Machine Learning / AI
O que é um tópico no Kafka?
O que é GAN? Quais arquiteturas GAN você conhece e quais usou na prática?
Como fazer o parsing de documentos para RAG?
Que métricas de classificação usar em caso de forte desequilíbrio de classes?
Que arquiteturas são usadas para segmentação?
Que tipos de varredura de tabelas existem?
O que é codificação de destino?
Fale sobre si mesmo e sua experiência.
Qual modelo você escolheria para uma tarefa de classificação binária (vetores de R^n, rótulos 0 e 1)? Explique por quê.
Tem experiência com tarefas de PLN?
O que é pseudo-labeling e quais são os seus riscos?
Como aumentar a quantidade de dados para treino com um número reduzido de objetos rotulados?
O que é filtragem colaborativa e quais os algoritmos básicos (baseados em usuário, baseados em item)?
Quais camadas funcionam de forma diferente durante o treino e a inferência?
Qual é a complexidade da operação heap push?
Qual é a diferença entre particionamento e sharding?
O que são ONNX, TorchScript, TensorRT, OpenVINO em tarefas de serviço?
Qual é a diferença entre Tensor Parallel Size e Data Parallel Size no vLLM?
O que é Aequitas / Fairlearn?
O que é o LLaVA e como ele funciona?