Há deriva do modelo durante o treino com dropout e inferência sem ele?
Machine Learning / AI
O que são dados do usuário?
Que métodos podem ser utilizados para melhorar o modelo?
Como a quantidade mínima de objetos numa folha da árvore influencia o sobreajuste?
O que é agregação segura?
São utilizadas estatísticas do batch ou parâmetros guardados na normalização em batch na inferência?
Que semântica devem refletir os backends para a identificação?
Qual é a diferença entre IVF-PQ e IVF-Flat?
O que é TensorRT-LLM e quais são as suas vantagens?
O que são embeddings quantizados e como eles são aplicados na pesquisa de produtos?
Como encontrar um usuário na base de dados através de observações antigas quando as características mudam?
O que é HyDE (Hypothetical Document Embeddings)?
O que são métricas sem referência e baseadas em referência?
Para que serve a tarefa look-alike?
Quais métodos usar para selecionar exemplos negativos?
Como é que a regeneração de banners aumenta as conversões?