Machine Learning / AI
Waarvan hangt de complexiteit van algoritmen af die afhankelijk is van n of k en waarvan hangt het af?
Wat is CTC-verlies in OCR?
Wat zijn TPR en FPR? Hoe zijn ze gerelateerd aan precisie en recall?
Hoe krijg je embeddings uit tekst die als invoer voor een transformer kunnen dienen?
Hoe gebruik je BERT in een QA-taak in SQuAD-stijl?
Hoe vermindert het willekeurige bos de invloed van individuele bomen op de uiteindelijke voorspelling?
Welke metriek is belangrijker: precisie of recall, afhankelijk van de taak?
Wat is een OOV-token en hoe gaat subword-tokenisatie ermee om?
Wat is het verschil tussen self-attention en cross-attention, en waarvoor wordt elk gebruikt?
Wat zijn de alternatieven voor CLIP (SigLIP, EVA-CLIP)?
Welke kenmerken worden gebruikt in klassieke NLP-modellen (TF-IDF, n-grammen, character n-grammen)?
Wat is Dropout en hoe gedraagt het zich tijdens training en inferentie?
Wat is gradient boosting? Waar verschijnt de gradient?
Wat zijn de eisen van de EU AI Act voor high-risk systemen?
Hoe weet je of een model onderfitted of overfitted is?
Wat zijn de problemen van de Sigmoid-activatiefunctie? Waar wordt deze toegepast en hoe wordt deze geïnterpreteerd?
Vertel in detail over multi-head attention: wat zijn Q/K/V, hoe worden de aandachtgewichten berekend, waarom meerdere hoofden.
Wat is modeldocumentatie (modelkaart, datasheet)?
Begrijpen de Hugging Face-modellen korte afkortingen?
Hoe worden de drempels bepaald voor de berekening van ROC-AUC?