Machine Learning / AI
Quali tecniche di profiling GPU (nsight, torch.profiler, py-spy)?
Cos'è il benchmark RULER per il contesto lungo?
Cos'è Snapdragon AI Engine?
Lo spazio è considerato un carattere nel compito?
Cos'è la previsione della domanda intermittente (Croston)?
Quale tipo di database scegliere per memorizzare gli eventi delle chiamate e perché?
Cos'è il clipping del gradiente e a cosa serve?
Cos'è FastAPI?
Cosa prendere come token: una sola parola, l'applicazione o tutta la ricevuta?
Cos'è l'estimatore di Nelson-Aalen?
Quali compiti risolve l'apprendimento automatico nella robotica (percezione, pianificazione, controllo)?
Qual è il bias e la varianza dei diversi tipi di modelli: modelli lineari, alberi, ensemble di alberi?
Con quale frequenza dovrebbe avvenire la consegna dei dati?
In cosa differisce il modello BERT da GPT in termini di architettura e compito di apprendimento?
Quali metodi esistono per combattere il sovraccarico nelle reti neurali?
Perché ti servivano 12.000 coppie domanda-risposta se c'erano solo 15 modelli?
Cosa sono diversity e Relevance Marginale Massima (MMR)?
Come profilare il consumo di energia nell'inferenza ML?
Come cercare e correggere i problemi nei dati con intervalli di tempo e valori predefiniti?
Qual è la differenza tra retrieval sparso (BM25) e dense?