Hai rilasciato i tuoi modelli in produzione?
Machine Learning / AI
Parli dell'architettura del trasformatore: encoder-decoder, cosa succede all'interno del decodificatore?
Come funziona uno strato convoluzionale?
Puoi spiegare come funziona l'Early Stopping? Può essere applicato nel machine learning classico?
Cos'è un modello di chat e a cosa serve nei modelli istruttivi?
Parlami di Random Forest: meccanica di apprendimento, come vengono formati gli alberi, come viene fatta la previsione per i compiti di classificazione?
Hai lavorato con Docker, MLflow, Airflow?
Come si manifestano i modelli deboli?
Quindi, in nessun lavoro hai avuto un ciclo di sviluppo end-to-end dalla raccolta dei dati alla vendita?
Qual è la differenza tra sistemi OLTP e OLAP?
Cos'è l'analisi di sopravvivenza e quali dati sono necessari?
Indica i metodi classici di ottenimento di embedding di parole (Word2Vec, FastText, TF-IDF, N-grammi, ecc.).
Parlami di Normalizzazione di Batch: cos'è e perché è necessaria?
Perché la regolarizzazione L1 tende a azzerare i pesi, mentre la L2 no? Come si deriva matematicamente?
Come organizzare la raccolta automatica dei dati e l'addestramento con Airflow?
Come implementare un contatore con tempo di vita per la chiave in Redis per il compito di rifiuto automatico delle chiamate?
Perché lasci il tuo attuale lavoro?
Come strutturare il lavoro a partire dalla formulazione dei compiti?