Machine Learning / AI
Cos'è la chiamata di funzione in LLM e come viene implementata in Qwen?
Come sono stati organizzati i dati per la sintesi dei dialoghi e come è avvenuto l'addestramento?
Come decide realmente un LLM quale strumento chiamare?
Quali sono le differenze tra XGBoost, LightGBM e CatBoost?
Quali metriche di ranking sono state utilizzate per valutare il recuperatore?
Ti interessa solo RAG o in generale Data Science? Ti interessa il settore antifrode?
Quali sono le caratteristiche dell'elaborazione video rispetto alle immagini?
Perché hai scelto Qdrant come archiviazione vettoriale?
Come creare una suddivisione train/val/test e un benchmark? Come dividere correttamente i dati?
Parlami di qualche esperienza di automazione che hai fatto.
Cos'è la regolarizzazione L1 e L2? Come aiuta a prevenire l'overfitting?
Cosa è meglio usare se vogliamo elaborare più file in parallelo?
In Pandas: qual è la differenza tra iloc e loc?
Hai esperienza con le serie temporali?
Quali metodi devono essere implementati ereditando dalla classe Dataset in PyTorch?
Hai detto che gli strumenti erano solo in modalità di sola lettura, non c'era scrittura nel sistema?
Cos'è la validazione incrociata? Quali ci sono?
Cos'è la regressione quantile per previsioni con intervalli?
Come invertire un array senza compilazione?
Descrivi il progetto in [azienda]: problema di business, il tuo ruolo, come hai misurato il successo.