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Machine Learning / AI

Por que é que a sigmoide é necessária na regressão logística? O que ela permite fazer?

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O que faz na sua atual posição de trabalho?

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Qual modelo você escolheria para uma tarefa de classificação binária (vetores de R^n, rótulos 0 e 1)? Explique por quê.

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Como vamos treinar a regressão logística? Que função de perda vamos usar?

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O que fazer se as listas coincidirem nos pontos por carimbo de data/hora?

Middle — Senior
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Do ponto de vista das tarefas analíticas, o que foi? Já lidou com testes A/B? Quais métricas utilizou?

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Para onde aponta o gradiente da função f(x) = 4x + 5 no ponto x?

Middle — Senior
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-- 1.1 O que a consulta irá mostrar: 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 Como a resposta mudará se trocar o tipo de JOIN para LEFT? -- 1.3 Indique a ordem de execução dos operadores nesta consulta. -- 2. A tabela campaigns foi corrigida: remoção de duplicatas, adição de chave (PK). -- Mais campanhas foram realizadas, devido a bugs, tentativas malsucedidas de entrega de comunicações começaram a aparecer para os usuários, e alguns nem conseguiram mostrar. -- Sobre as campanhas promocionais enviadas aos usuários: -- 2.1 Escreva uma consulta que mostra o número de usuários que receberam com sucesso a comunicação para cada campanha. -- 2.2 Modifique a consulta para mostrar: o número de usuários que não receberam nenhuma comunicação bem-sucedida, para cada campanha.

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O que é o sobreajuste? Como detectá-lo e preveni-lo?

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Como expressar a quantidade de bolas na segunda cesta através da quantidade de bolas na primeira?

Middle — Senior
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Como a presença de vários zeros na lista afeta a decisão?

Middle — Senior
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// Dado um array ordenado por não decrescente a, o índice do elemento index e um inteiro k. // É necessário devolver em qualquer ordem k números do array que sejam os mais próximos em valor do elemento a[index]. // Restrições: // Tamanho do array 1 <= N <= 10^6; // Elementos do array: -10^9 <= a[i] <= 10^9; // Número 0 <= k <= N; // Índice do elemento 0 <= index < N. // find_k_closest(a={2, 3, 5, 7, 11}, index=3, k=2) -> {5, 7}

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-- # -- Os profissionais de marketing lançam campanhas promocionais na aplicação do serviço. Existem duas tabelas: -- # -- campaigns - lista de campanhas -- # -- - campaign - nome da campanha -- # -- - action_type - tipo de campanha: "push" ou "banner" -- # -- communications - registo do backend com os envios de comunicações dessas campanhas aos utilizadores -- # -- - user_id - identificador do utilizador -- # -- - campaign - nome da campanha -- # -- - status - estado do evento: "success" ou "error" -- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ -- # -- 1. Inicialmente, na tabela campaigns, há 4 linhas: -- # -- | campaign | action_type | -- # -- |-------------|-------------| -- # -- | promo_dogs | push | -- # -- | promo_cats | banner | <- duplicado aleatoriamente -- # -- | promo_cats | banner | <- duas linhas -- # -- | promo_rats | push | # # -- Além disso, sabe-se que: -- # -- as campanhas promo_dogs e promo_cats foram realizadas com sucesso em 100 utilizadores, e cada utilizador recebeu uma comunicação, -- # -- enquanto que promo_rats está apenas em planeamento. -- # -- 1.1 O que irá mostrar a 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 -- # -- 1.2 Como mudará a resposta se trocar o tipo de JOIN por LEFT? -- # -- 1.3 Indique a ordem de execução dos operadores nesta consulta. -- Resposta: promo_dogs ... ...

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-- 1.1 O que a consulta irá mostrar: 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 Como a resposta mudará se trocar o tipo de JOIN para LEFT? -- 1.3 Indique a ordem de execução dos operadores nesta consulta. -- 2. A tabela campaigns foi corrigida: removida a duplicação, adicionada a chave (PK). -- Foram realizadas mais campanhas, devido a bugs, alguns usuários começaram a ter tentativas malsucedidas de entrega de comunicações, e alguns nem conseguiram mostrar. -- Exemplo 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 | -- Exemplo 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 | -- Sobre as campanhas promocionais enviadas aos usuários: -- 2.1 Escreva uma consulta que mostra a quantidade de usuários que receberam com sucesso a comunicação, para cada campanha. -- 2.2 Modifique a consulta para mostrar: a quantidade de usuários que não receberam nenhuma comunicação bem-sucedida, para cada campanha.

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Que métodos de regularização conhece? Em que o L1 difere do L2?

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Escreva a fórmula de previsão para regressão logística.

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