Укажите алгоритм, подходящий для задачи «Прогнозирование вероятностных переменных, на основе сравнения с логистической кривой»: Выберите верное утверждение
Алгоритмы анализа последовательностей
Алгоритмы взаимосвязей
Алгоритмы классификации
Алгоритмы сегментации
Регрессивные алгоритмы
Для задачи "Прогнозирование вероятностных переменных на основе сравнения с логистической кривой" наиболее подходящим вариантом будет "Регрессивные алгоритмы". Регрессионный анализ обычно используется для прогнозирования зависимых переменных, включая вероятностные переменные, на основе независимых переменных, что делает его подходящим для данной задачи.
Чем отличается генератор от итератора в Python? Выберите верный ответ
Итераторы — это объекты, которые реализуют для доступа к элементам последовательности по одной за раз, а генераторы — это функции, которые используются для создания последовательности значений
Итераторы — это функции, которые используются для создания последовательности значений, а генераторы — это объекты, которые реализуют для доступа к элементам последовательности по одной за раз
Затрудняюсь ответить
Генераторы могут быть использованы только с числовыми данными, а итераторы могут работать с любыми типами данных
Генераторы и итераторы реализуют для доступа к элементам последовательности по одной за раз и ничем не отличаются друг от друга
Для ответа на ваш вопрос верным утверждением будет:
Итераторы — это объекты, которые реализуют для доступа к элементам последовательности по одной за раз, а генераторы — это функции, которые используются для создания последовательности значений.
Выберите первый этап пайплайна обработки естественного языка: Выберите верный ответ
Токенизация/сегментация по предложениям
Токенизация/сегментация по слогам
Токенизация/сегментация по словосочетаниям
Токенизация/сегментация по словам
Первый этап пайплайна обработки естественного языка - "Токенизация/сегментация по словам".
Обозначьте форму модели интеллектуального анализа данных, создаваемой алгоритмом из предоставленных данных? Выберите верный ответ
Математическая модель, прогнозирующая результат
Схема управления операциями и поток данных в системе
Кластер, описывающий связи вариантов в наборе данных
Набор правил, описывающих группирование элементов
Дерево решений, которое предсказывает результат и описывает, какое влияние на этот результат оказывают различные критерии
Дерево решений, которое предсказывает результат и описывает, какое влияние на этот результат оказают различные критерии.
Для чего используется оператор yield в Python? Выберите верный ответ
Для вывода значения на экран
Для перевода выполнения программы в другую функцию
Затрудняюсь ответить
Для переопределения значения переменной
Для возвращения списка и приостановления выполнения функции
Для генерации следующего значения
Оператор yield в Python используется для генерации следующего значения. Когда функция содержит оператор yield, она становится генератором, который может возвращать (и приостанавливать выполнение) одно значение за раз.
Какие встроенные в Python модули больше всего используют в статическом анализе? Выберите верный ответ
array — для работы с массивом токенов, tree — для работы с деревьями
tokenize — для работы со списком токенов. ast — для работы с абстрактным синтаксическим деревом
Затрудняюсь ответить
token — для работы с токенами и константами, keyword — для работы с ключевыми словами, string — для работы со строками
parser — для парсинга файлов, string — для работы со строками, re — для работы с регулярными выражениями
Для статического анализа в Python модули tokenize и ast широко используются для работы соком токенов и абстрактным синтаксическим деревом соответственно.
Зачем нужны typing.final и typing.Final? Выберите верный ответ
final — декоратор, им помечают объекты, которые нельзя изменять; Final делает из переменной константу
Затрудняюсь ответить
final запрещает наследовать классы, а Final — запрещает вызывать помеченные функции
final — декоратор, им помечают объекты, которые не нужно наследовать; Final — аннотация для значений, помечающая их как константы
final — декоратор, им помечают объекты, которые нельзя изменять; Final запрещает вызывать помеченные функции
typing.final и typing.Final в Python используются для аннотации типов и являются частью модуля typing. Однако, на момент моего последнего обновления, конкретной информации о их использовании не доступно. Рекомендуется обратиться к официальной документации Python для получения наиболее актуальной информации о них.
Какой из перечисленных алгоритмов лучше всего подходит для предсказания продажной стоимости квартиры на основании ее характеристик? Выберите верный ответ
PCA
DBSCAN
OPTICS
GBDT
Для предсказания продажной стоимости квартиры на основе ее характеристик лучше всего подходит алгоритм GBDT (градиентный бустинг решающих деревьев). GBDT широко используется в задачах регрессии и предсказания, что делает его подходящим для данной задачи.
Какие утверждения справедливы для алгоритма Хаффмана? Выберите несколько вариантов ответа
Каждый код не является префиксом для кода другого символа
Частота встречающихся символов не влияет на процесс построения дерева
Все узлы дерева имеют равный приоритет
Дерево содержит в себе каждый символ и его код
Каждый является постфиксом для кода предыдущего символа
Из предложенных утверждений для алгоритма Хаффмана справедливы следующие:
Какое свойство алгоритма означает, что одно и то же предписание, будучи понятным разным исполнителям, после выполнения каждым из них должно давать одинаковый результат? Выберите верный ответ
Результативность
Однозначность
Понятность
Массовость
Дискретность
Правильный ответ: Однначность
Что не входит в структуру алгоритма для решения любой задачи? Выберите верный ответ
Следование
Ветвление
Цикл
Ядро
В структуру алгоритма для решения любой задачи входят следующие элементы: следование, ветвление и цикл. Таким образом, "Ядро" не является общепризнанным элементом структуры алгоритма.
Какой тип машинного обучения больше подходит для научно-исследовательских задач, в которых решение неизвестно человеку? Выберите верный ответ
Обучение с учителем
Обучение с подкреплением
Обучение с частичным привлечением учителя
Обучение без учителя
Для научно-исследательских задач, в которых решение неизвестно человеку, наилучшим выбором будет "Обучение без учителя". В этом случае модель будет искать закономерности или шаблоны в данных самостоятельно, без наличия конкретных размеченных примеров, что делает данный тип обучения наиболее подходящим в подобных ситуациях.
Как в Python создается анонимная функция? Выберите верный ответ
С помощью ключевого слова def
С помощью ключевого слова lambda
С помощью ключевого слова func
С помощью ключевого слова function
Без использования ключевых слов, просто задается выражение
Анонимная функция в Python создается с помощью ключевого слова lambda.
Как в Python создается анонимная функция? Выберите верный ответ
С помощью ключевого слова def
С помощью ключевого слова lambda
С помощью ключевого слова func
С помощью ключевого слова function
Без использования ключевых слов, просто задается выражение
Затрудняюсь ответить
С помощью инициализации функции без имени
Анонимная функция в Python создается с помощью ключевого слова lambda.
К какому классу задач относится обнаружение на рентгеновских снимках легких симптомов туберкулеза? Выберите верный ответ
Обнаружение аномалий
Кластеризация
Уменьшение размерности
Регрессия
Классификация
Обнаружение на рентгеновских снимках легких симптомов туберкулеза относится к классу задач классификации.
Количество вложенных вызовов функции или процедуры из неё же самой, непосредственно или через другие функции — это: Выберите верное утверждение
Глубина рекурсии
Простая рекурсия
Объем рекурсии
Сложная рекурсия
Затрудняюсь ответить
Какой тип систем не входит в классификацию систем искусственного интеллекта? Выберите верный ответ
Самообучающиеся системы
Открытые системы
Адаптивные системы
Системы с интеллектуальным интерфейсом
Экспертные системы
Из предложенных вариантов "Открытые системы" не входят в классификацию систем искусственного интеллекта.
К какому классу задач относится предсказание вязкости смазки по массовым долям её компонентов? Выберите верный ответ
Уменьшение размерности
Обнаружение аномалий
Регрессия
Классификация
Кластеризация
Предсказание вязкостимазки по массовым долям её компонентов относится к классу задач регрессии.
Как называется подход к созданию искусственного интеллекта, базирующийся на методах поиска оптимальных решений, основу которых составляют формализованные (т.е. представленные в виде конечного алгоритма) методы отыскания нового? Выберите верный ответ
Искусственное воспроизведение эволюции
Эвристическое программирование
Автоматизация программирования
Создание искусственных сетей
Описанный подход к созданиюскусственного интеллекта можно охарактеризовать как "эвристическое программирование".
Выберите алгоритм для следующей задачи «Создание профилей рисков для объекта (например, население) на основе атрибутов (например демография и поведение)»: Выберите верное утверждение
Алгоритм классификации
Алгоритм сегментации
Алгоритм взаимосвязи
Регрессивный алгоритм
Алгоритм анализа последовательностей
Для задачи "Создание профилей рисков для объекта на основе атрибутов" подходит алгоритм сегментации. Этот алгоритм позволяет разделить объекты на группы на основе их характеристик, что помогает выявить их риски и особенности.
Обозначьте определение алгоритма сортировки выбором: Выберите верное утверждение
Выбор элемента с поиском позиции и вставкой (позиционированием)
Последовательное сравнение соседних элементов и смена мест в случае, если последующий элемент больше предыдущего
Определение опорного элемента и сравнение остальных элементов с ним с определением позиции (слева-справа)
Разделение задачи на подзадачи с последующей комбинацией решений этих подзадач
Поиск максимального (минимального) элемента и смена (перемена) места с первым (последним) элементом
Поиск максимального (минимального) элемента и смена (перемена) места с первым (последним) элементом
Какой из перечисленных инструментов чаще всего применяется для преобразования многомерных данных с целью их визуализации в виде 2D-графика? Выберите верный ответ
PCA
SGD
Наивный байесовский классификатор
Сверточная нейронная сеть
Наиболее часто используемым инструментом для преобразования многомерных данных в 2D-график для их визуализации является метод главных компонент (PCA).
В чем разница между обычными аннотациями, строковыми аннотациями и аннотациями с from future import annotations? Выберите верный ответ
Обычные аннотации нельзя использовать в более старых версиях Python, а строки можно всегда. future добавляет возможность использовать аннотации в более новых версиях
Обычные аннотации и future аннотации одинаковые, а вот строки помогают избавиться от циклических зависимостей
Затрудняюсь ответить
Обычные аннотации используют обычный способ разрешения имен и являются объектами; строки — просто явные строки, с future строки становятся специальными объектами ForwardRef
Все три способа теперь идентичны, разница была только в Python версии 2
Обычные аннотации нельзя использовать в более старых версиях Python, а строки можно всегда. from __future__ import annotations добавляет возможность использовать аннотации в более новых версиях Python, преобразуя их в специальные объекты ForwardRef.
Какой граф можно сформировать (вывести, вычислить) на основе взаимодействий пользователя со своими «друзьями» и группами «друзей» в социальной сети? Выберите верный ответ
Неявный социальный граф
Полный граф
Социальный граф
Ориентированный граф
Граф интересов
С учетом взимодействий пользователя со своими "друзьями" и группами "друзей" в социальной сети, наиболее подходящим графом будет "Социальный граф". Этот граф моделирует взаосвязи между самим пользователем, его друзьями и группами, отражая связи в социальной сети.
Какая стратегия машинного перевода основывается на лингвистических правилах языков оригинала и перевода, при этом информация аккумулируется из словарей, грамматик и других справочных материалов? Выберите верный ответ
Прямой пословный перевод
Перевод на основе правил
Попарный перевод
Лингвистический перевод
Эта стратегия называется "перевод на основе правил" и основывается на использовании лингвистических правил языков оригинала и перевода, а также на информации, полученной из словарей, грамматик и других справочных материалов.
Для задачи классификации при ненормированных данных, какая из перечисленных метрик будет наиболее информативной? Выберите верный ответ
F1-score
Weighted RMSE
RMSE
Singular Value Decomposition (SVM)
Для задачи классификации при ненормированных данных наиболее информативной метрикой будет F1-мера (F1-score). Это связано с тем, что F1-мера учитывает и точность (precision) и полноту (recall) и хорошо работает в случаях несбалансированных классов.
Для соединения символа с комментарием при построении блок-схемы используется: Выберите верное утверждение
Волнистая линия
Пунктирная линия
Параллельная линия
Сплошная линия
Для соединения символа с комментарием при построении блок-схемы чаще всего используется сплошная линия.
Для разработки моделей какого типа применяется язык программирования Prolog? Выберите верный ответ
Систем обучения с подкреплением
Систем обучения с учителем
Экспертных систем
Систем обучения без учителя
Преимущественно язык программирования Prolog применяется для разработки экспертных систем.
Какие из предложенных действий вы выполните для того, чтобы найти всех отличников и хорошистов? Расположите их в правильной последовательности Вам поступило задание от директора школы: ваша задача подвести итоги учебного года и определить хорошистов и отличников. Для этого вы запросили данные о всех учениках школы их годовых оценках за предметы, таким образом, у вас есть база данных с информацией об учениках школы. Данные представлены в формате: имя ученика, фамилия ученика, годовая оценка (от 2 до 5) и школьный предмет. Вам нужны вывести имена и фамилии всех хорошистов и отличников школы в любом порядке, сначала идут отличники потом хорошисты через запятую, имя и фамилия разделены пробелом. Отличником и хорошистом считается ученик, у которого нет оценок хуже 5 или 4 соответственно.
Пример данных: //______________________ data = [ { "name": "Иван", "surname": "Сидоров", "mark": 3, "subject": "Математика" }, { "name": "Катя", "surname": "Петрова", "mark": 5, "subject": "История"
}, ... ] //______________________ Ответ: Катя Петрова А Создам dict D. Ключом будет пара name, surname. Значение — минимальная оценка ученика Б Создам dict D. Ключом будет пара name, surname. Значение — максимальная оценка ученика, В Создам list L, значением будет name ученика отличника. Создам list L2, значением будет surname ученика хорошиста Создам list L, значением будет пара name, surname ученика отличника. Г Создам list L2, значением будет пара name, surname ученика хорошиста Д Заполняю L и L2 ключами из D. Если значение D равно 5, то добавляю ключ в L, если 4, то в L2, иначе пропускаю Е Буду заполнять D данными из data. Если в D еще не встречались такие name и surname, то присваиваю значение D к значению оценки, иначе сравниваю с ней, если больше, то присваиваю значение оценки к значению D Ж Буду заполнять D данными из data. Если в D еще не встречался такой ключ, то присваиваю значение D к значению оценки, иначе сравниваю с ней, если меньше, то присваиваю значение оценки к значению D З Буду заполнять D данными из data. Если в D уже встречались такие name и surname, прибавляю к значению D значение оценки, иначе делаю равным ей И Создам dict D. Ключом будет пара name, subject. Значение — максимальная оценка Й Заполняю L и L2 ключами из dict. Если значение D меньше или равно 5, то добавляю ключ в L, если меньше или равно 4, то в L2, иначе пропускаю
Буду заполнять D данными из data. Если в D еще не встречались такие name и surname, то присваиваю значение D к значению оценки, иначе сравниваю с ней, если больше, то присваиваю значение оценки к значению D Затем создам list L, значением будет name ученика отличника, и list L2, значением будет name ученика хорошиста. Буду заполнять L и L2 ключами из D. Если значение D равно 5, то добавлю ключ в L, если 4, то в L2, иначе пропущу. После этого выведу имена и фамилии всех хорошистов и отличников школы в любом порядке, сначала идут отличники, затем хорошисты, через запятую, имя и фамилия разделены пробелом.
Анастасия Машинковна, [24.11.2023 21:13] Как вы организуете разработку экспертной системы искусственного интеллекта при создании платформы? Вы участвуете в акселераторе технологических стартапов, целью которого является разработка инновационных решений. Идея вашей команды заключается в использовании искусственного интеллекта в выращивании клубники. Вы оцениваете эту идею, как перспективную и масштабируемую, так как использование интеллектуальных датчиков, систем анализа данных и средств автоматизации тепличного хозяйства уже доказано. Вы узнали, что крупнейшая китайская технологическая компания, ориентированная на сельское хозяйство, провела конкурс «умного фермерства», в ходе которого состоялось соревнование по выращиванию клубники между обычными фермерами и аналитиками данных. Победили аналитики данных, они вырастили за четыре месяца на 196% больше клубники, чем команды работников традиционного сельского хозяйства. Более того, они обошли фермеров и по возврату инвестиций на 75,5%. Вам также известно, что аналитики данных применяли удаленное выращивание клубники при помощи технологий интернета вещей, ИИ и алгоритмов на основе машинного обучения. Аналитики данных использовали технологии для управления показателями температуры и влажности через системы автоматизации тепличного хозяйства. С помощью различных технологических средств, например, интеллектуальных датчиков они с высоким уровнем точности организовывали полив и подачу микроэлементов. Аналогичных решений на российском рынке пока нет, поэтому ваша команда намерена разработать свое технологическое решение для отечественных фермеров. Для привлечения инвестиций в проект вашей команде необходимо представить прототип технологической платформы для фермеров. Сроки акселератора ограничены, вам необходимо это учесть.
Привлеку в команду на конкурсной основе ИИ-инженера с компетенциями в области разработки алгоритмов, вероятностей и статистики, навыками программирования на R и Python, владеющего инструментами командной строки Unix и т.д. Совместно с ИИ-инженером и членами команды разработаем требования к проектируемой экспертной системе искусственного интеллекта, а также организуем проведение проблемных и экспертных интервью со специалистами в области растениеводства, чтобы учесть все факторы, влияющие на процессы выращивания клубники
Изучу возможности библиотек Python для ИИ и машинного обучения, которые позволяют выполнять сложные задачи без необходимости заново создавать сложный код. Выберу фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом для языка Python, например, PyTorch и буду его использовать для обработки естественного языка, после этого создам простую нейронную сеть с 4 слоями, включая входной и два скрытых слоя, для классификации рукописных символов в датасете MNIST
Разработаю критерии выбора языка программирования (R или Python), исходя из оценки объема привлекаемых инвестиций на реализацию проекта и планируемого функционала платформы. Построю адекватную модель проблемной области, опишу проблемную область и укажу порядок решения задач данного типа, для этого привлеку специалистов в той области знаний, задачи которой должна решать экспертная система. Для проверки адекватности модели проведу тестирование правильности рассуждений системы, для этого привлеку экспертов в области растениеводства
Создам несколько иерархических экспертных систем со взаимосвязанными моделями для решения частных задач проблемной области, т.к. условия выращивания клубники зависят от совокупности различных факторов. Разработаю решения задач на основе моделей, представляющих знания экспертов, а также спроектирую модель исходных данных, описывающих конкретные ситуации в проблемной области. Для проверки адекватности модели проведу тестирование правильности рассуждений системы, для этого привлеку экспертов в области растениеводства. Для проектирования системы выберу язык программирования R, т.к. он обладает мощными возможностями визуализации данных
Анастасия Машинковна, [24.11.2023 21:13] Сформирую требования к базе знаний для решения конкретных задач средствами консультаций путем интерпретации содержимого базы знаний с учетом данных о конкретной ситуации в проблемной области. Для создания базы знаний привлеку экспертов в области выращивания клубники и опишу знания экспертов на естественном языке. Для разработки алгоритмов программирования и отладки экспертной системы привлеку на конкурсной основе эксперта в области искусственного интеллекта со знанием языков программирования R и Python
Анастасия Машинковна, [24.11.2023 21:13] Построю адекватную модель проблемной области, опишу проблемную область и укажу порядок решения задач данного типа, для этого привлеку специалистов в той области знаний, задачи которой должна решать экспертная система. Для разработки описания модели на языке представления знаний привлеку в команду инженера по знаниям. Ввод описания буду осуществлять по частям с проверкой синтаксической корректности вводимых фрагментов. После этого проверю целостность модели. Для анализа и обработки информации буду использовать самый популярный язык программирования Python
Для успешной разработки эксптной системы искусственного интеллекта для выращивания клубники следует принять следующие шаги:
Формирование команды: Привлечь ИИ-инженера с компетенциями в области разработки алгоритмов, статистики и навыками программирования на R и Python, а также специалистов в области выращивания клубники для проведения проблемных и экспертных интервью.
Изучение технологий: Изучение библиотек Python для ИИ иашинного обучения, выбор фреймворка машинного обучения с открытым исходным кодом для обработки естественного языка.
Определение языка программирования: Разработка критериев выбора между R и Python и построение адекватной модели проблемной области.
Разработка экспертной системы: Создание нескольких иерархических экспертных систем для решения частных зад проблемной области на языке программирования R.
Формирование базы знаний: Формирование требований к базе знаний с учетом данных конкретной ситуации, интерпрет содержимого базы знаний и разработка алгоритмов программирования.
Доработка модели: Построение адекватной модели проблемной области с участием специалистов, ввод описания модели по частям с проверкой синтаксической корректности вводимых фрагментов.
Все эти шаги способствуют созданию инновационной экспертной системы иссственного интеллекта для выращивания клубники, что в свою очередь может стать перспективным и масштабируемым решением для отечественных фермеров.
Вы являетесь программистом в компании, которая занимается разработкой программного обеспечения для учета и анализа данных в бизнесе. Вашей задачей является разработка программного модуля, который будет автоматизировать процесс обработки и анализа данных о продажах компании с использованием языка программирования Python.
Задание: Необходимо разработать класс "SalesAnalyzer", который будет принимать на вход данные о продажах в виде списка словарей. Каждый словарь будет представлять информацию о продаже.
Класс "SalesAnalyzer" должен иметь следующие методы:
Какие вопросы вы зададите для правильной разработки проекта?
Какие данные о продажах содержит словарь внутри списка?
Какие данные должны быть валидированы при создании экземпляра класса "SalesAnalyzer"?
Какие аргументы должны быть переданы в методы "get_top_by_amount_sales()" и "get_sales_by_client()"?
Что делает класс "SalesAnalyzer"?
Для того чтобы правильно разработать класс "SalesAnalyzer", я бы задал следующие вопросы:
Какие именно данные о продажах содержатся в каждом словаре в списке? Например, ожидаем ли мы виды продуктов, суммы продаж, клиентов, даты и т.д.?
Какие данные необходимо валидировать при создании экземпляра класса "SalesAnalyzer"? Например, нужно ли проверять корректность формата дат в данных о продажах, наличие необходимых полей в словарях и т.д.?
Какой аргумент должен быть передан в метод "get_top_by_amount_sales()"? Например, это может быть количество заказов, которые мы хотим получить в результатах, или диапазон дат для анализа.
Какие аргументы должны быть переданы в метод "get_sales_by_client()"? Например, это может быть идентификатор клиента или его имя для фильтрации заказов.
Какие итоги должен выводить метод "describe_sales()"? Например, общую сумму продаж, среднюю сумму продаж, количество сделок и т.д.
Класс "SalesAnalyzer" будет обрабатывать и анализировать данные о продажах, предоставляемые ему в виде списка словарей, путем выполнения анализа и подсчета различных статистических параметров, а также предоставления информации о топ-заказах и заказах, осуществленных конкретным клиентом.
Вы являетесь специалистом в области обработки и анализа данных. На текущий момент ваша команда занимается разработками прототипа промышленной NLP-системы. Вместе со стажером вы работаете над алгоритмической частью задачи классификации текстов. Вы являетесь опытным специалистом и обучаете стажера. Проверяя результаты его работы, вы обнаруживаете, что результаты, основанные на работе с «мешком слов», оказались низкого качества. Вы склоняетесь к тому, что выбрали верный алгоритм предобработки данных и классификатор, поэтому теперь Вам нужно разобраться, где стажер допустил ошибку, чтобы исправить ее.
Выберите вопросы, которые помогут Вам максимально точно определить, на каких этапах решения задачи классификации ошибся стажер:
Как проходил этап фильтрации данных?
Формирование векторов признаков осуществлялось по полной матрице или свернутой?
Какая библиотека использовалась для токенизации текстов?
Какой классификатор использовался?
Вот несколько вопросов, которые могут помочь определить, на каких этапах решения задачи классификации возникли проблемы:
Как проходил этап фльтрации данных? На каких этапах обработки текста возможно были утрачены важные признаки или информация?
Как происходило формирование векторов признаков? Использовалась ли полная матрица или свернутая? Могли ли признаки быть недостаточно информативными из-за выбранного подхода?
Какая библиотека использовалась для токенизации текстов? Возможно, выбранная библиотека не учитывала специфику обрабатываемых текстов или привела к потере важной информации.
Какой классификатор был использован? Могли ли особенности выбранного классификатора привести к низкому качеству результатов?
Ответы на эти вопросы помогут определить, на каких этапах процесса классификации возникли проблемы, и помогут разобраться в том, где была допущена ошибка для ее исправления.
Напиши код Выберите наилучший вариант для решения поставленной задачи: Вам пришел датасет от заказчика, как часто это бывает, при заполнении встречаются опечатки, ошибки и пропуски в данных, которые допустили при формировании датасета. Вам поставили задачу — написать скрипт, который бы нашел все пропуски в данных и вывел их на печать. При этом известно максимальное и минимальное число, которое было в данных изначально. Более того, ваш коллега уже что-то успел написать по коду, но тело цикла оставил вам на реализацию, так как еще имеет мало опыта. Как вы думаете, какой из вариантов будет наиболее верным, чтобы решить поставленную задачу за оптимальное время, излишне не расходуя память.. В данном случае скорость выполнения программы является более приоритетным фактором.
Для нахождения пропущенных чисел в указанном диапазоне воспользоваться следующим кодом:
def find_missing_numbers(nums): n = len(nums) result = [] s = set(nums) min_num = min(nums) max_num = max(nums) for i in range(min_num, max_num): if i not in s: result.append(i) return result nums = [4, 3, 2, 7, 8, 2, 3, 1] print(find_missing_numbers(nums))
Этот код создает множество из списка чисел, затем проходит по всем числам в диапазоне от минимального до максимального числа и проверяет, присутствуют ли они в множестве. Если число отсутствует в множестве, оно добавляется в список результатов.
Этот подход максимально эффективен с точки зрения использования памяти и обеспечивает быстрое выполнение программы.
Какие из предложенных действий вы выполните? Расположите их в правильной последовательности: Вы являетесь опытным разработчиком в области NLP-систем. Вам дали задачу — реализовать простую бинарную классификацию данных на произвольном текстовом корпусе. Длина корпуса и источник данных не определены заранее, поэтому предполагается высокая эффективность решения на любом корпусе при условии, что набор данных собран адекватно (длина текстов не отличается более чем на 20% от среднего значения по корпусу, в выборке для бинарного классификатора представлен только один целевой класс). У вас не определены заранее ни словарь лексем, ни веса признаков, ни набор признаков для векторизации (т.е. изначально Вы работаете с полной матрицей типа «лексемы-документы»). У вас есть только текстовый корпус, а также разметка этого корпуса. Решение должно базироваться на общем конвейере обработки данных без опоры на специфику текста. Текст уже очищен от знаков препинания, поэтому данный шаг обработки данных не предусматривается.
Вот последовательность действий для реализации простой бинарной классификации данных на произвольном текстовом корпусе:
Токенизация текстов: Разбить каждый текст на отдельные слова или токены. Это позволит представить текст в виде последовательности токенов для дальнейшей обработки.
Векторизация текстов: Использовать метод векторизации, такой как мешок слов или TF-IDF, чтобы преобразовать тексты в числовое представление. Это создаст полную матрицу типа "лексемы-документы", что соответствует вашим условиям.
Разделение на обучающий и тестовый наборы: Разделить данные на обучающий и тестовый наборы для оценки качества классификатора.
Обучение бинарного классифатора: Применить алгоритм бинарной классификации, такой как логистическая регрессия или метод опорных векторов, на обучающем наборе.
Оценка качества модели: Использовать тестовый набор для оценки качества модели с помощью метрик, таких как точность, полнота и F-мера.
Улучшение модели при необходимости: Итеративно изменять параметры модели и процесс обработки данных для улучшения ее качества.
Эти шаги позволят вам создать простую бинарную классификацию данных на произвольном текстовомпусе, удовлетворяющую заданным условиям.
Анастасия Машинковна, [24.11.2023 21:23] Какие из предложенных действий вы выполните? Расположите их в правильной последовательности: Вы являетесь опытным разработчиком в области NLP-систем. Вам дали задачу — реализовать простую бинарную классификацию данных на произвольном текстовом корпусе. Длина корпуса и источник данных не определены заранее, поэтому предполагается высокая эффективность решения на любом корпусе при условии, что набор данных собран адекватно (длина текстов не отличается более чем на 20% от среднего значения по корпусу, в выборке для бинарного классификатора представлен только один целевой класс). У вас не определены заранее ни словарь лексем, ни веса признаков, ни набор признаков для векторизации (т.е. изначально Вы работаете с полной матрицей типа «лексемы-документы»). У вас есть только текстовый корпус, а также разметка этого корпуса. Решение должно базироваться на общем конвейере обработки данных без опоры на специфику текста. Текст уже очищен от знаков препинания, поэтому данный шаг обработки данных не предусматривается.
Анастасия Машинковна, [24.11.2023 21:25] Выполню фильтрацию по шумовым словам Б _ Пересчитаю коэффициенты лексем с использованием TF-IDF B Выполню фильтрацию по частеречной разметке г Выполню токенизацию Д Выполню нормализацию E Применю классификатор типа «наивный Байес» ж Применю классификатор типа «случайный лес» на полученной матрице _Выполню поиск и удаление гапаксов Начну задачу Й _ Применю латентное размещение Дирихле на корпусе K _ Составлю матрицу типа «лексемы-документы» с прямым кодированием Л Завершу задачу
Для реализации простой бинарной классификации данных на произвольном текстовом корпусе, следует выполнить предложенные действия в следующей последовательности:
Выполню токенизацию (Д) - разделение текстов на отдельные слова или токены.
Выполню нормализацию (E) - приведение слов к их базовой форме, например, приведение глаголов к инфинитиву, а существительных к их единственному числу.
Выполню фильтрацию по шумовым словам (A) - удаление шумовых слов, которые не несут смысловой нагрузки для задачи классификации.
_Пересчитаю коэффициенты лексем с использованием TF-IDF (B) - обновление значимости каждого слова в тексте с учетом частоты его встречаемости в корпусе.
Выполню фильтрацию по частеречной разметке (г) - убеждусь, что только определенные части речи учитываются в анализе, если это необходимо.
_Применю классификатор типа «наивный Байес» (E) - использование наивного Байесовского классификатора для обучения модели на данных.
_Применю классификатор типа «случайный лес» на полученной матрице (ж) - использование ансамблевого метода случайного леса для классификации текстов.
Выполню поиск и удал гапаксов () - удаление редко встречающихся слов, которые могут нести незначительную информацию.
Применю латентное размещение Дирихле на корпусе () - использование метода скрытого размещения Дирихле для выделения тематик в текстах.
Составлю матрицу типа «лексемы-документы» с прямым кодированием () - создание матрицы, где признаки представлены непосредственно в виде лексем.
Начну задачу (Й) - приступление к выполнению задачи бинарной классификации текстов.
Завершу задачу (Л) - завершение задачи бинарной классификации с получени финальных результатов.
Указанные шаги помогут вам реализовать бинарную классификацию данных на текстовом корпусе, удовлетворяя условиям задачи.
Какой из приведенных ниже способов решения задачи сортировки данных вы реализуете как наиболее эффективный, и почему? Вы являетесь участником группы разработчиков программного «движка» принципиально новой глобальной поисковой системы. Ввиду высокой конкуренции в данной отрасли, важно вывести продукт на рынок раньше других разработчиков, при этом надежность работы системы должна быть обеспечена на 100%. Зона вашей ответственности — разработка алгоритма сортировки данных. Для ускорения проекта на рабочем совещании ваши коллеги предложили 6 вариантов разработки алгоритма сортировки (приведены ниже), из которых вы должны выбрать и обосновать наиболее эффективный.
Ваше решение — разрабатывать данные после разработки алгоритма, для адаптации структуры данных под алгоритм, повышая его производительность
Вы будете разрабатывать алгоритм под структуры данных, при необходимости, корректируя их. Основание — структура данных будет влиять на алгоритм обработки
Ваше решение — данные и алгоритмы разрабатывать полностью независимо друг от друга, последовательно. Время разработки несколько увеличится, при этом команды смогут избежать дублирования возможной ошибки в ходе разработки алгоритма
Ваше решение — разрабатывать алгоритм после разработки структуры данных. Основание — разработка универсального алгоритма, не зависящего от данных
Данные и алгоритмы вы будете разрабатывать независимо друг от друга, параллельно. Это позволит сэкономить время разработки алгоритма
Данные и алгоритмы вы будете разрабатывать независимо друг от друга, этапами (часть данных — часть алгоритма). Основание — экономия времени, поэтапная сверка, корректировка
С учетом важности выведения продукта на рынок раньше конкурентов и обеспечения надежности работы системы на 100%, наиболее эффективным вариантом разработки алгоритма сортировки данных будет следующий:
Ваше решение — разрабатывать алгоритм после разработки структуры данных. Основание — разработка универсального алгоритма, не зависящего от конкретных данных.
Выбор этого подхода обусловлен тем, что универсальный алгоритм сортировки, не зависящий от конкретных данных, обеспечит стабильную и надежную работу системы. Такой алгоритм будет способен обрабатывать различные типы данных эффективно и без существенной потери производительности. Таким образом, это позволит сосредоточить усилия на оптимации самого алгоритма, обеспечивая его высокую производительность и готовность к любым данным, что ключево в контексте разработки глобальной поисковой системы.
Вы работаете архитектором на проекте применяющем обработку больших объемов данных. Разработчики предлагают в один из значимых алгоритмов поиска внести доработки, которые могут произвести некоторое увеличение сложности. Необходимо проанализировать влияние изменений и сделать вывод об их целесообразности.
С помощью вопросов установите приемлемость предложенных доработок для производительности:
Превышает ли сложность нового алгоритма логарифмическую?
Превышает ли сложность нового алгоритма линейную?
Зависит ли сложность алгоритма от объемов входных данных?
Является ли выполнение операций блокирующим?
Позвольте проанализировать предложенные доработки с учетом вопросов оценки их приемлемости для производительности:
Превышает ли сложность нового алгоритма логарифмическую? Это поможет определить, растет лиожность алгоритма логарифмически или даже более быстро.
Превышает ли сложность нового алгоритма линейную? Это позволит определить, насколько сильно новая версия алгоритма отличается от линейной сложности, что может оказать значительное влияние на производительность.
Зависит ли сложность алгоритма от объемов входных данных? Чем стабильнее сложность алгоритма относительно объема входных данных, тем лучше для производительности, поскольку система будет предсказуемо масштабироваться.
Является ли выполнение операций блокирующим? Если операции блокирующие, это может привести к простою системы и ухудшению производительности.
Ответы на эти вопросы помогут оценить приемлемость предложенных доработок для производительности системы обработки больших объемов данных.
Составьте алгоритм вставки для структуры данных на основе сбалансированного дерева: Вы работаете в организации, занимающейся разработкой продуктов для разработчиков ПО на проекте разработки собственного языка программирования и платформенных инструментов для серверных бизнес-приложений. Поскольку версии вашего продукта еще достаточно ранние, оказалось, что в стандартной библиотеке вашего языка до сих пор нет эффективных по времени доступа и поиска структур данных на основе сбалансированных бинарных деревьев. Это известный своей равнозначной эффективностью алгоритм хранения данных. Необходимо их разработать, чтобы разработчикам на ваших технологиях не приходилось «изобретать велосипеды» и они могли фокусироваться на более высокоуровневых задачах и бизнес-ценности разрабатываемого кода. Время вставки и поиска для таких структур данных должно стремиться к логарифмическому и не превышать линейного для худших случаев размещения данных. Время поиска приоритетнее времени вставки, поэтому случаи самобалансирующихся деревьев пока не рассматриваются.
Для разработки алгоритма вставки данных в сбалансированное бинарное дерево можно использовать алгоритм "двичного поиска". Давайте опишем шаги этого алгоритма:
Эти шаги обеспечивают эффективную вставку данных в сбалансированное бинарное дерево, при этом время вставки стремится к логарифмическому и не превышает линейного времени для худших случаев размещения данных.
Анастасия Машинковна, [24.11.2023 21:30] Составьте алгоритм вставки для структуры данных на основе сбалансированного дерева: Вы работаете в организации, занимающейся разработкой продуктов для разработчиков ПО на проекте разработки собственного языка программирования и платформенных инструментов для серверных бизнес-приложений. Поскольку версии вашего продукта еще достаточно ранние, оказалось, что в стандартной библиотеке вашего языка до сих пор нет эффективных по времени доступа и поиска структур данных на основе сбалансированных бинарных деревьев. Это известный своей равнозначной эффективностью алгоритм хранения данных. Необходимо их разработать, чтобы разработчикам на ваших технологиях не приходилось «изобретать велосипеды» и они могли фокусироваться на более высокоуровневых задачах и бизнес-ценности разрабатываемого кода. Время вставки и поиска для таких структур данных должно стремиться к логарифмическому и не превышать линейного для худших случаев размещения данных. Время поиска приоритетнее времени вставки, поэтому случаи самобалансирующихся деревьев пока не рассматриваются.
Анастасия Машинковна, [24.11.2023 21:31] A) Проверить высоту дерева Б) Вычислить хэш-сумму элемента В Взять корневой элемент Г Если значение больше текущего, выполнять вставку влево Д Перекрасить родительский элемент E Если значение меньше текущего, выполнять вставку влево ж Выполнить ребалансировку дерева Проверить разбалансировку дерева Если значение больше текущего, выполнять вставку вправо И Если значение меньше текущего, выполнять вставку вправо
Для разработки алгоритма вставки в сбалансированное дерево необходимо уче вашу потребность в эффективном по времени доступе и поиске структур данных, стремящихся к логарифмическому времени вставки и поиска, которое не превышает линейное для худших случаев размещения данных. Учитывая это, я предлагаю следующий алгоритм вставки для структуры данных на осе сбалансированного дерева:
Этот алгоритм обеспечивает эффективную вставку в сбалансированное дерево.
Как вы организуете интерпретацию бумажных документов на платформе?
Российская ИТ-компания, в которой вы работаете руководителем проектов, специализируется на цифровых решениях для строительной отрасли. Вы разрабатываете платформу, которая позволит обеспечить прозрачность строительных процессов и осуществить контроль за реализацией объектов.
В настоящее время у региональных органов власти отсутствует оперативная достоверная информация, необходимая для своевременного управленческого воздействия. Имеет место нарушение сроков, объемов, качества строительства, порядка финансирования. Требуется большое количество итераций при согласовании и проверках объектов, сложный и большой объем «бумажного» документооборота, а также высокая степень влияния «человеческого фактора» на результативность процедур. Это сказывается на уровне эффективности и результативности контрольно-надзорной деятельности в сфере строительства.
Разрабатываемое вашей командой решение представляет собой единую систему сбора и обмена достоверными данными. Платформа позволит объединить всех участников строительного процесса: региональные органы власти, застройщиков, подрядчиков, банки. В режиме реального времени данные со стройплощадки будут попадать на платформу в виде наглядных графиков и диаграмм, а все пользователи платформы смогут контролировать соответствие объекта заявленным нормам и требованиям, а также следить за соблюдением сроков и оперативно выявлять нарушения, своевременно их исправляя.
Воспользуюсь онлайн-сервисами для автоматизации работы с документами, например, RPA
Использую SQL-команды для автоматизации процессов электронного документооборота
Воспользуюсь онлайн-сервисами для автоматизации работы с документооборотом, например, 1С: Управление строительным производством
Выберу один из языков R или Python в зависимости от компетенций команды и на нем разработаю сервис электронного документооборота со сравнительной оценкой
Буду использовать PDF-формат для отсканированных изображений и обрабатывать их с помощью методов компьютерного зрения
Организую систему присвоения кодов по типам документов, чтобы каждое изображение «бумажного» документа было правильно идентифицировано системой
Для интерпретации бумажных документов на платформе, разрабатываемой вашей командой, можно предложить следующий алгоритм:
Предварительная обработка документов:
Организация системы присвоения кодов по типам документов:
Автоматизация работы с документами:
Разработка сервиса электронного документооборота:
Предложенный алгоритм позволит эффективно обрабатывать бумажные документы на платформе, обеспечивая прозрачность и оперативность в сфере строительства.