Machine Learning / AI
Welke transformers kent u voor Computer Vision-taken (ViT, Swin, DeiT, DETR, BEiT)?
Hoe verschilt VI van MCMC qua trade-off?
Hoe werkt een convolutionele laag?
Wat zijn de basisprincipes van OOP?
Wat is LLM-distillatie en welke kwaliteitsverliezen zijn er?
Noem de window functies in SQL, welke bestaan er.
Welke technieken worden gebruikt voor het werken met zeer sparse gegevens?
Wat zijn monotone beperkingen en waar zijn ze voor nodig?
Wat is het verschil tussen multithreading en multiprocessor en wanneer is het beter om wat te gebruiken?
Wat is de tijdcomplexiteit van het toevoegen van een element aan het einde, begin en midden van een Python-lijst?
Wat zijn freshness en completeness metrics?
Welke semantiek moeten de backends reflecteren voor identificatie?
Hoe verschilt causale inferentie van klassieke machine learning?
Wat is het verschil tussen prompting van instructieve modellen en basis LM?
Wat zijn de use-cases van on-device LLM (Gemini Nano, Phi-3-mini)?
Wat is Optuna en wat zijn zijn pruners?
Hoe werkt MapReduce en hoe worden gegevens verdeeld over de werkers en worden de resultaten samengevoegd?
Hoe bouw je een steekproef voor het trainen van een model met relevante observatieparen?
Wat is hiërarchische softmax en waar wordt het gebruikt?
Wat is gecertificeerde robuustheid en gerandomiseerd gladstrijken?