Sissejuhatus masinõppesse Intervjuu küsimused ja vastused
Masinõpe on lähenemine tehisintellektile. See annab igale süsteemile võimaluse, et see õpib ja täiustub automaatselt ilma selgesõnalist programmeerimist nõudmata. Masinõpe aitab välja töötada arvutiprogramme, mis võimaldavad andmetele juurde pääseda ja neid enda jaoks õppimiseks kasutada. Kui statistiline mudel tekitab juhusliku vea või kui mudel on liiga keeruline, aitab masinõpe neid keerukusi lahendada.
Allpool on toodud 24 olulist 2019. aasta masinõppega seotud intervjuu küsimust ja vastust
Nii et olete lõpuks leidnud masinaõppes oma unistuste töö, kuid mõtlete, kuidas masinõppe intervjuust lõhestada ja millised võiksid olla 2019. aasta masinõppe intervjuu tõenäolised küsimused. Iga vestlus on erinev ja ka töö ulatus. Seda meeles pidades oleme välja töötanud kõige tavalisemad masinõppega seotud intervjuu küsimused ja vastused, mis aitavad teil intervjuus edu saavutada.
Need küsimused jagunevad järgmisteks osadeks:
1. osa - masinõppega intervjuu küsimused (põhilised)
- 2. osa - masinõppega intervjuu küsimused (täpsemad)
1. osa - masinõppega intervjuu küsimused (põhilised)
See esimene osa hõlmab peamisi masinõppega seotud intervjuu küsimusi ja vastuseid.
1. Mida mõistate masinõppes?
Vastus:
Masinõpe on tehisintellekti rakendus, mis annab süsteemidele võimaluse automaatselt õppida ja kogemustest paremaks saada, ilma et oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Masinõpe keskendub arvutiprogrammide väljatöötamisele, mis võimaldavad andmetele juurde pääseda ja neid enda jaoks õppimiseks kasutada.
2. Tooge näide, mis selgitab masinaehitustööstuses.
Vastus:
Robotid asendavad inimesi paljudes valdkondades. Sellepärast, et robotid on programmeeritud selliselt, et nad saavad ülesannet täita anduritelt kogutud andmete põhjal. Nad õpivad andmetest ja käituvad arukalt.
Liigume järgmiste masinõppe intervjuu küsimuste juurde.
3. Millised on erinevad algoritmide tehnikad masinõppes?
Vastus:
Algoritmi tehnikate erinevad tüübid masinõppes on järgmised:
• tugevdusõpe
• Juhendatud õpe
• juhendamata õppimine
• Pooljuhendatud õpe
• transduktsioon
• õppima õppimine
4. Mis vahe on juhendatud ja juhendamata masinõppel?
Vastus:
See on põhiline masinõppega seotud intervjuu küsimus, mida küsitakse intervjuus. Juhendatud õpe on protsess, kus see nõuab väljaõpet märgistatud andmetega, samas kui juhendamata õppimine ei nõua andmete märgistamist.
5. Mis on juhendamata õppe funktsioon?
Vastus:
Juhendamata õppe funktsioon on järgmine:
• Leidke andmete andmete klastrid
• Leidke andmete madalad mõõtmed
• Leidke andmetest huvitavaid juhiseid
• Huvitavad koordinaadid ja korrelatsioonid
• Leidke uudseid tähelepanekuid
6. Mis on juhendatud õppe funktsioon?
Vastus:
Juhendatud õppe funktsioon on järgmine:
• klassifikatsioonid
• Kõnetuvastus
• regressioon
• Ennustage aegrida
• Kommenteeri stringe
7. Millised on Naive Bayesi eelised?
Vastus:
Naive Bayesi eelised on:
• Klassifikaator läheneb kiiremini kui diskrimineerivad mudelid
• See ei suuda õppida funktsioonide vahelist suhtlust
Liigume järgmiste masinõppe intervjuu küsimuste juurde.
8. Millised on Naive Bayesi miinused?
Vastus:
Naive Bayesi miinused on:
• Selle põhjuseks on probleem pidevate funktsioonide pärast
• See teeb teie andmete levitamise kuju kohta väga tugeva eelduse
• See võib juhtuda ka andmete nappuse tõttu
9. Miks on naiivne Bayes nii naiivne?
Vastus:
Naiivne Bayes on nii naiivne, kuna eeldab, et kõik andmekogumi funktsioonid on võrdselt olulised ja sõltumatud.
10. Mis on masinaõppes üleliigne paigaldamine?
Vastus:
See on populaarne masinõppega intervjuu küsimus, mida küsiti ühes intervjuus. Liigkõlblikkus masinõppes määratletakse kui statistiline mudel kirjeldab juhusliku vea või müra olemasolu aluseks oleva seose asemel või kui mudel on liiga keeruline.
11. Millistel tingimustel juhtub ületäitumine?
Vastus:
Üks olulisi põhjuseid ja ülekomplekteerimise võimalus on see, et mudeli koolitamiseks kasutatavad kriteeriumid ei ole samad, mis mudeli tõhususe hindamiseks.
12. Kuidas saab vältida liigset paigaldamist?
Vastus:
Ülemüürimist saab vältida, kasutades:
• Palju andmeid
• ristvalideerimine
2. osa - masinõppega intervjuu küsimused (täpsemad)
Vaadakem nüüd üksikasjalikke masinõppe intervjuu küsimusi.
13. Millised on viis populaarset masinõppe algoritmi?
Vastus:
Allpool on loetelu viiest populaarsest masinõppe algoritmist:
• Otsuse puud
• Tõenäolised võrgud
• Lähim naaber
• Toetage vektormasinaid
• Närvivõrgud
14. Millised on erinevad kasutusjuhud, kus saab kasutada masinõppe algoritme?
Vastus:
Masinõppe algoritme saab kasutada järgmistel juhtudel:
• Pettuste tuvastamine
• Näotuvastus
• Looduslik keele töötlemine
• Turu segmenteerimine
• Teksti kategoriseerimine
• Bioinformaatika
Liigume järgmiste masinõppe intervjuu küsimuste juurde.
15. Mis on parameetrilised mudelid ja mitteparameetrilised mudelid?
Vastus:
Parameetrilised mudelid on need, millel on piiratud arv parameetreid ja uute andmete ennustamiseks peate teadma ainult mudeli parameetreid.
Mitteparameetrilised mudelid on sellised, millel on piiramatu arv parameetreid, mis võimaldavad suuremat paindlikkust ja uute andmete ennustamist, peate teadma mudeli parameetreid ja täheldatud andmete olekut.
16. Millised on masinaõppes hüpoteeside või mudelite koostamise kolm etappi?
Vastus:
See on intervjuus korduma kippuvad masinõppe küsimused. Kolm etappi hüpoteeside või mudeli loomiseks masinõppes on:
1. Näidishoone
2. Mudeli testimine
3. Mudeli rakendamine
17. Mis on induktiivse loogika programmeerimine masinõppes (ILP)?
Vastus:
Induktiivne loogiline programmeerimine (ILP) on masinõppe alamväli, mis kasutab loogikaprogrammeerimist, esindades taustteadmisi ja näiteid.
18. Mis vahe on klassifitseerimisel ja regressioonil?
Vastus:
Klassifikatsiooni ja regressiooni erinevus on järgmine:
• Klassifitseerimine seisneb rühma liikmesuse tuvastamises, samas kui regressioonitehnika hõlmab vastuse ennustamist.
• Klassifitseerimise ja regressiooni tehnikad on seotud ennustamisega
• Klassifikatsioon ennustab klassi kuulumist, regressioon aga ennustab pideva kogumi väärtust
• Klassifikatsioonitehnikat eelistatakse regressioonile, kui mudeli tulemuste järgi tuleb tagastada konkreetsete selgesõnaliste kategooriatega andmekogumis olevate andmepunktide kuulumine
Liigume järgmiste masinõppe intervjuu küsimuste juurde.
19. Mis vahe on induktiivsel masinõppel ja deduktiivsel masinõppel?
Vastus:
Erinevus induktiivse masinõppe ja deduktiivse masinõppe vahel on järgmine:
masinõpe, kus mudel õpib vaadeldavatel juhtumitel põhinevate näidete põhjal üldist järeldust tegema, samas kui deduktiivsel õppimisel teeb mudel kõigepealt järelduse ja seejärel järelduse.
20. Millised on otsustuspuude eelised?
Vastus:
Otsustuspuude eelised on:
• Otsustuspuid on lihtne tõlgendada
• mitteparameetriline
• Häälestamiseks on suhteliselt vähe parameetreid
21. Millised on otsustuspuude miinused?
Vastus:
Otsustuspuud on altid ületalve tegema. Kuid seda saab lahendada ansamblimeetoditega, nagu juhuslikud metsad või võimendatud puud.
22. Millised on närvivõrkude eelised?
Vastus:
See on keerukas masinõppega intervjuu küsimus, mida küsiti intervjuus. Neuraalvõrgud on viinud läbimurdeni struktureerimata andmekogude, näiteks piltide, heli ja video jaoks. Nende uskumatu paindlikkus võimaldab neil õppida mustreid, mida ükski teine masinõppe algoritm õppida ei saa.
23. Mis on närvivõrkude miinused?
Vastus:
Neuraalvõrk nõuab lähenemiseks palju treeningandmeid. Samuti on keeruline valida õiget arhitektuuri ja sisemised “peidetud” kihid on arusaamatud.
24. Mis vahe on L1 ja L2 seadustamisel?
Vastus:
Erinevus L1 ja L2 vahel on järgmine:
• L1 / Laplace kipub taluma nii suuri kui ka väga väikeseid koefitsientide väärtusi, mis ületavad L2 / Gaussi väärtust
• L1 võib anda hõredaid mudeleid, L2 aga mitte
• L1 ja L2 seadistamine hoiab ära ületalitluse koefitsientide kahanemisega
• L2 (Ridge) kahandab kõiki koefitsiente samade proportsioonide järgi, kuid ei välista ühtegi, samas kui L1 (Lasso) võib kahandada mõned koefitsiendid nullini, tehes muutuva valiku
• L1 on esimese hetke norm | x1-x2 | see on lihtsalt absoluutne erinevus kahe punkti vahel, kus L2 on teise hetke norm, mis vastab Eukleidese kaugusele, mis on | x1-x2 | 2.
• L2 seadistamine kipub levitama viga kõigi terminite vahel, samas kui L1 on binaarsem / hõredam
Soovitatavad artiklid
See on juhend masinõppega intervjuu küsimuste ja vastuste loendisse, et kandidaat saaks hõlpsalt neid masinõppega intervjuu küsimusi lahendada. See artikkel koosneb kõigist olulistest masinõppega seotud intervjuu küsimustest ja vastustest selles. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Intervjuu küsimused ülikoolilinnas
- Väärtuslikud andmetöötluse küsimused
- Intervjuuküsimused projektijuhi töökoha jaoks
- Näpunäited järgmise tööintervjuu naelutamiseks (ideed)