Machine Learning / AI
Hoe worden continue kenmerken verwerkt in beslissingsbomen?
Welke taken lossen KG-embeddings op (linkvoorspelling, entiteitstyping)?
Welke besturingssysteem en configuratie van de lokale computer gebruikt u?
Hoe evalueer je de elasticiteit van een kenmerk en de invloed ervan op de target?
Wat is Tversky-verlies?
Wat is de classificatie van sterk ongebalanceerde datasets in de geneeskunde?
Wat is Double DQN en welk probleem lost het op?
Welke methoden zijn goedkoper dan menselijke evaluatie (LLM-als-rechter, model-gegradeerd)?
Thuiswerken of is het niet cruciaal dat het thuiswerken is?
Wat is het verschil tussen content filtering en collaboratieve filtering?
Welke data quality tools (Great Expectations, Soda)?
Wat is embedding-gebaseerde retrieval in productie (FAISS, ScaNN)?
Hoe waarborg je de kwaliteit van het model met behulp van trigger-aankopen en klantavatars?
Welke metriek kiezen voor regressie met uitschieters: MSE of MAE?
Waar moet je op letten bij het optimaliseren van een SQL-query?
Wat is IP-Adapter?
Hoe verschilt CatBoost van XGBoost bij het werken met categorische kenmerken?
Vertel me over observability en tracing in het project.
Wat is parallelisme in inferentie?
Hoe combineer je twee lijsten met verschillende lengtes met een while-lus?