Machine Learning / AI
Cosa sono gli effetti spillover e l'effetto di rete?
Cosa sono AutoGPT e BabyAGI? Quali sono i loro limiti fondamentali?
Quali tecnologie e aree ti sono più vicine: ML classico, DS o NLP?
Come monitorare un modello in produzione? Con quali problemi può trovarsi?
Come gestire i valori nulli in SQL ed evitare errori nel conteggio dei valori unici?
Quali tipi di join (JOIN) esistono in SQL?
Parla del Q-learning tabellare. Quando smette di funzionare?
Quali oggetti possono essere aggiunti a un set? Quali sono le condizioni sugli elementi?
Quali metriche esistono per valutare la classificazione, soprattutto in presenza di squilibrio tra le classi?
Quali metodi di regolarizzazione conosci? In cosa si differenziano L1 e L2?
Come si scalano le attivazioni disattivando il dropout durante l'inferenza?
Cos'è la spiegabilità di GNN (GNNExplainer)?
Quali sono i tuoi punti di forza?
Perché si può ottenere un ROC-AUC di 0,8 in un modello con ROC-AUC di 0,2?
Cos'è l'operatore HAVING in SQL? Dove viene usato?
Quali strumenti sono stati utilizzati per analizzare e ottimizzare le query?
Cos'è HuBERT?
Cos'è Wide&Deep e perché mescolare memorizzazione e generalizzazione?
Come progettare un sistema per il compito di assistente?
Cos'è lo Score-based SDE e come sono collegati a DDPM?