Machine Learning / AI
O que é o OSM e como extrair labels dele?
Como aumentar a velocidade no teste sem re-treinar o modelo?
Quais são as características do active learning em tarefas de PLN?
Qual é a diferença entre DataParallel e DistributedDataParallel no PyTorch?
O que é pseudo-labeling na deteção?
Qual é a diferença entre as métricas NDCG e Accuracy? Qual é mais importante para o feed de notícias?
Como fazer a binarização de fatores, por exemplo, a idade?
O que é interleaving na pesquisa e recomendações?
O que é embedding de grafo de conhecimento (TransE, DistMult, ComplEx, RotatE)?
Como deve um agente trabalhar com um esquema de ferramentas muito grande (seleção de funções)?
A partir de que data está disposto a iniciar a colaboração em caso de decisão positiva?
O que é Delta Lake / Iceberg / Hudi e por que lakehouse?
O que é o CUPED e como ele reduz a variância?
Qual é a interpretação probabilística do ROC-AUC?
O que são erros do tipo I e II?
Quais são as métricas de classificação existentes?
Qual taxa de aprendizagem deve ser usada para um batch grande e qual para um pequeno? Quais regras (regra de escalonamento linear) você conhece?
Quais são as desvantagens das abordagens bayesianas na prática?
Já enfrentou desvio de dados?
O que é feature engineering para séries temporais (lags, estatísticas móveis, características de data e hora)?