Machine Learning / AI
Cos'è la metrica della stella polare e le metriche proxy?
Cos'è BART e qual è l'idea di un autoencoder di denoising per seq2seq?
Come utilizzare metodi collaborativi per raccomandazioni basate su embedding?
Come implementeresti un assistente AI per i database (ClickHouse) che possa rispondere alle domande, generare ed eseguire query SQL? Quale stack e componenti useresti?
Cos'è un attacco di inversione del modello?
Cos'è il calcolo do-calculus di Pearl?
Se l'AUC di un nuovo modello è 0,82 rispetto a 0,80 del modello precedente, si può affermare con certezza che il nuovo è migliore? Come verificare la significatività statistica?
Come avete suddiviso il campione in training e test?
Cos'è la risposta alle domande visive (VQA)?
È corretto lavorare da soli su un progetto?
È necessario scalare le caratteristiche per la regressione lineare e altri modelli?
Come strutturare un prompt di sistema affinché il modello non si discosti dall'istruzione?
Cos'è un backdoor a etichetta pulita?
Cos'è la CoT di auto-coerenza?
Cosa è meglio usare se vogliamo elaborare più file in parallelo?
Se nel compito di previsione di serie temporali nel target ci sono zero o valori bassi, quale metrica di qualità è meglio usare: MAPE, SMAPE o WAPE?
Da quali componenti costruiresti un sistema di ricerca di documenti e informazioni sulle persone (localmente, con GPU)?
È possibile utilizzare la conoscenza che le coordinate sono intere o semi-intere, e come applicarla?
Cos'è l'AWQ e qual è l'idea dello scaling per canale?
Quali strumenti di rilevamento del drifting dei dati conosci?