Machine Learning / AI
Qual è la differenza tra WHERE e HAVING in SQL e perché usare HAVING dopo GROUP BY?
Come misurare la qualità di un modello senza addestramento?
Quale chunking è stato utilizzato e che tipo di documenti erano (Word, PDF, Excel, ecc.)?
Cos'è il pruning per ridurre la dimensione del modello?
E se il modello forniva un argomento non valido — cosa facevate?
Può verificarsi una fuga di dati durante la normalizzazione dei dati prima della divisione in train e test?
Cos'è lo Score-based SDE e come sono collegati a DDPM?
Racconta brevemente cosa hai fatto sui modelli. Qual è la tua esperienza in progetti di ML?
Perché è vantaggioso per una banca avere grandi volumi di fondi sul conto corrente?
Hai esperienza con sistemi di raccomandazione?
Cosa fare con dati di granularità temporale diversa: alcuni vengono registrati ogni ora, altri ogni giorno?
Perché si è usato CatBoost?
Come evitare che il modello impari l'euristica di creare esempi negativi invece di generalizzare?
Quali sono le caratteristiche delle proiezioni geospaziali (UTM, EPSG, WGS84)?
Quali sono le limitazioni fondamentali degli LLM nel ragionamento?
Qual problema risolve la normalizzazione batch?
Data una stringa S. È quasi un palindromo (un palindromo dopo aver rimosso non più di un carattere)?
È necessario conservare tutta la cronologia dei dati o eliminare i vecchi?
Parla di BGE-M3: tre rappresentazioni — denso, sparso, multi-vettore.
Cos'è Lucene e quali sono le sue strutture chiave?