Machine Learning / AI
¿Por qué LoRA puede sobreajustarse incluso con un número pequeño de parámetros? ¿Afecta la elección del rango al sobreajuste?
¿Cómo se relacionan Recall y Precision, se puede aumentar uno sin disminuir el otro? Da ejemplos de tareas.
¿Cómo abordas la selección de hiperparámetros para el modelo?
Aston-- 1.1 ¿Qué mostrará la consulta: 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 ¿Cómo cambiará la respuesta si se cambia el tipo de JOIN a LEFT? -- 1.3 Indique el orden de ejecución de los operadores en esta consulta. -- 2. La tabla campaigns fue corregida: se eliminó la duplicación, se añadió la clave (PK). -- Se realizaron más campañas, debido a errores, los usuarios comenzaron a tener intentos fallidos de entrega de comunicaciones, y algunos ni siquiera lograron mostrar. -- Sobre las campañas promocionales enviadas a los usuarios: -- 2.1 Escriba una consulta que muestre la cantidad de usuarios que recibieron con éxito la comunicación para cada campaña. -- 2.2 Modifique la consulta para mostrar: la cantidad de usuarios que no recibieron ninguna comunicación exitosa en total, para cada campaña.
¿Hacia dónde te gustaría desarrollarte en el futuro, qué vectores profesionales destacas para ti?
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¿Para una consulta, se ajusta una de las 12,000 respuestas o muchas?
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