Introducere la întrebări și răspunsuri la interviu de învățare automată
Învățarea automată este o abordare a inteligenței artificiale. Acest lucru oferă o capacitate fiecărui sistem, astfel încât să învețe și să se îmbunătățească automat, fără a fi programat explicit. Machine Learning ajută la dezvoltarea de programe de calculator care pot accesa date și să le utilizeze pentru a învăța singuri. Atunci când modelul statistic ridică o eroare aleatorie sau când modelul este excesiv de complex, Machine Learning ajută la rezolvarea acestor complexități.
Mai jos sunt cele 24 de întrebări importante și răspunsuri la interviu de învățare automată din 2019
Așadar, în sfârșit, ți-ai găsit jobul de vis în Machine Learning, dar te întrebi cum să spargi interviul Machine Learning și care ar putea fi întrebările posibile pentru interviul Machine Machine din 2019. Fiecare interviu este diferit și sfera unui loc de muncă este diferită. Reținând acest lucru, am conceput cele mai comune întrebări și răspunsuri la interviu de învățare automată pentru a vă ajuta să obțineți succes în interviu.
Aceste întrebări sunt împărțite în două părți:
Partea 1 - Întrebări de interviu de învățare automată (de bază)
- Partea a 2-a - Întrebări despre interviul de învățare automată (avansat)
Partea 1 - Întrebări de interviu de învățare automată (de bază)
Această primă parte acoperă întrebările de bază și răspunsurile la interviu de învățare automată.
1. Ce înțelegeți prin Machine Learning?
Răspuns:
Învățarea automată este o aplicație a inteligenței artificiale care oferă sistemelor capacitatea de a învăța și îmbunătăți automat din experiență, fără a fi programat explicit. Învățarea automată se concentrează pe dezvoltarea de programe de calculator care pot accesa date și să le utilizeze pentru a învăța singuri.
2. Dați un exemplu care să explice mașina înclinată în industrie.
Răspuns:
Roboții înlocuiesc oamenii în multe domenii. Se datorează faptului că roboții sunt programați astfel încât să poată îndeplini sarcina pe baza datelor pe care le adună de la senzori. Învață din date și se comportă inteligent.
Haideți să trecem la următoarea întrebare pentru intervievarea mașinii de învățare.
3. Care sunt diferitele tehnici de algoritmi în învățarea mașinii?
Răspuns:
Diferitele tipuri de tehnici de algoritm în învățarea mașinii sunt următoarele:
• Consolidarea învățării
• Învățare supravegheată
• Învățare nesupravegheată
• Învățare semi-supravegheată
• Transducție
• Învățarea a învăța
4. Care este diferența dintre învățarea automată supravegheată și nesupravegheată?
Răspuns:
Aceasta este întrebarea de bază pentru interviu de învățare automată adresată într-un interviu. Învățarea supravegheată este un proces în care necesită instruire de date etichetate În timp ce învățarea nesupervizată nu necesită etichetare de date.
5. Care este funcția învățării nesupravegheate?
Răspuns:
Funcția învățării nesupravegheate este următoarea:
• Găsiți grupuri de date ale datelor
• Găsiți reprezentări de dimensiuni reduse ale datelor
• Găsiți indicații interesante în date
• Coordonate și corelații interesante
• Găsiți observații inedite
6. Care este funcția învățării supravegheate?
Răspuns:
Funcțiile învățării supravegheate sunt următoarele:
• Clasificări
• Recunoaștere a vorbirii
• Regresie
• Previzuiți seria de timp
• Adnotați șirurile
7. Care sunt avantajele Naive Bayes?
Răspuns:
Avantajele Naive Bayes sunt:
• Clasificatorul va converge mai repede decât modelele discriminatorii
• Nu poate învăța interacțiunile dintre caracteristici
Haideți să trecem la următoarea întrebare pentru intervievarea mașinii de învățare.
8. Care sunt dezavantajele Naive Bayes?
Răspuns:
Dezavantajele Naive Bayes sunt:
• Se datorează faptului că problema apare pentru caracteristicile continue
• Face o presupunere foarte puternică asupra formei distribuției dvs. de date
• Se poate întâmpla și din cauza lipsei de date
9. De ce este Bayes atât de naiv?
Răspuns:
Naive Bayes este atât de naiv, deoarece presupune că toate funcțiile dintr-un set de date sunt la fel de importante și independente.
10. Ce este adaptarea în învățarea mașinii?
Răspuns:
Aceasta este popularul Întrebări de interviu de învățare pe mașină, adresate într-un interviu. Suprafocarea în învățarea mașinii este definită ca atunci când un model statistic descrie eroarea sau zgomotul aleatoriu în loc de relația de bază sau când un model este excesiv de complex.
11. Care sunt condițiile în care se întâmplă supraîncadrarea?
Răspuns:
Unul dintre motivele importante și posibilitatea unei supraîncadrări se datorează faptului că criteriile utilizate pentru formarea modelului nu sunt aceleași cu criteriile utilizate pentru a evalua eficacitatea unui model.
12. Cum poți evita supra-montarea?
Răspuns:
Putem evita suprapunerea folosind:
• O mulțime de date
• Validare încrucișată
Partea a 2-a - Întrebări despre interviul de învățare automată (avansat)
Haideți să aruncăm o privire asupra întrebărilor avansate de interviu de învățare în mașină.
13. Care sunt cele cinci populare algoritmi pentru învățarea mașinii?
Răspuns:
Mai jos este lista cu cinci algoritmi populari de Învățare a Mașinilor:
• Arbori de decizie
• Rețele probabilistice
• Cel mai apropiat vecin
• Mașini vector de susținere
• Rețele neuronale
14. Care sunt diferitele cazuri de utilizare în care pot fi folosiți algoritmi de învățare automată?
Răspuns:
Diferitele cazuri de utilizare în care pot fi folosiți algoritmi de învățare automată sunt următoarele:
• Detectarea fraudei
• Detectare facială
• Prelucrarea limbajului natural
• Segmentarea pieței
• Categorizarea textului
• Bioinformatică
Haideți să trecem la următoarea întrebare pentru intervievarea mașinii de învățare.
15. Ce sunt modelele parametrice și modelele non-parametrice?
Răspuns:
Modelele parametrice sunt cele cu un număr finit de parametri și pentru a prezice date noi, trebuie doar să cunoașteți parametrii modelului.
Modelele care nu sunt parametrice sunt cele cu un număr nelimitat de parametri, permițând mai multă flexibilitate și pentru a prezice date noi, trebuie să cunoașteți parametrii modelului și starea datelor care au fost observate.
16. Care sunt cele trei etape pentru construirea ipotezelor sau modelelor în învățarea mașinii?
Răspuns:
Aceasta este întrebările frecvente despre interviu de învățare automată într-un interviu. Cele trei etape pentru construirea ipotezelor sau modelului în învățarea automată sunt:
1. Clădirea modelului
2. Testarea modelului
3. Aplicarea modelului
17. Ce este programarea logică inductivă în învățarea mașinii (ILP)?
Răspuns:
Programarea logică inductivă (ILP) este un sub-câmp al învățării automate care folosește programarea logică reprezentând cunoștințe și exemple de fond.
18. Care este diferența dintre clasificare și regresie?
Răspuns:
Diferența dintre clasificare și regresie este următoarea:
• Clasificarea se referă la identificarea apartenenței la grup, în timp ce tehnica de regresie implică prezicerea unui răspuns.
• Tehnicile de clasificare și regresie sunt legate de predicție
• Clasificarea prezice apartenența la o clasă în timp ce regresia prezice valoarea dintr-un set continuu
• Tehnica de clasificare este preferată față de regresie atunci când rezultatele modelului trebuie să returneze apartenența punctelor de date dintr-un set de date cu categorii explicite specifice
Haideți să trecem la următoarea întrebare pentru intervievarea mașinii de învățare.
19. Care este diferența dintre învățarea automată inductivă și învățarea automată deductivă?
Răspuns:
Diferența dintre învățarea automată inductivă și învățarea automată deductivă sunt următoarele:
învățare automată unde modelul învață prin exemple dintr-un set de cazuri observate pentru a trage o concluzie generalizată, în timp ce în învățarea deductivă modelul trage mai întâi concluzia și apoi concluzia.
20. Care sunt avantajele arborilor de decizie?
Răspuns:
Avantajele arborilor de decizie sunt:
• Arborele de decizie este ușor de interpretat
• Nonparametric
• Există relativ puțini parametri de acordat
21. Care sunt dezavantajele arborilor de decizie?
Răspuns:
Arborele de decizie este predispus la îmbrăcăminte. Cu toate acestea, acest lucru poate fi abordat prin metode de ansamblu, cum ar fi păduri aleatorii sau arbori impulsionați.
22. Care sunt avantajele rețelelor neuronale?
Răspuns:
Aceasta este întrebările avansate de interviu de învățare pe mașină adresate într-un interviu. Rețelele neuronale au dus la descoperiri de performanță pentru seturi de date nestructurate, cum ar fi imagini, audio și video. Flexibilitatea lor incredibilă le permite să învețe tipare pe care niciun alt algoritm de Machine Learning nu le poate învăța.
23. Care sunt dezavantajele rețelelor neuronale?
Răspuns:
Rețeaua Neurală necesită o mare cantitate de date de instruire pentru a converge. De asemenea, este dificil să alegi arhitectura potrivită, iar straturile interne „ascunse” sunt de neînțeles.
24. Care este diferența dintre regularizarea L1 și L2?
Răspuns:
Diferența dintre regularizarea L1 și L2 este următoarea:
• L1 / Laplace tinde să tolereze atât valori mari, cât și valori foarte mici ale coeficienților mai mult decât L2 / Gaussian
• L1 poate produce modele rare, în timp ce L2 nu
• Regularizarea L1 și L2 împiedică supraîncadrarea prin reducerea coeficienților
• L2 (Ridge) micșorează tot coeficientul cu aceleași proporții, dar elimină niciunul, în timp ce L1 (Lasso) poate micsora unii coeficienți la zero, efectuând selecția variabilă
• L1 este norma din primul moment | x1-x2 | aceasta este pur și simplu distanța absolută între două puncte în care L2 este norma din al doilea moment corespunzătoare distanței euclidiene care este | x1-x2 | 2.
• Regularizarea L2 tinde să răspândească eroarea între toți termenii, în timp ce L1 este mai binară / redusă
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid la Lista întrebărilor și răspunsurilor la interviu de învățare automată, astfel încât candidatul să poată împărți cu ușurință aceste întrebări de interviu de învățare automată. Acest articol constă din toate întrebările importante și răspunsurile la interviu de învățare la mașină. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Întrebări de interviu în campus
- Întrebări de interviu pentru știința datelor valoroase
- Întrebări de interviu pentru un post de manager de proiect
- Sfaturi pentru a-ți bloca următorul interviu de muncă (idei)