Machine Learning / AI

O que é o compromisso entre viés e variância e como o gradient boosting e a floresta aleatória o abordam de forma diferente?

O que são vectores dispersos e onde são encontrados em ML/NLP?

Por que não é suficiente indexar todo o repositório para um agente de código para pesquisa semântica?

Quais são as características na preparação de lotes e amostragem no DDP?

Como diferem os métodos estáticos dos métodos de classe em Python?

Que métricas e métodos de avaliação conhece para RAG?

Como resolveu a questão de ocultar dados sensíveis no assistente de métricas?

Como resolveu a tarefa de moderação de áudio: treinou um modelo personalizado?

Os scores do boosting de classificação podem ser interpretados como probabilidades de classe?

O que é codificação posicional e quais abordagens são atualmente usadas? Onde é aplicada a RoPE?

Como a alinhamento forçado ajuda a encontrar pares de áudio e texto ruins?

Na moderação, era necessário apenas verificar a presença de uma inserção ou também reverificar os dados com bases de dados?

Como é a matriz após softmax sobre QKᵀ? Como estão distribuídos os seus valores?

Por que é usado um gradiente no gradient boosting em vez da simples diferença entre o verdadeiro e o previsto?