Úvod do strojového učení Interview Otázky a odpovědi
Strojové učení je přístup k umělé inteligenci. To poskytuje schopnost každému systému, aby se automaticky učil a zlepšoval, aniž by byl explicitně naprogramován. Strojové učení pomáhá při vývoji počítačových programů, které mohou přistupovat k datům a používat je k učení pro sebe. Když statistický model vyvolá náhodnou chybu nebo je-li model příliš složitý, pomáhá strojové učení při řešení těchto komplexností.
Níže je 24 důležitých otázek a odpovědí na strojové učení z roku 2019
Takže jste konečně našli svou vysněnou práci ve strojovém učení, ale přemýšlíte, jak rozbít rozhovor se strojovým učením a jaké by mohly být pravděpodobné otázky týkající se rozhovoru s strojovým učením 2019. Každý rozhovor je jiný a rozsah práce je také jiný. S ohledem na tuto skutečnost jsme navrhli nejčastější dotazy a odpovědi týkající se strojového učení, abychom vám pomohli dosáhnout úspěchu v rozhovoru.
Tyto otázky jsou rozděleny do dvou částí:
Část 1 - Rozhovory s strojovým učením (základní)
- Část 2 - Rozhovory s strojovým učením (pokročilé)
Část 1 - Rozhovory s strojovým učením (základní)
Tato první část zahrnuje základní otázky a odpovědi týkající se strojového učení.
1. Co rozumíte strojovému učení?
Odpovědět:
Strojové učení je aplikace umělé inteligence, která umožňuje systémům automaticky se učit a zlepšovat ze zkušeností, aniž by byla explicitně programována. Strojové učení se zaměřuje na vývoj počítačových programů, které mohou přistupovat k datům a používat je k učení pro sebe.
2. Uveďte příklad, který vysvětluje Machine Leaning v průmyslu.
Odpovědět:
Roboti nahrazují lidi v mnoha oblastech. Je to proto, že roboty jsou naprogramovány tak, že mohou vykonávat úlohu na základě dat, která shromažďují ze senzorů. Učí se z dat a chová se inteligentně.
Vraťme se k dalším dotazům na strojové interview.
3. Jaké jsou různé techniky algoritmů ve strojovém učení?
Odpovědět:
Různé typy algoritmických technik ve strojovém učení jsou následující:
• Posílení učení
• Dozorované učení
• Bez dozoru
• Učení pod dohledem
• Transdukce
• Naučit se učit
4. Jaký je rozdíl mezi strojovým učením pod dohledem a bez dozoru?
Odpovědět:
Toto jsou základní otázky týkající se rozhovoru o strojovém učení, které byly položeny v rozhovoru. Dozorované učení je proces, při kterém je vyžadováno školení označených dat, zatímco učení bez dozoru nevyžaduje označování dat.
5. Jaká je funkce učení bez dozoru?
Odpovědět:
Funkce učení bez dozoru je následující:
• Najděte shluky dat dat
• Najděte nízko-rozměrné reprezentace dat
• Najděte zajímavé směry v datech
• Zajímavé souřadnice a korelace
• Najděte nová pozorování
6. Jaká je funkce učení pod dohledem?
Odpovědět:
Funkce supervidovaného učení jsou následující:
• Klasifikace
• Rozpoznávání řeči
• Regrese
• Předpovídejte časové řady
• Anotovat řetězce
7. Jaké jsou výhody Naive Bayes?
Odpovědět:
Výhody Naive Bayes jsou:
• Klasifikátor bude konvergovat rychleji než diskriminační modely
• Nelze se naučit interakce mezi funkcemi
Vraťme se k dalším dotazům na strojové interview.
8. Jaké jsou nevýhody Naive Bayes?
Odpovědět:
Nevýhody Naive Bayes jsou:
• Je to proto, že problém nastává u nepřetržitých funkcí
• Vychází z velmi silného předpokladu tvaru distribuce vašich dat
• Může se také stát z důvodu nedostatku dat
9. Proč je naivní Bayes tak naivní?
Odpovědět:
Naive Bayes je tak naivní, protože předpokládá, že všechny funkce v datové sadě jsou stejně důležité a nezávislé.
10. Co je overfitting ve strojovém učení?
Odpovědět:
Toto jsou populární otázky týkající se rozhovoru o strojovém učení, které byly položeny v rozhovoru. Přetěžování ve strojovém učení je definováno jako situace, kdy statistický model popisuje náhodné chyby nebo šum namísto základního vztahu nebo když je model příliš složitý.
11. Jaké jsou podmínky, kdy dojde k overfittingu?
Odpovědět:
Jedním z důležitých důvodů a možností nadměrného vybavení je to, že kritéria použitá pro výcvik modelu nejsou stejná jako kritéria použitá k posouzení účinnosti modelu.
12. Jak se můžete vyhnout nadměrnému vybavení?
Odpovědět:
Nadměrnému vybavení se můžeme vyhnout použitím:
• Spousta dat
• Křížová validace
Část 2 - Rozhovory s strojovým učením (pokročilé)
Pojďme se nyní podívat na pokročilé otázky týkající se rozhovoru o strojovém učení.
13. Jaké je pět populárních algoritmů pro strojové učení?
Odpovědět:
Níže je uveden seznam pěti populárních algoritmů strojového učení:
• Rozhodovací stromy
• Pravděpodobnostní sítě
• Nejbližší soused
• Podpora vektorových strojů
• Neuronové sítě
14. Jaké jsou různé případy použití, kdy lze použít algoritmy strojového učení?
Odpovědět:
Různé případy použití, ve kterých lze použít algoritmy strojového učení, jsou následující:
• Detekce podvodů
• Detekce obličeje
• Zpracování přirozeného jazyka
• Segmentace trhu
• Kategorizace textu
• Bioinformatika
Vraťme se k dalším dotazům na strojové interview.
15. Co jsou parametrické modely a neparametrické modely?
Odpovědět:
Parametrické modely jsou modely s omezeným počtem parametrů a pro předpovídání nových dat potřebujete pouze znát parametry modelu.
Nonparametrické modely jsou modely s neomezeným počtem parametrů, které umožňují větší flexibilitu a předpovídají nová data, potřebujete znát parametry modelu a stav pozorovaných dat.
16. Jaké jsou tři fáze budování hypotéz nebo modelů strojového učení?
Odpovědět:
Toto jsou nejčastější dotazy týkající se strojového učení v rozhovoru. Tři fáze budování hypotéz nebo modelu ve strojovém učení jsou:
1. Modelová budova
2. Testování modelu
3. Použití modelu
17. Co je induktivní logické programování ve strojovém učení (ILP)?
Odpovědět:
Induktivní logické programování (ILP) je podpole strojového učení, které využívá logické programování představující základní znalosti a příklady.
18. Jaký je rozdíl mezi klasifikací a regresí?
Odpovědět:
Rozdíl mezi klasifikací a regresí je následující:
• Klasifikace je o identifikaci členství ve skupině, zatímco regresní technika zahrnuje předpovídání reakce.
• Klasifikační a regresní techniky souvisí s predikcí
• Klasifikace předpovídá příslušnost ke třídě, zatímco regrese předpovídá hodnotu ze spojité sady
• Klasifikační technika je upřednostňována před regresí, když výsledky modelu potřebují vrátit příslušnost datových bodů v datovém souboru se specifickými explicitními kategoriemi.
Vraťme se k dalším dotazům na strojové interview.
19. Jaký je rozdíl mezi induktivním strojovým učením a deduktivním strojovým učením?
Odpovědět:
Rozdíl mezi induktivním strojovým učením a deduktivním strojovým učením je následující:
strojové učení, kde se model učí příklady ze sady pozorovaných případů, aby vyvodil obecný závěr, zatímco v deduktivním učení model nejprve vyvodí závěr a poté se vyvodí závěr.
20. Jaké jsou výhody rozhodovacích stromů?
Odpovědět:
Výhody rozhodovacích stromů jsou:
• Rozhodovací stromy lze snadno interpretovat
• Neparametrické
• Naladit je relativně málo parametrů
21. Jaké jsou nevýhody rozhodovacích stromů?
Odpovědět:
Rozhodovací stromy jsou náchylné k nadměrnému osazení. To však lze řešit pomocí komplikačních metod, jako jsou náhodné lesy nebo zesílené stromy.
22. Jaké jsou výhody neuronových sítí?
Odpovědět:
Toto jsou pokročilé otázky týkající se rozhovoru o strojovém učení, které byly položeny v rozhovoru. Neuronové sítě vedly k průlomům ve výkonu pro nestrukturované datové sady, jako jsou obrázky, zvuk a video. Jejich neuvěřitelná flexibilita jim umožňuje učit se vzory, které se nemohou naučit žádné jiné algoritmy strojového učení.
23. Jaké jsou nevýhody neuronových sítí?
Odpovědět:
Neuronová síť vyžaduje konvergenci velkého množství tréninkových dat. Je také obtížné vybrat správnou architekturu a vnitřní „skryté“ vrstvy jsou nepochopitelné.
24. Jaký je rozdíl mezi regularizací L1 a L2?
Odpovědět:
Rozdíl mezi regularizací L1 a L2 je následující:
• L1 / Laplace má tendenci tolerovat jak velké hodnoty, tak velmi malé hodnoty koeficientů více než L2 / Gaussian
• L1 může poskytovat řídké modely, zatímco L2 ne
• L1 a L2 regularizace zabraňuje nadměrnému přizpůsobování zmenšením koeficientů
• L2 (Ridge) zmenší všechny koeficienty o stejné proporce, ale eliminuje žádný, zatímco L1 (Lasso) může zmenšit některé koeficienty na nulu, provést výběr proměnných
• L1 je normou prvního okamžiku | x1-x2 | to je jednoduše absolutní odstup mezi dvěma body, kde L2 je normou druhého okamžiku odpovídající Euklidovské vzdálenosti, která je | x1-x2 | 2.
• L2 regularizace má tendenci šířit chyby mezi všechny termíny, zatímco L1 je binární / řídká
Doporučené články
Toto byl průvodce seznamem otázek a odpovědí na strojové učení a rozhovory, aby uchazeč mohl tyto otázky týkající se strojového učení snadno zareagovat. Tento článek obsahuje všechny důležité otázky a odpovědi týkající se strojového učení. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Otázky pro rozhovor v areálu
- Hodnotné rozhovory s datovými vědami
- Rozhovor Otázky pro práci vedoucího projektu
- Tipy pro přibití dalšího pohovoru (nápady)