The sum, encoder and decoder, and ML uses consideration
So, consideramos o problema Two Sum, o primeiro do LeetCode, seguindo a ordem do NeetCode 150, na parte de foundations. Para research, fechamos a sessão que o Karpathy discute encoder e decoder distinctions. Para o livro Desining Machine Learning Systems, we studied the ML uses and its considerations.
Para o problema Two Sum, really simple. Dá para iterar com aninhameto, o que levaria a complexidade de tempo O(n2). Memória seria O(1). Mas, para ganho signficativo de tempo, dá para considerar hashmap. Simple, consider for a given number in the list, what would be the target and search in the hashmap. As it needs to return the indexes, save the key as the number and the index as the value. Simple like that.
For Karpathy curso, man, fechamos a parte que ele explica sobre encoder e decoder. No fim, tudo que o Karpathy ensinou foi apenas a parte do decoder e seria realmente o que seria o ChatGPT. Really great to focus on that, man.
For ML uses consideration, da leitura do livro, interesting that os dados really play an important role regarding the considerations. Alguns casos podem não ser éticos e, em geral, precisa-se de muitos sdados, scale. This is for the engineering part with the state-of-the-art consideration.
Really great learning.