-ce que le flux optique et quelles méthodes (RAFT) ?
Qu'est-ce que la convolution en groupe et comment est-elle liée à ResNeXt?
Comment aborder la tâche de détection d'objets avec un fort déséquilibre des données?
Comment améliorer la performance d'un modèle linéaire lors de l'utilisation de caractéristiques catégoriques?
Quelles sont les méthodes pour travailler avec des variables catégorielles?
Quelles métriques sont utilisées pour la segmentation et la détection d'objets?
Comment calculer la similarité cosinus entre les questions?
Comment s'appelle l'algorithme utilisant la logloss?
Pourquoi BERT donne-t-il une meilleure qualité sur les tâches de classification de texte que TF-IDF avec régression logistique?
Comment fonctionne la tokenisation ? Pourquoi utilise-t-on des sous-mots plutôt que des mots entiers ?