Machine Learning / AI
Welke rol in het team ligt je het meest — ML/AI of engineering taken?
Welke verliesfunctie gebruiken bij klasse-imbalans?
Wat zijn de kenmerken van active learning bij NLP-taken?
Hoe balanceer je de responssnelheid van het model en de grootte van het model?
Welke use-cases van uplift in marketing (doelgroep)?
Wat is meta-leren (MAML)?
Wat is een graaf en hoe wordt deze voorgesteld voor neurale netwerken (adjacency matrix, edge list)?
Wat is drift detection en hoe is het gerelateerd aan anomaly detection?
Wat is het verschil tussen on-policy en off-policy algoritmen?
Wat is tekstnormalisatie (NFC, NFKC) en waarom is het belangrijk om dit vóór tokenisatie te doen?
Wat is anchor matching en welke criteria worden gebruikt?
Welke statistische tests moeten worden gebruikt om de significantie van verschillen tussen groepen te beoordelen en waarin verschillen ze?
Bent u ooit geconfronteerd met datadrift?
Wat is de geschatte complexiteit van het omkeren van een matrix?
Hoe vang je het moment van verandering in de gegevensverdeling (gegevensdrift) op?
Welke taken lossen GNN's op in aanbevelingssystemen (PinSage, LightGCN)?
Wat zijn deep ensembles als methode voor het beoordelen van onzekerheid?
Wat is het verschil tussen DiT (Diffusion Transformer) en U-Net in diffusie?
Wat is TF-IDF?
Welke functies beïnvloeden statistisch en kunnen voor een gebruiker veranderen, en welke niet?