Machine Learning / AI
O que é a métrica MAP?
O que é o Tesseract e onde estão os seus limites de qualidade?
Como funcionam o BatchNorm e o LayerNorm? Vantagens e desvantagens de cada um e onde são aplicados?
Como é que o ROC-AUC funciona em dados com um forte desequilíbrio de classes?
O que é DoRA e como ela difere do LoRA?
Como processar tabelas e imagens em documentos para RAG?
O que é o valor p?
Qual é a diferença entre stemming e lematização? Em que tarefas usar cada um?
É possível substituir uma convolução 3x3 por duas convoluções sequenciais 3x1 e 1x3? Qual é a vantagem e as perdas?
Qual função de perda aplicar ao treinar o modelo?
Quantos fatores devem ser apresentados na entrada do CatBoost?
Quais parâmetros na floresta aleatória podem ser alterados e como a profundidade e o número de árvores influenciam?
O que são as métricas de guardrail?
Por que procuras um novo emprego?
Que tipos de ordenação conhece e quais são as suas dificuldades em tempo e memória?
Tarefa: o que é mais eficiente em termos de velocidade — enviar ao transformador 2 entradas de 512 tokens separadamente (2x512) ou combiná-las em 1x1024?
Quais são os riscos da amplificação do viés?
Por que quase deixaram de usar grandes convoluções 9x9, 7x7, 5x5?
O que é regressão linear?
O que é o prompting self-ask?