Milyen feladatokban segít a CoT, és melyekben rontja a minőséget?
Machine Learning / AI
Miért szükséges a szigmoid a logisztikus regresszióban? Mit tesz lehetővé?
Mit csinálsz a jelenlegi munkahelyeden?
Miért alkalmazzuk a LayerNorm-ot az utolsó dimenzióra, nem a mini-batch-re?
Milyen modellt választanál bináris osztályozási feladathoz (R^n-beli vektorok, 0 és 1 címkék)? Magyarázd el, miért.
Mit tegyünk, ha a listák pontjai egyeznek az időbélyeg szerint?
Elemzési feladatok szempontjából mi volt? Szembesültél A/B tesztekkel? Milyen mérőszámokat használtál?
Hogyan fogjuk tanítani a logisztikus regressziót? Milyen veszteségfüggvényt fogunk használni?
Mely módszerek olcsóbbak, mint az emberi értékelés (LLM- mint bíró, modellalapú értékelés)?
-- 1.1 Mit fog mutatni a lekérdezés: 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 Hogyan változik a válasz, ha a JOIN típusát LEFT-re változtatjuk? -- 1.3 Adja meg a műveletek végrehajtási sorrendjét ebben a lekérdezésben. -- 2. A campaigns táblát javították: duplikátumokat eltávolították, kulcsot (PK) adtak hozzá. -- Több kampányt hajtottak végre, hibák miatt a felhasználóknál sikertelen kommunikációs próbálkozások kezdődtek, és néhányat egyáltalán nem sikerült megjeleníteni. -- A felhasználóknak küldött promóciós kampányokról: -- 2.1 Írjon egy lekérdezést, amely megmutatja, hogy hány felhasználó kapta meg sikeresen a kommunikációt minden kampány esetében. -- 2.2 Módosítsa a lekérdezést, hogy megmutassa: hány felhasználó nem kapott egyetlen sikeres kommunikációt sem, minden kampány esetében.
Hova mutat a f(x) = 4x + 5 függvény gradientje az x pontban?
Mi az a túlillesztés? Hogyan lehet felismerni és megelőzni?
Milyen regularizációs módszereket ismer? Miben különbözik az L1 az L2-től?
Hogyan fejezhetjük ki a második kosárban lévő labdák számát az első kosárban lévő labdák száma alapján?
-- 1.1 Mit fog mutatni a lekérdezés: 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 Hogyan változik a válasz, ha a JOIN típusát LEFT-re változtatod? -- 1.3 Add meg a műveletek végrehajtási sorrendjét ebben a lekérdezésben. -- 2. A campaigns táblát javították: eltávolították a duplikátumokat, hozzáadták a kulcsot (PK). -- Több kampányt hajtottak végre, hibák miatt a felhasználóknál sikertelen kézbesítési próbálkozások kezdődtek, és néhányat egyáltalán nem sikerült megjeleníteni. -- Példa 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 | -- Példa 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 | -- A felhasználóknak küldött promóciós kampányokról: -- 2.1 Írjon olyan lekérdezést, amely megmutatja, hogy hány felhasználó kapott sikeresen kommunikációt minden kampány esetén. -- 2.2 Módosítsa a lekérdezést, hogy megmutassa: hány felhasználó nem kapott egyetlen sikeres kommunikációt sem, minden kampány esetén.
Hogyan befolyásolja a lista több nullájának jelenléte a döntést?
-- # -- A marketingesek promóciós kampányokat indítanak a szolgáltatás alkalmazásában. Két táblázat van: -- # -- campaigns - kampányok listája -- # -- - campaign - a kampány neve -- # -- - action_type - a kampány típusa: "push" vagy "banner" -- # -- communications - a backend naplója ezeknek a kampányoknak az üzenetküldéseiről a felhasználóknak -- # -- - user_id - felhasználói azonosító -- # -- - campaign - a kampány neve -- # -- - status - az esemény státusza: "success" vagy "error" -- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -- # -- 1. Kezdetben, a campaigns táblában 4 sor van: -- # -- | campaign | action_type | -- # -- |-------------|-------------| -- # -- | promo_dogs | push | -- # -- | promo_cats | banner | <- véletlenszerűen duplikált -- # -- | promo_cats | banner | <- két sor -- # -- | promo_rats | push | # # -- Emellett ismert, hogy: -- # -- a promo_dogs és promo_cats kampányokat sikeresen végrehajtották 100 felhasználónál, és minden felhasználó kapott egy kommunikációt, -- # -- míg a promo_rats csak tervezés alatt áll. -- # -- 1.1 Mit fog mutatni a lekérdezés: 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 Hogyan változik a válasz, ha a JOIN típusát LEFT-re változtatjuk? -- # -- 1.3 Adja meg a műveletek végrehajtási sorrendjét ebben a lekérdezésben. -- Válasz: promo_dogs ... ...
// Egy nem csökkenő sorrendben rendezett a tömb, az elem indexe és egy egész k. // Bármilyen sorrendben vissza kell adni a tömbből k számot, amelyek értékben a legközelebb vannak az a[index] elemhez. // Korlátozások: // Tömb mérete 1 <= N <= 10^6; // Tömb elemei: -10^9 <= a[i] <= 10^9; // Szám 0 <= k <= N; // Az elem indexe 0 <= index < N. // find_k_closest(a={2, 3, 5, 7, 11}, index=3, k=2) -> {5, 7}
Írja fel a logisztikus regresszió előrejelzési képletét.