Въведение във въпросите и отговорите за интервю за машинно обучение
Машинното обучение е подход към изкуствения интелект. Това осигурява възможност на всяка система, така че тя автоматично да се научи и подобри, без да бъде програмирана изрично. Машинното обучение помага при разработването на компютърни програми, които имат достъп до данни и да ги използват, за да се научат сами. Когато статистическият модел повдига случайна грешка или когато моделът е прекалено сложен, машинното обучение помага за решаването на тези сложности.
По-долу са представени 24 важни въпроса и отговори за интервю за машинно обучение за 2019 г.
Така че най-накрая сте намерили вашата мечтана работа в „Машинно обучение“, но се чудите как да пропуснете интервюто за машинно обучение и какви биха могли да бъдат вероятните въпроси за интервю за машинно обучение за 2019 г. Всяко интервю е различно и обхватът на работата също е различен. Имайки това предвид, ние разработихме най-често срещаните въпроси за машинно интервю за въпроси и отговори, които да ви помогнат да постигнете успех в интервюто.
Тези въпроси са разделени на две части, както следва:
Част 1 - Въпроси за интервю за машинно обучение (основни)
- Част 2 - Въпроси за интервю за машинно обучение (разширено)
Част 1 - Въпроси за интервю за машинно обучение (основни)
Тази първа част обхваща основните въпроси и отговори за машинно обучение за интервю.
1. Какво разбирате от машинно обучение?
Отговор:
Машинното обучение е приложение на изкуствен интелект, който предоставя на системите възможност за автоматично учене и усъвършенстване от опит, без да бъде изрично програмиран. Машинното обучение се фокусира върху разработването на компютърни програми, които имат достъп до данни и да ги използват, за да се научат сами.
2. Дайте пример, който обяснява машинното опиране в промишлеността.
Отговор:
Роботите заместват хората в много области. Това е така, защото роботите са програмирани така, че да могат да изпълняват задачата въз основа на данните, които събират от сензори. Те се учат от данните и се държат интелигентно.
Нека преминем към следващите въпроси за машинно обучение за интервю.
3. Какви са различните алгоритми в машинното обучение?
Отговор:
Различните видове техники на алгоритъм в машинното обучение са както следва:
• Укрепване на обучението
• Контролирано обучение
• Неуправляемо обучение
• Полу-контролирано обучение
• Трандукция
• Учене за учене
4. Каква е разликата между контролираното и не контролираното машинно обучение?
Отговор:
Това са основните въпроси за машинно обучение за интервю, зададени в интервю. Контролираното обучение е процес, при който се изисква обучение с етикетирани данни, докато без надзорното обучение не изисква етикетиране на данни.
5. Каква е функцията на Неуправляемото обучение?
Отговор:
Функцията на Неуправляемото обучение е както следва:
• Намерете групи от данни на данните
• Намерете нискоразмерни изображения на данните
• Намерете интересни упътвания в данните
• Интересни координати и корелации
• Намерете нови наблюдения
6. Каква е функцията на контролираното обучение?
Отговор:
Функциите на контролираното обучение са както следва:
• Класификации
• Гласово разпознаване
• Регресия
• Прогнозирайте времевата серия
• Коментиране на низове
7. Какви са предимствата на Naive Bayes?
Отговор:
Предимствата на Naive Bayes са:
• Класификаторът ще се сближи по-бързо от дискриминационните модели
• Не може да научи взаимодействията между функции
Нека преминем към следващите въпроси за машинно обучение за интервю.
8. Какви са недостатъците на Naive Bayes?
Отговор:
Недостатъците на Naive Bayes са:
• Това е така, защото проблемът възниква при непрекъснати функции
• Това прави много силно предположение за формата на вашето разпространение на данни
• Това може да се случи и поради недостиг на данни
9. Защо наивният Байес е толкова наивен?
Отговор:
Naive Bayes е толкова наивен, защото предполага, че всички функции в набора от данни са еднакво важни и независими.
10. Какво е превишаването в машинното обучение?
Отговор:
Това са популярните въпроси за интервю за машинно обучение, зададени в интервю. Overfitting в машинното обучение се дефинира, когато статистически модел описва случайна грешка или шум вместо базисната връзка или когато моделът е прекалено сложен.
11. Какви са условията, когато се извършва Overfitting?
Отговор:
Една от важните причини и възможността за преоборудване е, че критериите, използвани за обучението на модела, не са същите като критериите, използвани за преценка на ефикасността на даден модел.
12. Как можете да избегнете прекаляването?
Отговор:
Можем да избегнем прекаляването с помощта на:
• Много данни
• Кръстосана проверка
Част 2 - Въпроси за интервю за машинно обучение (разширено)
Нека сега да разгледаме разширените въпроси за интервю за машинно обучение.
13. Кои са петте популярни алгоритъма за машинно обучение?
Отговор:
По-долу е изброен петте популярни алгоритми за машинно обучение:
• дървета на решения
• Вероятни мрежи
• Най-близкият съсед
• Поддържащи векторни машини
• Невронни мрежи
14. Какви са различните случаи на използване, при които могат да се използват алгоритми за машинно обучение?
Отговор:
Различните случаи на използване, при които могат да се използват алгоритми за машинно обучение са, както следва:
• Откриване на измами
• Разпознаване на лица
• Обработка на естествен език
• Сегментиране на пазара
• Категоризация на текста
• Биоинформатика
Нека преминем към следващите въпроси за машинно обучение за интервю.
15. Какво представляват параметричните модели и непараметричните модели?
Отговор:
Параметричните модели са тези с ограничен брой параметри и за да предвидите нови данни, трябва само да знаете параметрите на модела.
Непараметричните модели са тези с неограничен брой параметри, позволяващи по-голяма гъвкавост и прогнозиране на нови данни, трябва да знаете параметрите на модела и състоянието на наблюдаваните данни.
16. Кои са трите етапа за изграждане на хипотези или модели в машинното обучение?
Отговор:
Това са често задаваните въпроси за машинно обучение за интервю в интервю. Трите етапа за изграждане на хипотези или модел в машинното обучение са:
1. Изграждане на модел
2. Тестване на модел
3. Прилагане на модела
17. Какво представлява индуктивното логическо програмиране в машинното обучение (ILP)?
Отговор:
Индуктивното логическо програмиране (ILP) е подполе на машинно обучение, което използва логическо програмиране, представящо основни знания и примери.
18. Каква е разликата между класификацията и регресията?
Отговор:
Разликата между класификация и регресия е следната:
• Класификацията се отнася до идентифициране на членството в групата, докато регресионната техника включва предвиждане на отговор.
• Техниките за класификация и регресия са свързани с прогнозирането
• Класификацията предсказва принадлежността към клас, докато регресията прогнозира стойността от непрекъснат набор
• Техниката за класифициране е предпочитана пред регресията, когато резултатите от модела трябва да върнат принадлежността на точки от данни в набор от данни с конкретни категорични категории
Нека преминем към следващите въпроси за машинно обучение за интервю.
19. Каква е разликата между индуктивното машинно обучение и дедуктивното машинно обучение?
Отговор:
Разликата между индуктивното машинно обучение и дедуктивното машинно обучение е следната:
машинно обучение, при което моделът се учи чрез примери от набор от наблюдавани случаи, за да направи обобщен извод, докато при дедуктивното обучение моделът първо прави заключението и след това заключението се прави.
20. Какви са предимствата на дърветата с решения?
Отговор:
Предимствата на дърветата за решения са:
• Дърветата с решения са лесни за интерпретация
• Непараметрични
• Има сравнително малко параметри за настройка
21. Какви са недостатъците на дърветата с решения?
Отговор:
Дърветата с решения са предразположени към прекаляване. Това обаче може да се реши чрез ансамблови методи като случайни гори или подсилени дървета.
22. Какви са предимствата на невронните мрежи?
Отговор:
Това са разширените въпроси за интервю за машинно обучение, зададени в интервю. Невронните мрежи доведоха до пробив в производителността за неструктурирани набори от данни, като изображения, аудио и видео. Невероятната им гъвкавост им позволява да научат модели, които никой друг алгоритъм за машинно обучение не може да научи.
23. Какви са недостатъците на невронните мрежи?
Отговор:
Невронната мрежа изисква голямо количество данни за обучение, за да се сближат. Също така е трудно да изберете правилната архитектура и вътрешните „скрити“ слоеве са неразбираеми.
24. Каква е разликата между L1 и L2 регуларизация?
Отговор:
Разликата между L1 и L2 регуларизация е следната:
• L1 / Лаплас е склонен да толерира както големи стойности, така и много малки стойности на коефициентите повече от L2 / Гаус
• L1 може да доведе до оскъдни модели, докато L2 не
• Регуларизацията L1 и L2 предотвратява прекаляването чрез свиване на коефициентите
• L2 (Ридж) свива всички коефициенти със същите пропорции, но елиминира нито един, докато L1 (Ласо) може да свие някои коефициенти до нула, извършвайки променлив избор
• L1 е нормата на първия момент | x1-x2 | това е просто абсолютното вещество между две точки, където L2 е норма на втория момент, съответстваща на евклидово разстояние, което е | x1-x2 | 2.
• Регуларизацията на L2 има склонност да разпространява грешка между всички термини, докато L1 е по-двоична / рядка
Препоръчителни статии
Това е ръководство за списък с въпроси и отговори на машинно обучение за интервю, така че кандидатът да може лесно да прекъсне тези въпроси за интервю за машинно обучение. Тази статия се състои от всички важни въпроси за интервю за машинно обучение и отговори в нея. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Въпроси за интервю в Campus
- Ценни въпроси за интервю за научни данни
- Въпроси за интервю за работа на ръководителя на проекта
- Съвети за нокти следващото си интервю за работа (идеи)