Por que usar listas para armazenar valores anteriores?
Machine Learning / AI
Como funciona uma floresta aleatória e como ela é treinada na tarefa de classificação?
Se o AUC de um novo modelo é 0,82 contra 0,80 do anterior, pode-se afirmar com confiança que o novo é melhor? Como verificar a significância estatística?
Pode a nova modelo com F1-score de 0,81 ser considerada melhor do que o modelo com 0,8 e ser imediatamente lançada em produção?
Qual é a complexidade assintótica ao fazer várias passagens pela lista?
Como medir a qualidade de um modelo de classificação binária? Quais métricas conhece?
É necessário regularizar o termo independente (viés, w0)? Para que serve o w0 em geral?
É possível corrigir de forma económica o problema de uso do módulo na descida do gradiente?
O que é H(X) no contexto de classificação, por exemplo, entropia?
Como comparar coordenadas de ponto flutuante considerando as características do float em diferentes linguagens?
Como é que o Precision e Recall se comportam em caso de desequilíbrio de classes? Exemplo: 95 unidades e 5 zeros, o modelo sempre prevê 1.
O que é um re-ranker no RAG? Quais modelos usam (cross-encoder, bge-reranker)?
O que é a curva ROC?
Qual é o critério de ramificação nas árvores?
Com que hobbies se diverte?
Como descrever a arquitetura do modelo de floresta aleatória com um modelo linear adicionado para extrapolação?
O que é o modelo de linguagem Unigram na tokenização (como no SentencePiece)?