Bevezetés a gépi tanuláshoz Interjúkérdések és válaszok
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia megközelítése. Ez lehetővé teszi minden rendszer számára, hogy automatikusan megtanuljon és javuljon anélkül, hogy kifejezetten programozná. A gépi tanulás elősegíti az olyan számítógépes programok fejlesztését, amelyek hozzáférhetnek az adatokhoz és felhasználhatják azokat saját magának való megtanuláshoz. Amikor a statisztikai modell véletlenszerű hibát vet fel, vagy ha a modell túlságosan bonyolult, a Machine Learning segít ezeknek a komplexumoknak a megoldásában.
Az alábbiakban bemutatjuk a 2019 fontos 249 gépi tanulási interjú kérdését és válaszát
Tehát végül megtalálta álmai munkáját a Machine Learning-ben, de azon gondolkodik, hogyan lehet kitörni a Machine Learning interjút, és mi lehet a 2019-es Machine Learning interjúval kapcsolatos kérdés. Minden interjú különbözik, és a munkaköre is eltérő. Ezt szem előtt tartva a leggyakoribb gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdéseket és válaszokat dolgoztunk ki, amelyek segítenek az interjú sikerében.
Ezeket a kérdéseket két részre osztják:
1. rész - Gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések (alapvető)
- 2. rész - Gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések (haladó)
1. rész - Gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések (alapvető)
Ez az első rész az alapvető gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdéseket és válaszokat tartalmazza.
1. Mit értünk a gépi tanulással?
Válasz:
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia olyan alkalmazása, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy automatikusan megtanuljanak és javuljanak tapasztalataikból, anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A gépi tanulás olyan számítógépes programok fejlesztésére összpontosít, amelyek hozzáférhetnek az adatokhoz és felhasználhatják azokat saját magának való megtanuláshoz.
2. Adjon egy példát, amely magyarázza a gépi hajlítást az iparban.
Válasz:
A robotok sok területen helyettesítik az embereket. Ennek oka az, hogy a robotok úgy vannak beprogramozva, hogy az érzékelőktől összegyűjtött adatok alapján elvégezzék a feladatot. Tanulnak az adatokból és intelligensen viselkednek.
Térjünk át a következő gépi tanulási interjúkérdésekhez.
3. Melyek a különféle algoritmus technikák a gépi tanulásban?
Válasz:
A gépi tanulásban az algoritmus technikák különféle típusai a következők:
• Erősítő tanulás
• Felügyelt tanulás
• Nem felügyelt tanulás
• Félig felügyelt tanulás
• Transdukció
• Megtanulni tanulni
4. Mi a különbség a felügyelt és a nem felügyelt gépi tanulás között?
Válasz:
Ez az interjú során feltett alapvető gépi tanulási interjúkérdések. A felügyelt tanulás olyan folyamat, amelyben fel kell tüntetni az adatokkal ellátott adatokat, míg a felügyelet nélküli tanuláshoz nincs szükség adatcímkézésre.
5. Mi a felügyelet nélküli tanulás funkciója?
Válasz:
A nem felügyelt tanulás funkciója a következő:
• Keresse meg az adatok adatait
• Keresse meg az adatok alacsony méretű ábrázolásait
• Érdekes útmutatásokat találhat az adatokban
• Érdekes koordináták és összefüggések
• Keressen új megfigyeléseket
6. Mi a felügyelt tanulás funkciója?
Válasz:
A felügyelt tanulás funkciója a következő:
• Besorolások
• Beszédfelismerés
• Regresszió
• Jósolja meg az idősorokat
• Jegyzetek kommentálása
7. Melyek a Naive Bayes előnyei?
Válasz:
A Naive Bayes előnyei a következők:
• Az osztályozó gyorsabban konvergál, mint a diszkriminatív modellek
• Nem tudja megtanulni a funkciók közötti kölcsönhatásokat
Térjünk át a következő gépi tanulási interjúkérdésekhez.
8. Melyek a Naive Bayes hátrányai?
Válasz:
A Naive Bayes hátrányai a következők:
• Ennek oka az, hogy a probléma a folyamatos funkciók miatt merül fel
• Nagyon erőteljes feltételezést tesz az adatszolgáltatás alakjáról
• Az adathiány miatt ez megtörténhet
9. Miért olyan naiv Bayes?
Válasz:
A Naiv Bayes annyira naiv, mert feltételezi, hogy az adatkészlet összes tulajdonsága ugyanolyan fontos és független.
10. Mi a túlfűtés a gépi tanulásban?
Válasz:
Ez egy népszerű, gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdés, amelyet egy interjúban feltettek. A túlteljesítés a gépi tanulásban akkor határozható meg, amikor egy statisztikai modell véletlenszerű hibát vagy zajt ír le a mögöttes kapcsolat helyett, vagy amikor a modell túlságosan összetett.
11. Milyen feltételekkel történik a túlfűtés?
Válasz:
Az egyik fontos ok és a túllépés lehetősége azért van, mert a modell képzéséhez használt kritériumok nem azonosak a modell hatékonyságának megítélésére használt kritériumokkal.
12. Hogyan lehet elkerülni a túlfűtést?
Válasz:
A túlfűtés elkerülhető az alábbiak használatával:
• Sok adat
• Kereszt validálás
2. rész - Gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések (haladó)
Vessen egy pillantást a fejlett gépi tanulási interjúkérdésekre.
13. Mi az öt népszerű algoritmus a gépi tanuláshoz?
Válasz:
Az alábbiakban felsoroljuk a öt népszerű gépi tanulás algoritmust:
• Döntési fák
• Valószínűségi hálózatok
• Legközelebbi szomszéd
• Támogassa a vektorgépeket
• Neurális hálózatok
14. Melyek a különféle használati esetek, amikor gépi tanulási algoritmusok használhatók?
Válasz:
A gépi tanulási algoritmusok felhasználásának különféle esetei a következők:
• Csalások felderítése
• Arcfelismerés
• Természetes nyelvi feldolgozás
• Piaci szegmentáció
• Szöveg kategorizálása
• Bioinformáció
Térjünk át a következő gépi tanulási interjúkérdésekhez.
15. Mik a parametrikus modellek és a nem paraméteres modellek?
Válasz:
A paraméteres modellek véges számú paraméterrel rendelkeznek, és az új adatok előrejelzéséhez csak a modell paramétereit kell tudni.
A nem paraméteres modellek azok, amelyek korlátlan számú paraméterrel rendelkeznek, lehetővé téve a nagyobb rugalmasságot és az új adatok előrejelzését, ismernie kell a modell paramétereit és a megfigyelt adatok állapotát.
16. Mi a három szakasz a hipotézisek vagy modellek felépítéséhez a gépi tanulásban?
Válasz:
Ez egy gyakran feltett kérdés egy gépi tanulással kapcsolatos interjú során. A hipotézisek vagy modellek felépítésének három szakasza a gépi tanulásban:
1. Modellépület
2. Modell tesztelése
3. A modell alkalmazása
17. Mi az induktív logikai programozás a gépi tanulásban (ILP)?
Válasz:
Az Induktív Logikai Programozás (ILP) egy olyan gépi tanulás almezője, amely a háttér-ismereteket és példákat képviselő logikai programozást használja.
18. Mi a különbség a besorolás és a regresszió között?
Válasz:
Az osztályozás és a regresszió közötti különbség a következő:
• Az osztályozás a csoporttagság azonosításáról szól, míg a regressziós technika magában foglalja a válasz előrejelzését.
• A besorolási és regressziós technikák kapcsolódnak az előrejelzéshez
• A besorolás előre jelzi az osztályhoz való tartozást, míg a regresszió az előrejelzést egy folyamatos halmazból
• A klasszifikációs technikát részesítjük előnyben a regresszióval szemben, amikor a modell eredményeinek vissza kell téríteniük az adatpontok tartozását egy adott explicit kategóriákkal rendelkező adatkészletben.
Térjünk át a következő gépi tanulási interjúkérdésekhez.
19. Mi a különbség az induktív gépi tanulás és a deduktív gépi tanulás között?
Válasz:
Az induktív gépi tanulás és a deduktív gépi tanulás közötti különbség a következő:
gépi tanulás, ahol a modell megfigyelt példákból tanul egy általános következtetés levonására, míg a deduktív tanulás során a modell először levonja a következtetést, majd következtetést von le.
20. Milyen előnyei vannak a döntési fáknak?
Válasz:
A döntési fák előnyei a következők:
• A döntési fákat könnyű értelmezni
• Nem paraméteres
• Viszonylag kevés paraméter van a hangoláshoz
21. Melyek a döntési fák hátrányai?
Válasz:
A döntési fák hajlamosak túlterhelésre. Ezt azonban együttes módszerekkel lehet megoldani, például véletlenszerű erdőkkel vagy fellendített fákkal.
22. Melyek az ideghálózatok előnyei?
Válasz:
Ez az egy interjúban feltett speciális gépi tanulási interjúkérdések. A neurális hálózatok a nem ábrázolt adatkészletek, például képek, hang és videó teljesítményének áttörését eredményezték. Hihetetlen rugalmasságuk lehetővé teszi számukra olyan minták megtanulását, amelyeket egyetlen más gépi tanulási algoritmus sem képes megtanulni.
23. Melyek a neurális hálózatok hátrányai?
Válasz:
A neurális hálózat nagy mennyiségű képzési adatot igényel a konvergencia érdekében. Ezenkívül nehéz kiválasztani a megfelelő architektúrát, és a belső „rejtett” rétegek érthetetlenek.
24. Mi a különbség az L1 és az L2 szabályozás között?
Válasz:
Az L1 és L2 normalizálás közötti különbség a következő:
• Az L1 / Laplace hajlamos tolerálni mind a nagy értékeket, mind az nagyon alacsony értékeket, mint az L2 / Gaussian
• Az L1 ritka modelleket hozhat létre, míg az L2 nem
• Az L1 és L2 normalizálása megakadályozza a túlfutást az együtthatók csökkentésével
• Az L2 (gerinc) az összes együtthatót ugyanolyan arányokkal zsugorítja, de egyiket sem szünteti meg, míg az L1 (Lasso) néhány együtthatót nullára csökkenthet, változó kiválasztást hajtva végre.
• L1 az első pillanatban érvényes norma | x1-x2 | ez egyszerűen az abszolút elválasztás két pont között, ahol L2 a második pillanat normája, amely megfelel az euklideszi távolságnak | x1-x2 | 2.
• Az L2 normalizálása hajlamos arra, hogy hibát terjesszen az összes kifejezés között, míg az L1 binárisabb / ritkább
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések és válaszok listájához, így a jelölt könnyen meg tudja oldani ezeket a gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdéseket. Ez a cikk az összes fontos gépi tanulási interjú kérdéséből és válaszából áll. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Campus interjúkérdések
- Értékes adatok tudományos interjú kérdései
- Interjúkérdések egy projektmenedzser állására
- Ötletek a következő állásinterjú körömhez