Johdanto koneoppimiseen liittyviin haastatteluihin liittyviin kysymyksiin ja vastauksiin
Koneoppiminen on lähestymistapa tekoälyyn. Tämä antaa jokaiselle järjestelmälle mahdollisuuden, että se oppii ja parantaa automaattisesti ilman erillistä ohjelmointia. Koneoppiminen auttaa kehittämään tietokoneohjelmia, joilla voidaan käyttää tietoja ja käyttää sitä oppiakseen itselleen. Kun tilastollinen malli herättää satunnaisen virheen tai kun malli on liian monimutkainen, koneoppiminen auttaa näiden monimutkaisuuksien ratkaisemisessa.
Alla on 24 tärkeää 2019 koneoppimishaastattelua koskevaa kysymystä ja vastausta
Joten olet vihdoin löytänyt unelmatyösi koneoppimisesta, mutta ihmettelet kuinka murtaa Machine Learning -haastattelu ja mitkä voisivat olla todennäköiset 2019 Machine Learning -haastattelukysymykset. Jokainen haastattelu on erilainen ja myös työn laajuus on erilainen. Pitäen tämän mielessä olemme suunnitelleet yleisimmät koneoppimishaastatteluun liittyvät kysymykset ja vastaukset auttaaksesi sinua menestymään haastattelussa.
Nämä kysymykset on jaettu kahteen osaan, jotka ovat seuraavat:
Osa 1 - Koneoppimista koskevat haastattelut (perus)
- Osa 2 - Koneoppimishaastattelukysymykset (Advanced)
Osa 1 - Koneoppimista koskevat haastattelut (perus)
Tämä ensimmäinen osa kattaa koneoppimisen haastattelun peruskysymykset ja vastaukset.
1. Mitä ymmärrät koneoppimisella?
Vastaus:
Koneoppiminen on tekoälyn sovellus, joka tarjoaa järjestelmille kyvyn oppia ja parantaa automaattisesti kokemusta ilman, että sitä nimenomaisesti ohjelmoidaan. Koneoppimisessa keskitytään sellaisten tietokoneohjelmien kehittämiseen, joilla voidaan käyttää tietoja ja käyttää sitä oppiakseen itselleen.
2. Anna esimerkki, joka selittää koneen kaltevuuden teollisuudessa.
Vastaus:
Robotit korvaavat ihmisiä monilla alueilla. Se johtuu siitä, että robotit on ohjelmoitu siten, että ne voivat suorittaa tehtävän antureilta kerätyn tiedon perusteella. He oppivat tiedoista ja käyttäytyvät älykkäästi.
Siirrymme seuraavaan koneoppimishaastattelu-kysymykseen.
3. Mitkä ovat eri algoritmitekniikat koneoppimisessa?
Vastaus:
Koneoppimisessa käytettävät algoritmitekniikat ovat erityyppisiä:
• Vahvistusoppiminen
• Ohjattu oppiminen
• Ohjaamaton oppiminen
• Puolivalvottu oppiminen
• Transduktio
• Opettelen oppimaan
4. Mitä eroa on ohjatun ja valvomattoman koneoppimisen välillä?
Vastaus:
Tämä on koneenoppimisessa haastattelussa esitetyt peruskysymykset. Ohjattu oppiminen on prosessi, jossa se vaatii merkinnällä varustetun datan koulutusta. Ohjaamaton oppiminen ei kuitenkaan edellytä tietojen merkitsemistä.
5. Mikä on ohjaamattoman oppimisen tehtävä?
Vastaus:
Ohjaamattoman oppimisen tehtävä on seuraava:
• Löydä ryhmien tiedot tiedoista
• Löydä datan pienimittaiset esitykset
• Löydä mielenkiintoisia ohjeita tiedoista
• Mielenkiintoiset koordinaatit ja korrelaatiot
• Löydä uusia havaintoja
6. Mikä on ohjatun oppimisen tehtävä?
Vastaus:
Ohjatun oppimisen tehtävät ovat seuraavat:
• Luokitukset
• Puheentunnistus
• Regressio
• Ennusta aikasarjat
• Merkitse merkkijonot
7. Mitkä ovat Naive Bayesin edut?
Vastaus:
Naive Bayesin etuna ovat:
• Luokittelu lähentyy nopeammin kuin syrjivät mallit
• Se ei voi oppia ominaisuuksien välistä vuorovaikutusta
Siirrymme seuraavaan koneoppimishaastattelu-kysymykseen.
8. Mitkä ovat Naive Bayesin haitat?
Vastaus:
Naiivi Bayesin haitat ovat:
• Se johtuu jatkuvien ominaisuuksien ongelmasta
• Se tekee erittäin vahvan oletuksen tietosi jakamisesta
• Se voi tapahtua myös tietojen niukkuuden takia
9. Miksi naiivi Bayes on niin naiivi?
Vastaus:
Naiivi Bayes on niin naiivi, koska se olettaa, että kaikki tietojoukon ominaisuudet ovat yhtä tärkeitä ja riippumattomia.
10. Mikä on ylimääräinen asennus koneoppimisessa?
Vastaus:
Tämä on suosittu koneoppimishaastattelukysymys, jota haastattelussa esitetään. Koneoppimisessa ylimääräinen asennus määritellään siten, kun tilastollinen malli kuvaa satunnaista virhettä tai kohinaa taustalla olevan suhteen sijasta tai kun malli on liian monimutkainen.
11. Mitkä ovat olosuhteet, joissa liian suuri asennus tapahtuu?
Vastaus:
Yksi tärkeistä syistä ja liiallisen asennuksen mahdollisuus on, koska mallin kouluttamiseen käytetyt kriteerit eivät ole samat kuin mallit, joiden perusteella arvioidaan mallin tehokkuutta.
12. Kuinka voit välttää ylimääräistä asennusta?
Vastaus:
Voimme välttää ylimääräisen asennuksen käyttämällä:
• Paljon dataa
• Ristiivalidointi
Osa 2 - Koneoppimishaastattelukysymykset (Advanced)
Katsokaamme nyt edistyneitä koneoppimishaastattelukysymyksiä.
13. Mitkä ovat viisi suosittua algoritmia koneoppimiseen?
Vastaus:
Alla on luettelo viidestä suositusta koneoppimisalgoritmista:
• Päätöspuut
• Todennäköisyysverkot
• Lähin naapuri
• Tuki vektorikoneita
• Neuraaliverkot
14. Mitkä ovat käyttötapaukset, joissa koneoppimisalgoritmeja voidaan käyttää?
Vastaus:
Eri käyttötapaukset, joissa voidaan käyttää koneoppimisalgoritmeja, ovat seuraavat:
• Petosten havaitseminen
• Kasvojentunnistus
• Luonnollinen kielenkäsittely
• Markkinoiden segmentointi
• Tekstin luokittelu
• Bioinformatiikka
Siirrymme seuraavaan koneoppimishaastattelukysymykseen.
15. Mitkä ovat parametriset mallit ja ei-parametriset mallit?
Vastaus:
Parametrimallit ovat malleja, joilla on rajallinen määrä parametreja, ja uuden datan ennustamiseksi sinun on tiedettävä vain mallin parametrit.
Ei-parametrisia malleja ovat mallit, joilla on rajaton määrä parametrejä, mikä mahdollistaa suuremman joustavuuden ja ennustaa uutta tietoa, sinun on tiedettävä mallin parametrit ja havaitun datan tila.
16. Mitkä ovat kolme vaihetta hypoteesien tai mallien rakentamiseksi koneoppimisessa?
Vastaus:
Tämä on haastattelussa usein kysyttyjä koneoppimishaastattelukysymyksiä. Kolme vaihetta hypoteesien tai mallin rakentamiseksi koneoppimisessa ovat:
1. Mallirakennus
2. Mallitestaus
3. Mallin soveltaminen
17. Mikä on induktiivinen logiikkaohjelmointi koneoppimisessa (ILP)?
Vastaus:
Induktiivinen loginen ohjelmointi (ILP) on koneoppimisen osakenttä, joka käyttää loogista ohjelmointia, joka edustaa taustatietoa ja esimerkkejä.
18. Mitä eroa luokittelulla ja regressiolla on?
Vastaus:
Ero luokituksen ja regression välillä on seuraava:
• Luokittelu tarkoittaa ryhmäjäsenyyden tunnistamista, kun taas regressiotekniikka sisältää vasteen ennustamisen.
• Luokittelu- ja regressiotekniikat liittyvät ennustamiseen
• Luokittelu ennustaa luokkaan kuulumisen, kun taas regressio ennustaa arvon jatkuvasta joukosta
• Luokittelutekniikka on parempi kuin regressio, kun mallin tulosten on palautettava tietopisteiden kuuluminen tietojoukossa erityisillä nimenomaisilla kategorioilla
Siirrymme seuraavaan koneoppimishaastattelu-kysymykseen.
19. Mitä eroa on induktiivisella koneoppimisella ja deduktiivisella koneoppimisella?
Vastaus:
Ero induktiivisen koneoppimisen ja deduktiivisen koneoppimisen välillä on seuraava:
koneoppiminen, jossa malli oppii havaittujen tapausten esimerkkien perusteella yleistä johtopäätöstä, kun taas deduktiivisessa oppimisessa malli tekee ensin johtopäätöksen ja sitten päätelmän.
20. Mitkä ovat päätöksentekopuiden edut?
Vastaus:
Päätöspuiden etuna ovat:
• Päätöspuita on helppo tulkita
• Ei-parametrinen
• Viritettäviä parametreja on suhteellisen vähän
21. Mitkä ovat päätöksentekopuiden haitat?
Vastaus:
Päätöspuut ovat alttiita liikakäyttöön. Tätä voidaan kuitenkin ratkaista ryhmämenetelmillä, kuten satunnaiset metsät tai korotetut puut.
22. Mitkä ovat hermoverkkojen edut?
Vastaus:
Tämä on haastattelussa esitetyt edistyneet koneoppimishaastattelukysymykset. Neuraaliverkot ovat johtaneet suorituskyvyn läpimurtoon rakenteettomien tietojoukkojen, kuten kuvien, äänen ja videon, kanssa. Niiden uskomattoman joustavuus antaa heille mahdollisuuden oppia malleja, joita mikään muu koneoppimisalgoritmi ei voi oppia.
23. Mitkä ovat hermoverkkojen haitat?
Vastaus:
Neuraaliverkko vaatii suuren määrän harjoitustietoja yhdentymiseen. On myös vaikea valita oikea arkkitehtuuri, ja sisäiset “piilotetut” kerrokset ovat käsittämättömiä.
24. Mitä eroa L1: n ja L2: n laillistamisella on?
Vastaus:
Ero L1: n ja L2: n normalisoinnin välillä on seuraava:
• L1 / Laplace taipumus sietää sekä suuria arvoja että erittäin pieniä kertoimien arvoja, jotka ovat enemmän kuin L2 / Gaussian
• L1 voi tuottaa harvoja malleja, kun taas L2 ei
• L1- ja L2-säädöt estävät liiallisen asettamisen vähentämällä kertoimia
• L2 (Ridge) kutistaa kaikki kertoimet samoilla mittasuhteilla, mutta ei poista yhtään, kun taas L1 (Lasso) voi kutistaa jotkut kertoimet nollaan suorittamalla muuttujan valinnan
• L1 on ensimmäisen hetken normi | x1-x2 | se on yksinkertaisesti absoluuttinen aste kahden pisteen välillä, joissa L2 on toisen hetken normi, joka vastaa Euklidian etäisyyttä, joka on | x1-x2 | 2.
• L2-vakioinnilla on taipumus levittää virheitä kaikkien termien kesken, kun taas L1 on binaarisempi / harvempi
Suositellut artikkelit
Tämä on opas luetteloon koneoppimishaastattelua koskevista kysymyksistä ja vastauksista, jotta hakija voi helposti hakea nämä koneoppimishaastatteluun liittyvät kysymykset. Tämä artikkeli sisältää kaikki tärkeät koneoppimishaastattelua koskevat kysymykset ja vastaukset siinä. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Kampushaastattelukysymykset
- Arvokkaita tiedehaastattelukysymyksiä
- Haastattelukysymykset projektipäällikölle
- Vinkkejä naulata seuraavaan työhaastatteluasi (ideoita)