Come capire se un modello è sottoaddestrato o sovraaddestrato?
Machine Learning / AI
Cos'è l'MRR e dove viene applicato?
Cos'è il valore p?
Cos'è CUTLASS?
Cos'è DoRA e come si differenzia da LoRA?
Quali sono le ipotesi nel test delle ipotesi?
Cos'è la regressione lineare?
Cos'è ShuffleNet e perché c'è il channel shuffle?
Cos'è l'ingegneria delle caratteristiche per le serie temporali (lags, statistiche mobili, caratteristiche di data/ora)?
Quali metriche di qualità della classificazione esistono?
Come verificare la qualità delle nuove funzionalità e ipotesi nei modelli di rischio e quali metriche usare?
Qual è la differenza tra regressione lineare e logistica?
Come calcolare la probabilità di malattia con un test positivo considerando sensibilità e specificità?
Cos'è l'aumento in tempo di test (TTA)?
Cos'è FlashAttention dal punto di vista della programmazione dei kernel?
Come gestire gli errori di chiamata dello strumento nell'agente (riprovare, fallback)?
Cos'è la perdita di Tversky?
Quali sono i tipi di regolarizzazione e come funzionano?
Quali distribuzioni esistono e dove vengono applicate?
Quali algoritmi di riduzione della dimensionalità esistono?