Machine Learning / AI
In cosa si differenziano il 3D Gaussian Splatting e NeRF?
Come misurare la qualità di un modello di classificazione binaria? Quali metriche conosci?
Come funzionava l'auto-correzione nell'agente Text-to-SQL?
Cos'è l'apprendimento contrastivo sui grafi (DGI, GraphCL)?
Come influisce la profondità dell'albero sulla qualità del modello e sulla sua capacità di generalizzazione?
Il ROC AUC cambierà se moltiplichiamo tutti i punteggi del modello per 2?
Cosa ci si aspetta da un analista di prodotto nel lavoro con altri team e in modo autonomo?
Come funziona la tokenizzazione? Perché si usano subword token invece di parole intere?
Come testare il sistema di identificazione nel traffico reale?
Cos'è DiD (differenze-in-differenze)?
Perché il punteggio F1 è considerato la media armonica di precisione e recall, e non la media aritmetica?
Di cosa si occupavano?
Qual è la differenza tra segmentazione semantica, di istanza e panottica?
Descrivi l'esperienza con Docker: come impacchettare e distribuire un servizio ML?
Ci racconti come le è sembrato il formato del colloquio: cosa le è piaciuto e cosa vorrebbe migliorare.
Come vengono formati i dataset di istruzioni per SFT?
Come funziona la foresta casuale e come vengono costruiti gli alberi nell'insieme?
Cos'è TensorFlow Lite e come avviene la conversione?
Racconta in dettaglio di un progetto dall'inizio alla fine — come si è formato e come l'hai risolto.
Cos'è il rilevamento di anomalie basato su grafi?