Machine Learning / AI
რას აკეთებთ თქვენს მიმდინარე სამუშაო ადგილზე?
რატომ არის საჭირო სიგმოიდი ლოგისტიკური რეგრესიისთვის? რა შესაძლებლობას იძლევა?
რომელი მოდელი აირჩევდით ბინარული კლასიფიკაციის ამოცანისთვის (R^n-დან ვექტორები, ნიშნები 0 და 1)? ახსენით რატომ.
როგორ ვასწავლით ლოგისტიკურ რეგრესიას? რა დანაკარგის ფუნქციას გამოვიყენებთ?
რატომ გამოიყენება LayerNorm ბოლო ზომაზე, არა ბაჩზე?
რომელი მეთოდები იაფია ადამიანის შეფასებაზე (LLM-ადამიანის მოსამართლე, მოდელის შეფასება)?
რა უნდა გავაკეთოთ, თუ სიებში წერტილები დროის ნიშნით ემთხვევა?
ანალიტიკური დავალებების კუთხით, რა იყო ეს? შეხვედრიხარ A/B ტესტებთან? რა მეტრიკებს იყენებდი?
-- 1.1 რა აჩვენებს სვეტა: 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 როგორ შეიცვლება პასუხი, თუ შეცვლით JOIN-ის ტიპს LEFT-ზე? -- 1.3 მიუთითეთ ამ სვეტაში ოპერაციების შესრულების წესრიგი. -- 2. campaigns ცხრილი მოწესრიგდა: დუბლიკატები ამოიღეს, დაამატეს გასაღები (PK). -- მეტი კამპანია ჩატარდა, ბაგების გამო, მომხმარებლების კომუნიკაციების მიწოდების მცდელობები წარუმატებელი იყო, და ზოგიერთი საერთოდ არ გამოჩნდა. -- მომხმარებლებისთვის გაგზავნილი პრომო-კამპანიების შესახებ: -- 2.1 დაწერეთ სვეტა, რომელიც აჩვენებს, რამდენი მომხმარებელი მიიღო წარმატებით კომუნიკაცია თითო კამპანიისთვის. -- 2.2 შეცვალეთ სვეტა, რათა აჩვენოს: რამდენი მომხმარებელი არ მიიღო არცერთი წარმატებული კომუნიკაცია, თითო კამპანიისთვის.
სად არის მიმართული ფუნქციის f(x) = 4x + 5 გრადიენტი x წერტილში?
რა არის გადამეტებული სწავლა? როგორ გამოვავლინოთ და თავიდან ავიცილოთ?
-- # -- მარკეტოლოგები სერვისის აპლიკაციაში პრომო-კამპანიებს იწყებენ. არსებობს ორი ცხრილი: -- # -- campaigns - კამპანიების სია -- # -- - campaign - კამპანიის სახელი -- # -- - action_type - კამპანიის ტიპი: "push" ან "banner" -- # -- communications - ბექენდის ლოგი ამ კამპანიების გაგზავნის შესახებ მომხმარებლებს -- # -- - user_id - მომხმარებლის იდენტიფიკატორი -- # -- - campaign - კამპანიის სახელი -- # -- - status - მოვლენას სტატუსი: "success" ან "error" -- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -- # -- 1. თავდაპირველად, campaigns ცხრილში 4 სვეტი არსებობს: -- # -- | campaign | action_type | -- # -- |-------------|-------------| -- # -- | promo_dogs | push | -- # -- | promo_cats | banner | <- შემთხვევით დუბლირებული -- # -- | promo_cats | banner | <- ორი სვეტი -- # -- | promo_rats | push | # # -- გარდა ამისა, ცნობილია, რომ: -- # -- promo_dogs და promo_cats კამპანიები წარმატებით ჩატარდა 100 მომხმარებელზე, და თითოეულმა მომხმარებელმა მიიღო ერთი კომუნიკაცია, -- # -- ხოლო promo_rats მხოლოდ დაგეგმილია. -- # -- 1.1 რა აჩვენებს სვეტა: 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 როგორ შეიცვლება პასუხი, თუ შეცვლით JOIN-ის ტიპს LEFT-ზე? -- # -- 1.3 მიუთითეთ ამ შეკითხვის ოპერაციების შესრულების წესრიგი. -- პასუხი: promo_dogs ... ...
-- 1.1 რა აჩვენებს სვეტა: 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 როგორ შეიცვლება პასუხი, თუ შეცვლით JOIN-ის ტიპს LEFT-ზე? -- 1.3 მიუთითეთ ამ სვეტაში ოპერაციების შესრულების წესრიგი. -- 2. campaigns ცხრილი მოწესრიგდა: დუბლიკატები ამოიღეს, დაემატა გასაღები (PK). -- ჩატარდა მეტი კამპანია, შეცდომების გამო მომხმარებლები დაიწყეს წარუმატებელი კომუნიკაციების მცდელობები, და ზოგიერთი საერთოდ არ გამოჩნდა. -- მაგალითი 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 | -- მაგალითი 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 | -- მომხმარებლებს გადაგზავნილი პრომო-კამპანიების შესახებ: -- 2.1 დაწერეთ სვეტა, რომელიც აჩვენებს, რამდენი მომხმარებელი მიიღო წარმატებით კომუნიკაცია, თითო კამპანიისთვის. -- 2.2 შეცვალეთ სვეტა, რათა აჩვენოს: რამდენი მომხმარებელი არ მიიღო არცერთი წარმატებული კომუნიკაცია, თითო კამპანიისთვის.
როგორ გამოვხატოთ მეორე კალათაში ბურთების რაოდენობა პირველი კალათის რაოდენობის მიხედვით?
როგორ ახდენს სიაში რამდენიმე ნულის არსებობა გადაწყვეტილებაზე გავლენას?
// სორტირებული მასივი a, ელემენტის ინდექსი და მთელი რიცხვი k. // აუცილებელია ნებისმიერ წესში დაბრუნდეს მასივიდან k რაოდენობის რიცხვი, რომლებიც ყველაზე ახლოს არიან მნიშვნელობით ელემენტთან a[index]. // შეზღუდვები: // მასივის ზომა 1 <= N <= 10^6; // მასივის ელემენტები: -10^9 <= a[i] <= 10^9; // რიცხვი 0 <= k <= N; // ელემენტის ინდექსი 0 <= index < N. // find_k_closest(a={2, 3, 5, 7, 11}, index=3, k=2) -> {5, 7}
რომელი რეგულაციის მეთოდები იცით? რა განსხვავებაა L1 და L2-ს შორის?
დაწერეთ პროგნოზის ფორმულა ლოგისტიკური რეგრესიისთვის.