Machine Learning / AI
Risolvendo un problema di regressione lineare, tutti y > 0. Quali tra i seguenti algoritmi possono dare una previsione negativa: regressione lineare, KNN, boosting del gradiente, albero, foresta casuale, rete neurale?
Quale struttura dati è alla base del dict in Python? Come vengono risolte le collisioni?
Cos'è l'impatto differenziale?
SelectelQuali aumenti specifici per le immagini satellitari (rotazione, multi-scala)?
ЦианCos'è il bagging e perché riduce la varianza del modello?
Come è stato addestrato BERT? Cos'è MLM e NSP?
Quanti cicli sono necessari per ordinare e unire le liste senza funzioni lambda?
AvitoCos'è il trade-off tra bias e varianza?
Cos'è la validazione incrociata e a cosa serve?
ДомкликCos'è GIL in Python?
Come funziona la Suppressione Non-Maximum (NMS) e a cosa serve?
Quali metriche di classificazione binaria conosci? Vantaggi e svantaggi di ciascuna.
Cos'è BERTScore e perché è migliore di BLEU per la valutazione della generazione?
È possibile costruire un RandomForest su KNN, modelli lineari e reti neurali? Perché?
Cosa fare con il dataset prima di addestrare il modello?
СБЕРÈ sbagliato indicizzare tutti i campi e perché?
ИннотехIl coefficiente di correlazione è 0. È possibile affermare che i campioni sono indipendenti? Perché?
Quali metodi di validazione dei modelli di serie temporali escludono la visualizzazione del futuro durante l'addestramento?
OZONCos'è CUTLASS?
Quali pratiche si adottano durante la sincronizzazione delle caratteristiche di training e serving?