Machine Learning / AI
O que é overfitting? Quais são as formas de combatê-lo?
O que é TGI (text-generation-inference) e quais são as suas características?
Quais são as melhores práticas para escrever prompts para modelos de classe GPT-4?
Que tarefas antifraude são resolvidas com sucesso com a deteção de anomalias?
Quais são as métricas de avaliação da qualidade da geração de áudio (FAD, MOS)?
Como tornar o processo de identificação invariante às alterações nas características do navegador?
O que são DVC e Git LFS para controle de versões de dados?
Como escolher um símbolo quando há vários símbolos máximos consecutivos?
Como escrever uma consulta usando CTE em SQL?
Como combinar dados de duas bases num modelo unificado, como um floco de neve ou uma estrela?
O que é a curva ROC?
Pode explicar a arquitetura do ViT (Vision Transformer): como é que uma imagem é transformada numa sequência de tokens?
Em que fase são escolhidas as características aleatórias na floresta aleatória: em cada divisão ou para toda a árvore?
Por que não se pode simplesmente calcular a mediana em cada trabalhador e depois combinar?
Como fazer fine-tuning do BERT para uma tarefa de classificação? O que pegar da saída?
Que tipos de convoluções conhece (padrão, depthwise, separável, dilatada, transposta, agrupada)? Ideias, vantagens e desvantagens de cada uma.
Qual é a complexidade computacional da auto-atenção e por quê?
Qual o papel na equipa que te é mais próximo — ML/AI ou tarefas de engenharia?
Como medir a qualidade de um modelo sem treino?
Qual é a ideia matemática por trás dos modelos de difusão? O que são o processo forward e reverse?