Machine Learning / AI
Descrivi l'ultimo compito di ML risolto secondo lo schema: obiettivo, dati, metrica di qualità, algoritmo ML e risultato
Quanti strumenti aveva l'agente ReAct?
Perché è stato scelto questo approccio (SentenceTransformer + similarità coseno)?
Cos'è ring-allreduce e perché è più efficiente del parameter server?
Cos'è il metodo next negli iteratori e come viene implementato?
È possibile risolvere un problema di calcolo in SQL senza utilizzare funzioni di finestra? Sarà più veloce o più lento?
Come funzionano gli alberi decisionali e cosa succede in assenza di restrizioni?
Come viene addestrato un reranker?
Perché la foresta casuale si chiama casuale?
Parli dell'architettura di BERT e di come è stato addestrato.
Come è pianificato l'orario di lavoro?
Parla del modello di valutazione del valore di mercato degli immobili: essenza, dati, applicazione.
Come è strutturato il pipeline per la classificazione binaria con un grande numero di caratteristiche e dati?
Come trovare l'ultimo acquisto per persona nei dati?
Non c'era esperienza con l'antifrode?
Come arriva il feedback da Grafana/Loki?
Quali metriche sono adatte per valutare la qualità di un modello di classificazione binaria?
Come eseguire un grande modello su hardware debole?
Parla dei parametri di generazione di LLM: temperatura, top-k, top-p e altri.
Come capire quando fermare l'allenamento?