Machine Learning / AI
Cos'è l'apprendimento contrastivo in generale (SimCLR, MoCo)?
Qual è la differenza tra threading e multiprocessing in Python e per quali compiti vengono utilizzati?
Come eseguire la validazione incrociata sulle serie temporali?
Quali compiti risolve l'apprendimento automatico in droni e automobili?
Perché le selezioni possono diventare più lente con un gran numero di indici?
Quali sono le proprietà dell'esclusività mutua delle classi nella classificazione multiclasse?
Cos'è l'inferenza variazionale?
Cos'è un feature store e quali compiti risolve (Feast, Tecton)?
Perché è necessaria una metrica per la stratificazione?
Quali sono i metodi di debiasing del modello (debiasing avversario)?
Cos'è la generazione di candidati e quali sono gli approcci (BM25, dense, ibrido)?
Quali sono le caratteristiche dell'apprendimento robusto al rumore nelle etichette?
In cosa consiste il compito di clustering e quali algoritmi conosci?
Cos'è uno strato FFN in un trasformatore e perché è necessaria la non linearità tra i blocchi di attenzione?
Cos'è Monte Carlo Data?
Cos'è il Temporal Fusion Transformer?
Quale metrica massimizzare nel compito di scoring del credito per identificare con precisione le persone a cui concedere un credito?
Come si risolve analiticamente il problema della regressione lineare? Presenta l'equazione normale.
Cos'è la multicollinearità delle caratteristiche? Perché è pericolosa e come si rileva?
Cos'è la stima della posa (top-down vs bottom-up)? Cos'è OpenPose?