Cos'è il parallelismo 3D (dati + tensore + pipeline)?
Machine Learning / AI
Cos'è lo stacking e il blending?
Come formulare una metrica che tenga conto delle aspettative di profitto e della probabilità di vendita per categorie?
Come determinare se i prodotti sono stati acquistati insieme e sono complementari?
Come allenarsi con un grande batch con memoria limitata?
Perché si utilizza il confronto con epsilon nell'aggiornamento dei pesi?
Cos'è il boosting del gradiente?
Cos'è Elastic Net?
Come garantire la sicurezza dei dati durante RAG (PII, diritti di accesso)?
Parla dei metodi di regolarizzazione e di lotta contro il sovraccarico in Deep Learning (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Quali sono le differenze tra analisi di sopravvivenza e regressione temporale normale?
Cos'è l'aggregazione di vicinato e quali funzioni vengono utilizzate (media, somma, max, LSTM)?
Come visualizzare l'indirizzo attuale e il prezzo per ogni annuncio in SQL?
Come cercare in modo efficiente embedding simili tra milioni di prodotti usando Faiss o altri indici?
Quali metodi di regolarizzazione esistono per modelli non lineari?
Come aumentare la velocità nel test senza riaddestrare il modello?
Qual è la variabile target dell'albero n nel boosting gradiente?
Quali sono gli approcci moderni ai dati tabulari (CatBoost, LightGBM, XGBoost, deep tabular)?
Quale tipo di database scegliere per memorizzare gli eventi delle chiamate e perché?