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Machine Learning / AI

Que faites-vous dans votre emploi actuel?

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Pourquoi a-t-on besoin de la sigmoïde en régression logistique ? Que permet-elle de faire ?

157

Quel modèle choisiriez-vous pour une tâche de classification binaire (vecteurs de R^n, étiquettes 0 et 1) ? Expliquez pourquoi.

156

Comment allons-nous entraîner la régression logistique ? Quelle fonction de perte allons-nous utiliser ?

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Que faire si les points dans les listes correspondent par horodatage?

Middle — Senior
155

Dans quelle direction le gradient de la fonction f(x) = 4x + 5 pointe-t-il en un point x?

Middle — Senior
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Du point de vue des tâches analytiques, qu'est-ce que c'était ? As-tu rencontré des tests A/B ? Quelles métriques as-tu utilisées ?

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-- 1.1 Que va afficher la requête: 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 Comment la réponse changera-t-elle si on change le type de JOIN en LEFT? -- 1.3 Indiquez l'ordre d'exécution des opérateurs dans cette requête. -- 2. La table campaigns a été corrigée : suppression des doublons, ajout d'une clé (PK). -- Plus de campagnes ont été menées, en raison de bugs, des tentatives de livraison de communications ont échoué pour certains utilisateurs, et pour d'autres, cela n'a pas été affiché du tout. -- Sur les campagnes promotionnelles envoyées aux utilisateurs : -- 2.1 Écrivez une requête qui affiche le nombre d'utilisateurs ayant reçu avec succès la communication pour chaque campagne. -- 2.2 Modifiez la requête pour afficher : le nombre d'utilisateurs n'ayant reçu aucune communication réussie, pour chaque campagne.

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Qu'est-ce que le surapprentissage ? Comment le détecter et l'éviter ?

150

Comment exprimer la quantité de balles dans le deuxième panier en fonction de la quantité dans le premier ?

Middle — Senior
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Comment la présence de plusieurs zéros dans la liste influence-t-elle la décision?

Middle — Senior
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-- # -- Les spécialistes du marketing lancent des campagnes promotionnelles dans l'application du service. Il y a deux tables: -- # -- campaigns - liste des campagnes -- # -- - campaign - nom de la campagne -- # -- - action_type - type de campagne : "push" ou "banner" -- # -- communications - journal du backend avec l'envoi des communications de ces campagnes aux utilisateurs -- # -- - user_id - identifiant de l'utilisateur -- # -- - campaign - nom de la campagne -- # -- - status - statut de l'événement : "success" ou "error" -- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -- # -- 1. Initialement, dans la table campaigns, il y a 4 lignes: -- # -- | campaign | action_type | -- # -- |-------------|-------------| -- # -- | promo_dogs | push | -- # -- | promo_cats | banner | <- dupliqué aléatoirement -- # -- | promo_cats | banner | <- deux lignes -- # -- | promo_rats | push | # # -- De plus, il est connu que: -- # -- les campagnes promo_dogs et promo_cats ont été menées avec succès sur 100 utilisateurs, et chaque utilisateur a reçu une communication, -- # -- tandis que promo_rats est encore en planification. -- # -- 1.1 Que renverra la requête: 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 Comment la réponse changera-t-elle si le type de JOIN est changé en LEFT? -- # -- 1.3 Indiquez l'ordre d'exécution des opérateurs dans cette requête. -- Réponse: promo_dogs ... ...

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// Étant donné un tableau trié par ordre non décroissant a, l'indice de l'élément index et un entier k. // Il faut retourner dans n'importe quel ordre k nombres du tableau qui sont les plus proches en valeur de l'élément a[index]. // Contraintes: // Taille du tableau 1 <= N <= 10^6; // Éléments du tableau : -10^9 <= a[i] <= 10^9; // Nombre 0 <= k <= N; // Indice de l'élément 0 <= index < N. // find_k_closest(a={2, 3, 5, 7, 11}, index=3, k=2) -> {5, 7}

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Quels méthodes de régularisation connaissez-vous ? En quoi L1 diffère-t-il de L2 ?

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-- 1.1 Que va à afficher la requête: 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 Comment la réponse changera-t-elle si on change le type de JOIN en LEFT? -- 1.3 Indiquez l'ordre d'exécution des opérateurs dans cette requête. -- 2. La table campaigns a été corrigée : suppression des doublons, ajout d'une clé (PK). -- Plus de campagnes ont été menées, en raison de bugs, certains utilisateurs ont commencé à avoir des tentatives de livraison de communications infructueuses, et certains n'ont pas pu du tout être affichés. -- Exemple 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 | -- Exemple 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 | -- Sur les campagnes promotionnelles envoyées aux utilisateurs : -- 2.1 Écrivez une requête qui affiche le nombre d'utilisateurs ayant reçu avec succès la communication, pour chaque campagne. -- 2.2 Modifiez la requête pour afficher : le nombre d'utilisateurs n'ayant reçu aucune communication réussie, pour chaque campagne.

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Écrivez la formule de prédiction pour la régression logistique.

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