Machine Learning / AI
Parlami di te e della tua esperienza
Quali sono state le metriche di valutazione della qualità del sistema RAG?
Quali sono i componenti principali della Generazione Aumentata per Recupero (RAG) di base?
Cos'è l'interruzione anticipata in HPO (ASHA, Hyperband)?
Qual è la complessità della soluzione proposta con rimozione di caratteri e inversione? È possibile migliorare l'algoritmo?
Quanti pesi vengono addestrati in uno strato convoluzionale con un kernel 5x5 e 10 filtri?
Come influisce la quantità di dati sulla scelta dell'indice per la ricerca?
Raccontami più nel dettaglio della tua esperienza end-to-end: quali fasi hai svolto dalla definizione del problema fino all'implementazione del modello in produzione?
Parla dei metodi di regolarizzazione e di lotta contro il sovraccarico in Deep Learning (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Come scegliere la dimensione del vettore di embedding?
Cos'è ETL?
Può parlarmi della sua esperienza con i framework web Django e FastAPI?
Quali problemi si verificano aggiungendo il numero del mese come attributo?
Perché gli embedding statici non sono adatti per l'omonymia e la polisemia?
Perché è necessario quantizzare i modelli prima del deployment?
Parliamo più dettagliatamente dell'antialucinazione — cosa si intendeva con questo meccanismo nel vostro sistema?
Hai esperienza di leadership, mentoring, onboarding?
Cos'è SHAP per modelli in legno e perché TreeSHAP?
Perché 80/10/10 nel mascheramento BERT (maschera, casuale, originale)?
Cos'è un recuperatore auto-interrogante?