Machine Learning / AI
Qual é a fórmula usada para minimizar a distância entre a previsão e o alvo na regressão linear? Como derivá-la?
Quais métricas são mais prioritárias em caso de grande desequilíbrio de classes (99 para 1)?
Em que você sente maior confiança, na sua expertise ou no seu conhecimento, considerando um amplo conjunto de habilidades?
Quais são os desvantagens da abordagem multiagente?
Fale sobre regularização em algoritmos clássicos de ML: L1 e L2. Quais são suas propriedades e diferenças?
Como usar categorias de produtos para formar recomendações relevantes?
Quais são as características do treino e implantação de modelos para AR/VR?
De dispersão do quê exatamente ocorre na avaliação IPS?
O que é CQL (Aprendizagem Q Conservadora)?
Por que no sistema multiagente não foi utilizado Human-in-the-Loop, apenas no ReAct?
Fale sobre a arquitetura do chat RAG (iChat) na TechVille: pipeline, componentes, tecnologias.
Quais métricas são usadas para OCR?
Como lidar com a situação quando um produto é vendido por diferentes vendedores?
Por que então o ranker será treinado? Ou seja, ele será independente do conteúdo — qual será o seu alvo?
O que é o LangGraph, para que é utilizado, como são implementados os ramos e as transições condicionais? Em que os instrumentos diferem dos nós?
Não entendo por que não podemos fazer tudo online — quais são realmente as limitações aqui? Para que serve o pré-calculo?
Podemos alterar apenas um valor na tupla que é um valor no dicionário?
O que é a calibração de probabilidades em aprendizagem automática e por que ela é necessária?
O que há de interessante ou novo no trabalho, do que se pode gabar?
Que tipos de dados existem em Python?