Machine Learning / AI
Cosa sono le caratteristiche di edge e come integrarle in GNN?
Quali strategie di selezione delle query (incertezza, diversità, riduzione dell'errore previsto)?
Descrivi il ciclo di training per classificazione binaria con una rete neurale (lineare -> relu -> lineare -> sigmoide). Quale funzione di perdita scegliere?
La tua esperienza è più legata alla progettazione di modelli da zero o al fine-tuning di modelli pre-addestrati?
Cos'è la previsione grasp e quali sono gli approcci?
Quali metriche conosci per valutare un sistema LLM nel suo insieme?
Cos'è il criterio di Gini e come viene utilizzato nella costruzione di alberi decisionali?
Come si addestra un modello di tipo SBERT con triplet loss?
Come implementare l'ordinamento per data con precisione fino a millisecondi in SQL?
Come un albero restituisce la probabilità che un oggetto appartenga a una classe?
Cos'è il retrieval basato su embedding in produzione (FAISS, ScaNN)?
Quali metodi utilizzare per la traduzione automatica dei valori delle metriche in insights?
Come garantire la qualità del modello utilizzando acquisti trigger e avatar dei clienti?
Cos'è l'auto-attenzione?
Come risolvere il problema della raccomandazione frequente di prodotti popolari nel retail?
In quali situazioni è meglio usare numpy e in quali le strutture dati standard di Python?
Cosa succede quando si inserisce l'indirizzo del sito web nel browser e si preme Invio?
Parlami della discesa del gradiente: come funziona e quali sono le sue modifiche (SGD, Momentum, Adam)?
Quali tipi di errori ci sono nei protocolli medici e come vengono tipizzati?
Cosa succede se si fornisce un contesto di 120.000 token in un LLM con un limite di 60.000?