Wprowadzenie do uczenia maszynowego Wywiad Pytania i odpowiedzi
Uczenie maszynowe to podejście do sztucznej inteligencji. Zapewnia to możliwość dla każdego systemu, dzięki czemu automatycznie uczy się i poprawia bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe pomaga w tworzeniu programów komputerowych, które mogą uzyskiwać dostęp do danych i wykorzystywać je do samodzielnego uczenia się. Gdy model statystyczny generuje losowy błąd lub gdy model jest zbyt skomplikowany, uczenie maszynowe pomaga w rozwiązaniu tych złożoności.
Poniżej znajdują się 24 ważne pytania i odpowiedzi na temat uczenia maszynowego w 2019 r
W końcu znalazłeś swoją wymarzoną pracę w Machine Learning, ale zastanawiasz się, jak złamać wywiad Machine Learning i jakie mogą być prawdopodobne pytania do rozmowy Machine Learning w 2019 roku. Każda rozmowa kwalifikacyjna jest inna, a zakres pracy również inny. Mając to na uwadze, opracowaliśmy najczęstsze pytania i odpowiedzi na temat uczenia maszynowego, aby pomóc Ci odnieść sukces w rozmowie.
Te pytania są podzielone na dwie części:
Część 1 - Pytania do wywiadu maszynowego (podstawowe)
- Część 2 - pytania do wywiadu maszynowego (zaawansowane)
Część 1 - Pytania do wywiadu maszynowego (podstawowe)
Ta pierwsza część obejmuje podstawowe pytania i odpowiedzi na temat uczenia maszynowego.
1. Co rozumiesz przez uczenie maszynowe?
Odpowiedź:
Uczenie maszynowe to aplikacja sztucznej inteligencji, która zapewnia systemom możliwość automatycznego uczenia się i doskonalenia na podstawie doświadczenia bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe koncentruje się na opracowywaniu programów komputerowych, które mogą uzyskiwać dostęp do danych i wykorzystywać je do samodzielnego uczenia się.
2. Podaj przykład, który wyjaśnia Leaning maszynowy w przemyśle.
Odpowiedź:
Roboty zastępują ludzi w wielu obszarach. Dzieje się tak, ponieważ roboty są zaprogramowane w taki sposób, aby mogły wykonywać to zadanie na podstawie danych gromadzonych z czujników. Uczą się na podstawie danych i zachowują się inteligentnie.
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu maszynowego.
3. Jakie są różne techniki algorytmów w uczeniu maszynowym?
Odpowiedź:
Różne typy technik algorytmicznych w uczeniu maszynowym są następujące:
• Nauka wzmocnienia
• Nadzorowana nauka
• Uczenie się bez nadzoru
• Częściowo nadzorowane uczenie się
• Transdukcja
• Nauka uczenia się
4. Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym nadzorowanym a nadzorowanym?
Odpowiedź:
To są podstawowe pytania dotyczące wywiadu maszynowego zadawane podczas wywiadu. Nadzorowane uczenie się jest procesem, w którym wymaga szkolenia danych oznaczonych etykietami Podczas gdy uczenie się bez nadzoru nie wymaga oznaczania danych.
5. Jaka jest funkcja uczenia się bez nadzoru?
Odpowiedź:
Funkcja uczenia się bez nadzoru jest następująca:
• Znajdź klastry danych danych
• Znajdź nisko wymiarowe reprezentacje danych
• Znajdź ciekawe wskazówki w danych
• Ciekawe współrzędne i korelacje
• Znajdź nowe spostrzeżenia
6. Jaka jest funkcja nauki nadzorowanej?
Odpowiedź:
Funkcje nadzorowanego uczenia się są następujące:
• Klasyfikacje
• Rozpoznawanie mowy
• Regresja
• Prognozuj szeregi czasowe
• Adnotuj ciągi
7. Jakie są zalety Naive Bayes?
Odpowiedź:
Zalety Naive Bayes to:
• Klasyfikator zbiega się szybciej niż modele dyskryminujące
• Nie może nauczyć się interakcji między funkcjami
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu maszynowego.
8. Jakie są wady Naive Bayes?
Odpowiedź:
Wady Naive Bayes to:
• Jest tak, ponieważ pojawia się problem z ciągłymi funkcjami
• Ma bardzo silne założenie na temat kształtu dystrybucji danych
• Może się to również zdarzyć z powodu niedoboru danych
9. Dlaczego naiwny Bayes jest taki naiwny?
Odpowiedź:
Naiwny Bayes jest tak naiwny, ponieważ zakłada, że wszystkie funkcje zestawu danych są równie ważne i niezależne.
10. Co to jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym?
Odpowiedź:
Jest to popularne pytanie dotyczące uczenia maszynowego podczas wywiadu. Nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym definiuje się, gdy model statystyczny opisuje losowy błąd lub szum zamiast powiązania leżącego u jego podstaw lub gdy model jest nadmiernie złożony.
11. Jakie są warunki wystąpienia nadmiernego dopasowania?
Odpowiedź:
Jednym z ważnych powodów i możliwości nadmiernego dopasowania jest to, że kryteria zastosowane do szkolenia modelu nie są takie same, jak kryteria zastosowane do oceny skuteczności modelu.
12. Jak uniknąć nadmiernego dopasowania?
Odpowiedź:
Możemy uniknąć przeuczenia, stosując:
• Dużo danych
• Walidacja krzyżowa
Część 2 - pytania do wywiadu maszynowego (zaawansowane)
Przyjrzyjmy się teraz zaawansowanym pytaniom dotyczącym wywiadu maszynowego.
13. Jakie są pięć popularnych algorytmów uczenia maszynowego?
Odpowiedź:
Poniżej znajduje się lista pięciu popularnych algorytmów uczenia maszynowego:
• Drzewa decyzyjne
• sieci probabilistyczne
• Najbliższy sąsiad
• Obsługa maszyn wektorowych
• Sieci neuronowe
14. Jakie są różne przypadki użycia, w których można zastosować algorytmy uczenia maszynowego?
Odpowiedź:
Różne przypadki użycia, w których można zastosować algorytmy uczenia maszynowego, są następujące:
• Wykrywanie oszustw
• Wykrywanie twarzy
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Segmentacja rynku
• Kategoryzacja tekstu
• Bioinformatyka
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu maszynowego.
15. Co to są modele parametryczne i modele nieparametryczne?
Odpowiedź:
Modele parametryczne to modele o skończonej liczbie parametrów. Aby przewidzieć nowe dane, wystarczy znać parametry modelu.
Modele nieparametryczne to modele z nieograniczoną liczbą parametrów, pozwalające na większą elastyczność i przewidywanie nowych danych, musisz znać parametry modelu i stan zaobserwowanych danych.
16. Jakie są trzy etapy budowania hipotez lub modeli uczenia maszynowego?
Odpowiedź:
Oto najczęściej zadawane pytania podczas wywiadu dotyczącego uczenia maszynowego. Trzy etapy budowania hipotez lub modelu uczenia maszynowego to:
1. Budowa modelu
2. Testowanie modeli
3. Stosowanie modelu
17. Co to jest programowanie logiki indukcyjnej w uczeniu maszynowym (ILP)?
Odpowiedź:
Indukcyjne programowanie logiczne (ILP) to dziedzina uczenia maszynowego, która wykorzystuje programowanie logiczne reprezentujące wiedzę podstawową i przykłady.
18. Jaka jest różnica między klasyfikacją a regresją?
Odpowiedź:
Różnica między klasyfikacją a regresją jest następująca:
• Klasyfikacja polega na określeniu przynależności do grupy, podczas gdy technika regresji obejmuje przewidywanie odpowiedzi.
• Techniki klasyfikacji i regresji są powiązane z prognozowaniem
• Klasyfikacja przewiduje przynależność do klasy, podczas gdy regresja przewiduje wartość z zestawu ciągłego
• Technika klasyfikacji jest lepsza niż regresja, gdy wyniki modelu muszą zwrócić przynależność punktów danych w zbiorze danych z konkretnymi kategoriami jawnymi
Przejdźmy do następnych pytań do wywiadu maszynowego.
19. Jaka jest różnica między indukcyjnym uczeniem maszynowym a dedukcyjnym uczeniem maszynowym?
Odpowiedź:
Różnica między indukcyjnym uczeniem maszynowym a dedukcyjnym uczeniem maszynowym jest następująca:
uczenie maszynowe, w którym model uczy się na podstawie przykładów z zestawu zaobserwowanych przypadków, aby wyciągnąć uogólniony wniosek, podczas gdy w uczeniu dedukcyjnym model najpierw wyciąga wnioski, a następnie wyciąga wnioski.
20. Jakie są zalety drzew decyzyjnych?
Odpowiedź:
Zalety drzew decyzyjnych to:
• Drzewa decyzyjne są łatwe do interpretacji
• Nieparametryczny
• Istnieje stosunkowo niewiele parametrów do dostrojenia
21. Jakie są wady drzew decyzyjnych?
Odpowiedź:
Drzewa decyzyjne są podatne na nadmierne dopasowanie. Można to jednak rozwiązać metodami złożonymi, takimi jak losowe lasy lub drzewa wzmocnione.
22. Jakie są zalety sieci neuronowych?
Odpowiedź:
To są zaawansowane pytania dotyczące wywiadu maszynowego zadawane podczas wywiadu. Sieci neuronowe doprowadziły do przełomowych wyników w nieustrukturyzowanych zestawach danych, takich jak obrazy, audio i wideo. Ich niesamowita elastyczność pozwala im uczyć się wzorców, których żaden inny algorytm uczenia maszynowego nie może się nauczyć.
23. Jakie są wady sieci neuronowych?
Odpowiedź:
Sieć neuronowa wymaga dużej ilości danych szkoleniowych do zbiegania się. Trudno jest również wybrać odpowiednią architekturę, a wewnętrzne „ukryte” warstwy są niezrozumiałe.
24. Jaka jest różnica między regularyzacją L1 i L2?
Odpowiedź:
Różnice między regularyzacją L1 i L2 są następujące:
• L1 / Laplace toleruje zarówno duże wartości, jak i bardzo małe wartości współczynników większe niż L2 / Gaussa
• L1 może dawać rzadkie modele, podczas gdy L2 nie
• Regularyzacja L1 i L2 zapobiega nadmiernemu dopasowaniu poprzez kurczenie się współczynników
• L2 (Ridge) zmniejsza cały współczynnik o te same proporcje, ale go nie eliminuje, podczas gdy L1 (Lasso) może zmniejszać niektóre współczynniki do zera, dokonując wyboru zmiennej
• L1 jest normą pierwszego momentu | x1-x2 | jest to po prostu absolutna odległość między dwoma punktami, w których L2 jest normą drugiego momentu odpowiadającą odległości euklidesowej, która wynosi | x1-x2 | 2.
• Normalizacja L2 ma tendencję do rozrzucania błędów między wszystkimi terminami, podczas gdy L1 jest bardziej binarny / rzadki
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po liście pytań i odpowiedzi na temat uczenia maszynowego, dzięki czemu kandydat może łatwo przełamać pytania związane z wywiadem maszynowym. Ten artykuł zawiera wszystkie zawarte w nim pytania i odpowiedzi na temat ważnego uczenia maszynowego. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Pytania do wywiadu w kampusie
- Wartościowe pytania do wywiadu z zakresu nauki o danych
- Pytania do wywiadu dotyczące pracy kierownika projektu
- Wskazówki, jak przygotować nowy wywiad podczas pracy (pomysły)