Machine Learning / AI
Come può essere applicata l'elaborazione del suono all'analisi delle metriche?
Cos'è LambdaMART?
Come trovare un utente nel database tramite osservazioni vecchie quando cambiano le caratteristiche?
Quali sono le metriche di valutazione dei modelli uplift (Qini, curva uplift)?
Cosa sono gli embedding di knowledge graph (TransE, RotatE, ComplEx)?
Cos'è la discretizzazione (binning) di caratteristiche continue e a cosa serve?
Quali sono le caratteristiche della costruzione del dataset e della validazione per modelli di serie temporali?
Cos'è TabNet?
Cos'è la modellazione di uplift e come si differenzia dalla modellazione di risposta?
Cos'è GELU e perché è migliore di ReLU nei trasformatori?
Cos'è MC Dropout come approssimazione bayesiana?
Quali sono le differenze tra analisi di sopravvivenza e regressione temporale normale?
Quali compiti risolve il rilevamento di anomalie non supervisionato vs semi-supervisionato?
Parlami di RandomForest: come funziona, in cosa si differenzia dal bagging tradizionale degli alberi.
Perché si applica prima la rilevazione invece della segmentazione immediata?
Perché sono necessarie metriche oltre all'accuratezza?
Qual responsabilità ti piaceva di più: costruire modelli o lavorare con i dati?
Spiega la ricerca ibrida: perché combinare la ricerca vettoriale e BM25? Cos'è RRF (Reciprocal Rank Fusion)?
Cos'è il dropout?
Cos'è Snorkel e supervisione debole?