Millistes ülesannetes aitab CoT ja millistes kahjustab see kvaliteeti?
Machine Learning / AI
Mida teete oma praegusel töökohtumisel?
Miks LayerNorm rakendub viimasele mõõtmele, mitte partii peale?
Miks logistilises regressiooni puhul on vajalik sigmoid? Mida see võimaldab teha?
Millist mudelit valiksite binaarklassifikatsiooni ülesande jaoks (R^n vektorid, sildid 0 ja 1)? Selgitage miks.
Kuidas me logistilist regressiooni õpetame? Millist kaotusefunktsiooni kasutame?
Mida teha, kui loendites punktid vastavad ajatempli märkidele?
Millised meetodid on odavamad kui inimeste hindamine (LLM-kohtunik, mudeli hinnang)?
Kuhu suunab funktsiooni f(x) = 4x + 5 gradient punktis x?
Analüütiliste ülesannete vaatenurgast, mis see oli? Kas oled kokku puutunud A/B testidega? Milliseid mõõdikuid kasutasid?
Mis on üleõppimine? Kuidas seda avastada ja ennetada?
-- 1.1 Mida näitab päring: 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 Kuidas muutub vastus, kui vahetame JOIN tüübi LEFT-ks? -- 1.3 Näidake selle päringu operatsioonide täitmise järjekord. -- 2. campaigns tabel parandati: duplikaadid eemaldati, lisati võti (PK). -- Viidi läbi rohkem kampaaniaid, vigade tõttu hakkasid kasutajatel tekkima ebaõnnestunud kommunikatsioonikatsetused ning mõnel ei õnnestunud üldse näidata. -- Kasutajatele saadetud promokampaaniate kohta: -- 2.1 Kirjutage päring, mis näitab, kui palju kasutajaid on edukalt saanud kommunikatsiooni iga kampaania kohta. -- 2.2 Muutke päringut, et näidata: kui palju kasutajaid ei ole saanud ühtegi edukat kommunikatsiooni, iga kampaania kohta.
Milliseid regulatsioonimeetodeid teate? Kuidas erineb L1 L2-st?
Kuidas väljendada teise korvi pallide arv esimese korvi kaudu?
Kuidas mõjutab mitme nulli olemasolu nimekirjas otsust?
-- # -- Turunduseksperdid alustavad kampaaniate käivitamist teenuse rakenduses. On kaks tabelit: -- # -- campaigns - kampaaniate nimekiri -- # -- - campaign - kampaania nimi -- # -- - action_type - kampaania tüüp: "push" või "banner" -- # -- communications - backendi log, mis registreerib nende kampaaniate kommunikatsioonide saatmise kasutajatele -- # -- - user_id - kasutaja identifikaator -- # -- - campaign - kampaania nimi -- # -- - status - sündmuse staatus: "success" või "error" -- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -- # -- 1. Alguses, campaigns tabelis on 4 rida: -- # -- | campaign | action_type | -- # -- |-------------|-------------| -- # -- | promo_dogs | push | -- # -- | promo_cats | banner | <- juhuslikult duplitseeritud -- # -- | promo_cats | banner | <- kaks rida -- # -- | promo_rats | push | # # -- Lisaks on teada, et: -- # -- kampaaniad promo_dogs ja promo_cats on edukalt läbi viidud 100 kasutaja juures ning iga kasutaja sai ühe kommunikatsiooni, -- # -- samas kui promo_rats on alles planeerimisel. -- # -- 1.1 Mida näitab päring: 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 Kuidas muutub vastus, kui vahetada JOIN tüüp LEFT-ks? -- # -- 1.3 Näidake selle päringu täitmise järjekord. -- Vastus: promo_dogs ... ...
// Rühmitatud massiiv a mitte vähenemises järjekorras, elemendi indeks ja täisarv k. // Tuleb tagastada mis tahes järjekorras k arvust massiivist, mis on väärtuslikult kõige lähemal elemendile a[index]. // Piirangud: // Massiivi suurus 1 <= N <= 10^6; // Massiivi elemendid: -10^9 <= a[i] <= 10^9; // Number 0 <= k <= N; // Elemendi indeks 0 <= index < N.
-- 1.1 Mida näitab päring: 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 Kuidas muutub vastus, kui muudate JOIN tüüpi LEFT-ks? -- 1.3 Näidake selle päringu operatsioonide täitmise järjekord. -- 2. campaigns tabeli parandati: duplikaadid eemaldati, lisati võti (PK). -- Viidi läbi rohkem kampaaniaid, vigade tõttu hakkasid kasutajad saama ebaõnnestunud kommunikatsioonikatseid, ja mõned ei näidatud üldse. -- Näide 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 | -- Näide 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 | -- Kampaaniate kohta, mis on saadetud kasutajatele: -- 2.1 Kirjutage päring, mis näitab, mitu kasutajat on edukalt saanud kommunikatsiooni, iga kampaania kohta. -- 2.2 Muutke päringut, et näidata: mitu kasutajat ei ole saanud ühtegi edukat kommunikatsiooni, iga kampaania kohta.
Kirjutage logistilise regressiooni ennustuse valem.