Machine Learning / AI
Quanto tempo levou o projeto?
O que é um alvo para árvores em boosting e como ele é formado?
Que implementações de gradient boosting conheces?
O que é pruning para reduzir o tamanho do modelo?
O que é Wide&Deep e por que misturar memorização e generalização?
CLIP: ideia, função de perda, método de treino, para que é usado. Quais métricas de distância entre embeddings podem ser usadas e quais os autores usaram?
O que é o método de máxima verosimilhança?
O que é segmentação semântica de imagens de satélite e quais modelos são utilizados?
Quais são os operadores Airflow mais populares?
Conta-me, o que é uma tarefa de classificação?
Sobre a experiência na PIK: classificador NLP de solicitações de contratantes/engenheiros. Houve muitas solicitações?
Que tarefas o AutoML resolve mal (dados pequenos, conhecimentos de domínio não padrão)?
O que fazer se o teste já foi usado e mostrou um resultado ruim?
Como organizar a recolha automática de dados e o treino com Airflow?
Por que ocorre a melhoria da qualidade na destilação de um modelo por si mesmo?
O que é RNN-T (transdutor) e qual a sua vantagem para streaming?
O que é overfitting?
O que é o rastreamento de estado em sistemas de diálogo?
O que é a quantização do modelo e o que acontece com os pesos ao aplicá-la no vLLM?
Como foram organizados os registos e as agregações na janela móvel de três meses para o projeto de churn?