Machine Learning / AI
Qu'est-ce que le remplissage de slots et comment la tâche est-elle formulée?
Parlez-moi de votre expérience en Data Science.
Qu'est-ce que la sélection de modèles par rapport à l'optimisation des hyperparamètres?
Qu'est-ce qui peut mal tourner dans le modèle?
Quelles approches classiques existent pour remplir les lacunes dans la matrice d'interactions dans les systèmes de recommandation?
Quels sont les problèmes de production de l'OCR (faible résolution, déformations, ombres) ?
Comment fonctionne le dropout dans les réseaux neuronaux?
Peut-on utiliser les fonctions de numpy pour la multiplication de matrices en Python?
Quelles fonctions d'activation sont utilisées en CV (Swish/SiLU, Mish, GELU) ?
Que enregistrait-on dans les métadonnées des documents dans le stockage vectoriel?
Comment vérifier la qualité des nouvelles fonctionnalités et hypothèses dans les modèles de risque et quelles métriques utiliser?
Qu'est-ce que l'accumulation de gradients et pourquoi est-elle nécessaire en mémoire limitée?
Comment fonctionne la descente de gradient pour rechercher les paramètres du modèle?
Comment fusionner des listes sans utiliser de joins?
Qu'est-ce que Prophet et quels sont ses points forts/faibles?
Quels hyperparamètres de LoRA sont importants (r, alpha, target_modules) ?
Quelle est la différence entre les méthodes iloc et loc dans pandas?
Quel est préférable du point de vue du graphique de calcul : dynamique ou statique?
Comment calcule-t-on la solution analytique pour la régression linéaire?
Comment fonctionne l'algorithme TextRank pour l'extraction de mots-clés?