Machine Learning / AI
Cos'è PatchTST?
Cos'è MIG (Multi-Instance GPU) su A100/H100?
Cos'è l'ingegneria delle caratteristiche per le serie temporali (lags, statistiche mobili, caratteristiche di data/ora)?
Quale dipendenza tra variabili cerca il coefficiente di correlazione di Pearson?
Quali iperparametri di HNSW sono importanti (M, efConstruction, efSearch)?
Quali problemi si verificano durante le join di funzionalità con la cronologia?
Cos'è Conditional Edge?
A cosa serve __len__ in Dataset? Perché dobbiamo conoscere la lunghezza?
Qual è la differenza tra segmentazione semantica, segmentazione di istanza e rilevamento di oggetti?
Come considerare i casi con zero nel prodotto degli elementi della lista?
Cos'è TF-IDF?
Cos'è il drift di distribuzione e come rilevarlo (test KS, PSI)?
Come determinare la derivata della funzione di perdita per logloss e MSE?
Cos'è la popolarità-bayas e come combatterla?
Qual query funziona più velocemente in un database a colonne e quale in un database a righe?
Cos'è BLEU e in quali compiti viene applicato? Quali sono i problemi di questa metrica?
Cosa sono spectral GNN e spatial GNN?
Come verificare la qualità delle raccomandazioni senza dividere i dati in train e test?
Cos'è la supervisione remota (NER da KB)?
C'è ancora un po' di tempo — proviamo a riscrivere la soluzione ROC-AUC in modo ottimale (tramite ordinamento e ranghi in O(n log n))?