Вступ до запитань та відповідей щодо інтерв'ю машинного навчання
Машинне навчання - це підхід до штучного інтелекту. Це забезпечує можливість кожної системи такою, що вона автоматично навчається та вдосконалюється без явного програмування. Машинне навчання допомагає в розробці комп'ютерних програм, які можуть отримати доступ до даних та використовувати їх для того, щоб дізнатися самі. Коли статистична модель викликає випадкову помилку або коли модель надмірно складна, машинне навчання допомагає вирішити ці складності.
Нижче наведено 24 важливі запитання та відповіді з інтерв'ю машинного навчання за 2019 рік
Отже, ви нарешті знайшли роботу своєї мрії в машинному навчанні, але цікавитесь, як зламати співбесіду з машинного навчання та що може бути можливим питанням інтерв'ю з машинного навчання 2019 року. Кожне інтерв'ю різне, а сфера роботи теж різна. Маючи це на увазі, ми розробили найпоширеніші запитання та відповіді щодо машинного навчання, щоб допомогти вам досягти успіху в інтерв'ю.
Ці питання поділяються на дві частини:
Частина 1 - Питання для інтерв'ю машинного навчання (основні)
- Частина 2 - Питання для інтерв'ю машинного навчання (розширено)
Частина 1 - Питання для інтерв'ю машинного навчання (основні)
Ця перша частина охоплює основні запитання та відповіді щодо інтерв'ю машинного навчання.
1. Що ви розумієте під машинним навчанням?
Відповідь:
Машинне навчання - це застосування штучного інтелекту, що надає системам можливість автоматично вчитися та вдосконалюватись із досвіду, не будучи явно запрограмованим. Машинне навчання фокусується на розробці комп’ютерних програм, які можуть отримати доступ до даних та використовувати їх для того, щоб навчитися самостійно.
2. Наведіть приклад, що пояснює машинну схильність у промисловості.
Відповідь:
Роботи замінюють людей у багатьох областях. Це тому, що роботи запрограмовані таким чином, що вони можуть виконувати завдання на основі даних, які вони збирають від датчиків. Вони вчаться з даних і поводяться розумно.
Перейдемо до наступних запитань про інтерв'ю з машинного навчання.
3. Чим відрізняються алгоритми техніки машинного навчання?
Відповідь:
Різні види методів алгоритму в машинному навчанні такі:
• Навчання зміцненню
• Контрольоване навчання
• Непідконтрольне навчання
• Навчання під наглядом
• Трандукція
• Навчитися вчитися
4. У чому різниця між контрольованим та непідконтрольним машинним навчанням?
Відповідь:
Це основні запитання щодо інтерв'ю машинного навчання, задані в інтерв'ю. Контрольоване навчання - це процес, коли він вимагає навчання даних, позначених міткою, тоді як навчання без нагляду не вимагає маркування даних.
5. Яка функція непідконтрольного навчання?
Відповідь:
Функція непідконтрольного навчання полягає в наступному:
• Знайдіть кластери даних даних
• Знайдіть низькомірні зображення даних
• Знайдіть цікаві вказівки в даних
• Цікаві координати та кореляції
• Знайдіть нові спостереження
6. Яка функція контрольованого навчання?
Відповідь:
Функції контрольованого навчання наведені нижче:
• Класифікації
• Розпізнавання мови
• Регресія
• Прогнозуйте часовий ряд
• Повідомлення рядків
7. Які переваги Naive Bayes?
Відповідь:
Перевагами Naive Bayes є:
• Класифікатор зійде швидше, ніж дискримінаційні моделі
• Він не може вивчити взаємодію між функціями
Перейдемо до наступних запитань про інтерв'ю з машинного навчання.
8. Які недоліки Naive Bayes?
Відповідь:
Недоліками Naive Bayes є:
• Це пов'язано з тим, що проблема виникає для постійних функцій
• Це дуже сильно припускає форму вашої розподілу даних
• Це також може статися через дефіцит даних
9. Чому наївний Байєс такий наївний?
Відповідь:
Naive Bayes настільки наївний, оскільки передбачає, що всі функції в наборі даних однаково важливі та незалежні.
10. Що таке перевищення в машинному навчанні?
Відповідь:
Це популярні питання інтерв'ю для машинного навчання, задані в інтерв'ю. Перевиконання в машинному навчанні визначається як тоді, коли статистична модель описує випадкову помилку або шум замість базових відносин або коли модель надмірно складна.
11. Які умови, коли відбувається надмірне обладнання?
Відповідь:
Однією з важливих причин та можливості перевиконання є те, що критерії, які використовуються для навчання моделі, не є такими ж, як критерії, що використовуються для оцінювання ефективності моделі.
12. Як можна уникнути перевитрати?
Відповідь:
Ми можемо уникнути перевитрати, використовуючи:
• Багато даних
• Перехресне підтвердження
Частина 2 - Питання для інтерв'ю машинного навчання (розширено)
Давайте тепер подивимось на передові питання інтерв'ю з машинного навчання.
13. Які п'ять популярних алгоритмів машинного навчання?
Відповідь:
Нижче наведено список п'яти популярних алгоритмів машинного навчання:
• Дерева рішень
• Імовірнісні мережі
• Найближчий сусід
• Підтримка векторних машин
• Нейронні мережі
14. Які існують різні випадки використання, коли можна використовувати алгоритми машинного навчання?
Відповідь:
Випадки використання алгоритмів машинного навчання є різними:
• Виявлення шахрайства
• Виявлення обличчя
• Натуральна обробка мови
• Сегментація ринку
• Категоризація тексту
• Біоінформатика
Перейдемо до наступних запитань про інтерв'ю з машинного навчання.
15. Що таке параметричні моделі та непараметричні моделі?
Відповідь:
Параметричні моделі - це ті, що мають кінцеву кількість параметрів, і для прогнозування нових даних потрібно лише знати параметри моделі.
Непараметричні моделі - це такі, що мають необмежену кількість параметрів, що дозволяють отримати більшу гнучкість та передбачити нові дані, потрібно знати параметри моделі та стан даних, що спостерігалися.
16. Які три етапи побудови гіпотез чи моделей у машинному навчанні?
Відповідь:
Це найчастіші запитання щодо інтерв'ю з машинного навчання в інтерв'ю. Три етапи побудови гіпотез або моделі в машинному навчанні:
1. Побудова моделі
2. Тестування моделі
3. Застосування моделі
17. Що таке індуктивне логічне програмування в машинному навчанні (ILP)?
Відповідь:
Індуктивне логічне програмування (ILP) - це підполе машинного навчання, яке використовує логічне програмування, що представляє основні знання та приклади.
18. У чому різниця між класифікацією та регресією?
Відповідь:
Різниця між класифікацією та регресією полягає в наступному:
• Класифікація стосується визначення належності до групи, тоді як методика регресії передбачає передбачення відповіді.
• Методи класифікації та регресії пов'язані з прогнозуванням
• Класифікація передбачає приналежність до класу, тоді як регресія передбачає значення безперервного набору
• Техніка класифікації віддається перевазі регресії, коли результати моделі потребують повернення належності точок даних у наборі даних із конкретними явними категоріями
Перейдемо до наступних запитань про інтерв'ю з машинного навчання.
19. Чим відрізняється індуктивне машинне навчання від дедуктивного машинного навчання?
Відповідь:
Різниця між індуктивним машинним навчанням та дедуктивним машинним навчанням полягає в наступному:
машинне навчання, де модель вчиться на прикладах із набору спостережуваних випадків, щоб зробити узагальнений висновок, тоді як при дедуктивному навчанні модель спочатку робить висновок, а потім робиться висновок.
20. Які переваги мають дерева рішень?
Відповідь:
Перевагами дерев рішень є:
• Дерева рішень легко інтерпретувати
• непараметричні
• Налаштування порівняно мало параметрів
21. Які недоліки дерев рішень?
Відповідь:
Дерева рішень схильні до перевищення. Однак це можна вирішити за допомогою ансамблевих методів, таких як випадкові ліси чи підсилені дерева.
22. Які переваги нейронних мереж?
Відповідь:
Це розширені запитання щодо інтерв'ю машинного навчання, задані в інтерв'ю. Нейронні мережі призвели до прориву в продуктивності для неструктурованих наборів даних, таких як зображення, аудіо та відео. Їх неймовірна гнучкість дозволяє їм вивчати шаблони, яким не може навчитися жоден інший алгоритм машинного навчання.
23. Які недоліки нейронних мереж?
Відповідь:
Для нейромережі потрібна велика кількість навчальних даних для сходження. Також складно підібрати правильну архітектуру, і внутрішні «приховані» шари незрозумілі.
24. Чим відрізняється регуляризація L1 від L2?
Відповідь:
Різниця між L1 і L2 регуляризацією полягає в наступному:
• L1 / Лаплас, як правило, переносить як великі, так і дуже малі значення коефіцієнтів більше L2 / Гаусса
• L1 може давати рідкісні моделі, тоді як L2 - ні
• Регуляризація L1 і L2 запобігає надлишковому оснащенню, зменшуючи коефіцієнти
• L2 (Рідж) скорочує весь коефіцієнт на однакові пропорції, але не виключає жодного, тоді як L1 (Лассо) може скоротити деякі коефіцієнти до нуля, виконуючи вибір змінної
• L1 - норма першого моменту | x1-x2 | це просто абсолютна dı вещество між двома точками, де L2 є нормою другого моменту, що відповідає евклідовій відстані, що є | x1-x2 | 2.
• Регуляризація L2 має тенденцію до поширення помилок між усіма членами, тоді як L1 є більш двійковим / рідким
Рекомендовані статті
Це був посібник до списку машинних навчальних запитань та відповідей, щоб кандидат міг легко розправити ці запитання щодо інтерв'ю з машинного навчання. Ця стаття складається з усіх важливих запитань та відповідей щодо інтерв'ю машинного навчання. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Питання для інтерв'ю на кампусі
- Цінні запитання щодо інтерв'ю для даних
- Питання для співбесіди для роботи керівника проекту
- Поради щодо отримання наступного співбесіди (ідеї)