Machine Learning / AI
Qu'est-ce que la compression de gradient et où est-elle utilisée?
Qu'est-ce qu'un modèle logique de données?
Qu'est-ce que le LOF (Facteur de Outlier Local) ?
Combien y avait-il environ de jetons lors d'une passe de bout en bout?
Comment organiser un stockage de données en tenant compte des données provenant de plusieurs sources : base backend, clicstream, CRM et communications ?
Comment GPT génère-t-il du texte?
Qu'est-ce que la normalisation pivotée ?
Qu'est-ce que le score de propension et son utilisation (matching, IPW) ?
Quelle est la différence entre parallélisme de données et parallélisme de modèles?
Quels sont les problèmes de production de l'OCR (faible résolution, déformations, ombres) ?
Comment fonctionnait la recherche de fichiers sans index vectoriel ? Comment le problème de la recherche sémantique était-il résolu ?
Quel est le rôle de la fonction d'activation dans un réseau de neurones?
Qu'est-ce qu'un endpoint dans les intégrations?
Qu'est-ce qu'un refiner dans SDXL et quel est son rôle?
Comment déterminer que la métrique de conversion a augmenté précisément de 10 %, et non de 9 % ou de 3 % ?
Quelles fonctions d'activation sont utilisées en CV (Swish/SiLU, Mish, GELU) ?
Quelles métriques KPI suivez-vous et dont êtes-vous responsable?
Qu'est-ce que le budget de recherche et comment le planifier?
Qu'est-ce que FP8 et où est-il utilisé dans l'apprentissage/l'inférence?
Parlez-nous du bag-of-words et de ses limitations.