Какво правите на текущото си работно място?
Machine Learning / AI
Защо е необходима сигмоидната функция в логистичната регресия? Какво позволява да се направи?
Кой модел бихте избрали за задача за бинарна класификация (вектори от R^n, етикети 0 и 1)? Обяснете защо.
Как ще обучим логистичната регресия? Каква функция за загуба ще използваме?
Защо LayerNorm се прилага върху последната размерност, а не върху батча?
Какво да правите, ако точките в списъците съвпадат по времеви печат?
Кои методи са по-евтини от човешката оценка (LLM-като съдия, оценка от модел)?
Къде е насочен градиентът на функцията f(x) = 4x + 5 в точката x?
-- 1.1 Какво ще покаже заявката: SELECT campaign, COUNT(*) as rows, COUNT(DISTINCT co.user_id) AS users FROM campaigns AS ca INNER JOIN communications AS co ON ca.campaign = co.campaign GROUP BY ca.campaign AS campaign -- 1.2 Как ще се промени отговорът, ако променим типа на JOIN на LEFT? -- 1.3 Посочете реда на изпълнение на операторите в тази заявка. -- 2. Таблицата campaigns беше коригирана: премахнати са дублиранията, добавен е ключ (PK). -- Проведени са повече кампании, поради бъгове, опитите за доставка на комуникации се провалиха за някои потребители, а някои изобщо не успяха да бъдат показани. -- За промоционалните кампании, изпратени на потребителите: -- 2.1 Напишете заявка, която показва броя на потребителите, които успешно са получили комуникацията за всяка кампания. -- 2.2 Променете заявката, за да покажете: броя на потребителите, които не са получили нито една успешна комуникация, за всяка кампания.
От гледна точка на аналитичните задачи какво беше? Срещал ли си A/B тестове? Какви метрики използваше?
Какво е пренасищане? Как да го открием и предотвратим?
-- # -- Маркетолозите стартират промоционални кампании в приложението на услугата. Има две таблици: -- # -- campaigns - списък на кампаниите -- # -- - campaign - името на кампанията -- # -- - action_type - тип на кампанията: "push" или "banner" -- # -- communications - лог на бекенда с изпращанията на комуникации на тези кампании към потребителите -- # -- - user_id - идентификатор на потребителя -- # -- - campaign - името на кампанията -- # -- - status - статус на събитието: "success" или "error" -- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -- # -- 1. Първоначално, в таблицата campaigns има 4 реда: -- # -- | campaign | action_type | -- # -- |-------------|-------------| -- # -- | promo_dogs | push | -- # -- | promo_cats | banner | <- случайно дублиране -- # -- | promo_cats | banner | <- две реда -- # -- | promo_rats | push | # # -- Освен това, е известно, че: -- # -- кампаниите promo_dogs и promo_cats са били успешно проведени на 100 потребители, като всеки е получил по една комуникация, -- # -- а promo_rats все още е в планиране. -- # -- 1.1 Какво ще покаже заявката: SELECT campaign, COUNT(*) as rows, COUNT(DISTINCT co.user_id) AS users FROM campaigns AS ca INNER JOIN communications AS co ON ca.campaign = co.campaign GROUP BY ca.campaign -- # -- 1.2 Как ще се промени отговорът, ако променим типа JOIN на LEFT? -- # -- 1.3 Посочете реда на изпълнение на операторите в тази заявка. -- Отговор: promo_dogs ... ...
Как влияе наличието на няколко нули в списъка върху решението?
Как да изразим количеството топки във втория кош чрез количеството топки в първия?
-- 1.1 Какво ще покаже заявката: SELECT campaign, COUNT(*) as rows, COUNT(DISTINCT co.user_id) AS users FROM campaigns AS ca INNER JOIN communications AS co ON ca.campaign = co.campaign GROUP BY ca.campaign AS campaign -- 1.2 Как ще се промени отговорът, ако промените типа на JOIN на LEFT? -- 1.3 Посочете реда на изпълнение на операторите в тази заявка. -- 2. Таблицата campaigns беше коригирана: премахнати са дублиранията, добавен е ключ (PK). -- Проведени са повече кампании, поради грешки, потребителите започнаха да получават неуспешни опити за доставка на комуникации, а някои изобщо не успяха да бъдат показани. -- Пример 1: communications -- | user_id | campaign | status | -- | 1000001 | promo_cats | error | -- | 1000001 | promo_cats | error | -- | 1000001 | promo_cats | success| -- | 1000001 | promo_cats | success| -- | 1000001 | promo_cats | error | -- Пример 2: communications -- | user_id | campaign | status | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- | 1000002 | promo_rats | error | -- За изпратените промо кампании към потребителите: -- 2.1 Напишете заявка, която показва броя на потребителите, които успешно са получили комуникация, за всяка кампания. -- 2.2 Променете заявката, за да показва: броя на потребителите, които не са получили нито една успешна комуникация, за всяка кампания.
Кои методи за регуляризация знаете? Как се различават L1 и L2?
// Подреден масив a по неубающ ред, индекс на елемента index и цяло число k. // Необходимо е да върнете във всякакъв ред k числа от масива, които са най-близки по стойност до елемента a[index]. // Ограничения: // Размер на масива 1 <= N <= 10^6; // Елементите на масива: -10^9 <= a[i] <= 10^9; // Числото 0 <= k <= N; // Индексът на елемента 0 <= index < N. // find_k_closest(a={2, 3, 5, 7, 11}, index=3, k=2) -> {5, 7}
Напишете формулата за предсказване за логистичната регресия.