Machine Learning / AI

In base a quali criteri valuteresti l'efficacia di un sistema di raccomandazione che prende compiti da un database o li genera tramite LLM?

Come garantire l'attualità delle informazioni in un sistema RAG con aggiornamenti costanti dei documenti?

Proponi una soluzione per sviluppare un sistema di raccomandazione di compiti per uno studente su una piattaforma educativa.

Ti soffermi troppo sulla tecnica quando ti chiedono di raccontare cose semplici. Come commentaresti?

Cosa fare in caso di carenza di dati con 500 studenti e 3 mesi di funzionamento della piattaforma?

Qual è la differenza tra overfitting e underfitting?

Parlami di te, della tua esperienza, di quali compiti ti sei occupato.

Cosa fare se non hai un set di validazione? Come validare il modello?

Cos'è la regolarizzazione L1 e L2? Come aiuta a prevenire l'overfitting?

Cos'è la normalizzazione del dataset e perché è importante durante l'addestramento di un modello?

Come spiegheresti un sistema di raccomandazione a un insegnante di educazione fisica (utente non tecnico)?

Come capiresti perché gli studenti in un gruppo con un sistema di raccomandazione hanno smesso di svolgere i compiti raccomandati?

Cos'è la perdita di dati e da dove proviene?

Può verificarsi una fuga di dati durante la normalizzazione dei dati prima della divisione in train e test?

Quando è meglio usare RAG e quando il fine-tuning del modello?