Introduzione alle domande e alle risposte dell'intervista di Machine Learning
L'apprendimento automatico è un approccio all'intelligenza artificiale. Ciò fornisce una capacità a ogni sistema in modo tale da apprendere e migliorare automaticamente senza essere programmato esplicitamente. L'apprendimento automatico aiuta nello sviluppo di programmi per computer che possono accedere ai dati e utilizzarli per apprendere da soli. Quando il modello statistico genera un errore casuale o quando il modello è eccessivamente complesso, Machine Learning aiuta a risolvere tali complessità.
Di seguito sono riportate le 24 importanti domande e risposte dell'intervista di Machine Learning 2019
Quindi hai finalmente trovato il lavoro dei tuoi sogni in Machine Learning ma ti stai chiedendo come rompere l'intervista di Machine Learning e quali potrebbero essere le probabili domande dell'intervista di Machine Learning 2019. Ogni colloquio è diverso e anche la portata di un lavoro è diversa. Tenendo presente questo, abbiamo progettato le domande e le risposte più comuni per l'intervista di Machine Learning per aiutarti a ottenere il successo durante il tuo colloquio.
Queste domande sono divise in due parti:
Parte 1 - Domande di intervista sull'apprendimento automatico (di base)
- Parte 2 - Domande di intervista sull'apprendimento automatico (avanzate)
Parte 1 - Domande di intervista sull'apprendimento automatico (di base)
Questa prima parte riguarda le domande e le risposte di intervista di Machine Learning di base.
1. Che cosa capisci con Machine Learning?
Risposta:
L'apprendimento automatico è un'applicazione dell'intelligenza artificiale che fornisce ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento automatico si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono accedere ai dati e utilizzarli per apprendere da soli.
2. Fai un esempio che spieghi la tendenza alla macchina nell'industria.
Risposta:
I robot stanno sostituendo gli umani in molte aree. È perché i robot sono programmati in modo tale da poter eseguire l'attività in base ai dati raccolti dai sensori. Imparano dai dati e si comportano in modo intelligente.
Passiamo alle prossime domande di intervista di Machine Learning.
3. Quali sono le diverse tecniche Algorithms in Machine Learning?
Risposta:
I diversi tipi di tecniche di algoritmo in Machine Learning sono i seguenti:
• Insegnamento rafforzativo
• Apprendimento supervisionato
• Apprendimento senza supervisione
• Apprendimento semi supervisionato
• Trasduzione
• Imparare a imparare
4. Qual è la differenza tra l'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato?
Risposta:
Queste sono le domande di base per l'intervista di Machine Learning poste in un'intervista. L'apprendimento supervisionato è un processo in cui richiede la formazione di dati etichettati Mentre l'apprendimento non supervisionato non richiede etichettatura dei dati.
5. Qual è la funzione dell'apprendimento non supervisionato?
Risposta:
La funzione di apprendimento non supervisionato è la seguente:
• Trova i cluster dei dati dei dati
• Trova rappresentazioni a bassa dimensione dei dati
• Trova indicazioni interessanti nei dati
• Coordinate e correlazioni interessanti
• Trova nuove osservazioni
6. Qual è la funzione dell'apprendimento supervisionato?
Risposta:
Le funzioni dell'apprendimento supervisionato sono le seguenti:
• Classificazioni
• Riconoscimento vocale
• Regressione
• Prevedere le serie storiche
• Annota stringhe
7. Quali sono i vantaggi di Naive Bayes?
Risposta:
I vantaggi di Naive Bayes sono:
• Il classificatore converge più rapidamente dei modelli discriminatori
• Non è in grado di apprendere le interazioni tra le funzionalità
Passiamo alle prossime domande di intervista di Machine Learning.
8. Quali sono gli svantaggi di Naive Bayes?
Risposta:
Gli svantaggi di Naive Bayes sono:
• È perché il problema sorge per le funzionalità continue
• Presuppone in modo molto forte la forma della distribuzione dei dati
• Può anche accadere a causa della scarsità di dati
9. Perché l'ingenua Bayes è così ingenua?
Risposta:
Naive Bayes è così ingenuo perché presuppone che tutte le funzionalità di un set di dati siano ugualmente importanti e indipendenti.
10. Che cos'è il sovradimensionamento nell'apprendimento automatico?
Risposta:
Queste sono le domande frequenti sull'intervista di Machine Learning poste in un'intervista. Il sovrautilizzo in Machine Learning è definito come quando un modello statistico descrive errori casuali o rumore invece della relazione sottostante o quando un modello è eccessivamente complesso.
11. Quali sono le condizioni quando si verifica un overfitting?
Risposta:
Uno dei motivi importanti e la possibilità di overfitting è perché i criteri utilizzati per l'addestramento del modello non sono gli stessi dei criteri utilizzati per giudicare l'efficacia di un modello.
12. Come evitare un eccesso di adattamento?
Risposta:
Possiamo evitare un eccesso di adattamento utilizzando:
• Molti dati
• Convalida incrociata
Parte 2 - Domande di intervista sull'apprendimento automatico (avanzate)
Diamo ora un'occhiata alle Domande avanzate per l'intervista a Machine Learning.
13. Quali sono i cinque algoritmi popolari per l'apprendimento automatico?
Risposta:
Di seguito è riportato l'elenco di cinque algoritmi popolari di Machine Learning:
• Alberi decisionali
• Reti probabilistiche
• Il vicino più prossimo
• Supporto macchine vettoriali
• Reti neurali
14. Quali sono i diversi casi d'uso in cui è possibile utilizzare algoritmi di apprendimento automatico?
Risposta:
I diversi casi d'uso in cui è possibile utilizzare algoritmi di apprendimento automatico sono i seguenti:
• Intercettazione di una frode
• Riconoscimento facciale
• Elaborazione del linguaggio naturale
• Segmentazione del mercato
• Classificazione del testo
• Bioinformatica
Passiamo alle prossime domande di intervista di Machine Learning.
15. Cosa sono i modelli parametrici e i modelli non parametrici?
Risposta:
I modelli parametrici sono quelli con un numero finito di parametri e per prevedere nuovi dati, è sufficiente conoscere i parametri del modello.
I modelli non parametrici sono quelli con un numero illimitato di parametri, consentendo una maggiore flessibilità e la previsione di nuovi dati, è necessario conoscere i parametri del modello e lo stato dei dati che sono stati osservati.
16. Quali sono le tre fasi per costruire le ipotesi o i modelli nell'apprendimento automatico?
Risposta:
Queste sono le domande frequenti per l'intervista a Machine Learning in un'intervista. Le tre fasi per costruire le ipotesi o il modello nell'apprendimento automatico sono:
1. Costruzione di modelli
2. Test del modello
3. Applicazione del modello
17. Che cos'è la programmazione logica induttiva in Machine Learning (ILP)?
Risposta:
La programmazione logica induttiva (ILP) è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza la programmazione logica che rappresenta la conoscenza e gli esempi di base.
18. Qual è la differenza tra classificazione e regressione?
Risposta:
Le differenze tra classificazione e regressione sono le seguenti:
• La classificazione riguarda l'identificazione dell'appartenenza al gruppo mentre la tecnica di regressione prevede la previsione di una risposta.
• Le tecniche di classificazione e regressione sono correlate alla previsione
• La classificazione prevede l'appartenenza a una classe mentre la regressione prevede il valore da un insieme continuo
• La tecnica di classificazione è preferita alla regressione quando i risultati del modello devono restituire l'appartenenza dei punti dati in un set di dati con specifiche categorie esplicite
Passiamo alle prossime domande di intervista di Machine Learning.
19. Qual è la differenza tra apprendimento automatico induttivo e apprendimento automatico deduttivo?
Risposta:
La differenza tra apprendimento automatico induttivo e apprendimento automatico deduttivo è la seguente:
apprendimento automatico in cui il modello apprende dagli esempi da una serie di istanze osservate per trarre una conclusione generalizzata, mentre nell'apprendimento deduttivo il modello trae dapprima la conclusione e quindi la conclusione viene tratta.
20. Quali sono i vantaggi degli alberi decisionali?
Risposta:
I vantaggi degli alberi decisionali sono:
• Gli alberi decisionali sono facili da interpretare
• Non parametrico
• Ci sono relativamente pochi parametri da mettere a punto
21. Quali sono gli svantaggi degli alberi decisionali?
Risposta:
Gli alberi decisionali sono soggetti a sovralimentazione. Tuttavia, questo può essere affrontato con metodi di ensemble come foreste casuali o alberi potenziati.
22. Quali sono i vantaggi delle reti neurali?
Risposta:
Queste sono le domande avanzate per l'intervista di Machine Learning poste in un'intervista. Le reti neurali hanno portato a miglioramenti delle prestazioni per set di dati non strutturati come immagini, audio e video. La loro incredibile flessibilità consente loro di apprendere schemi che nessun altro algoritmo di Machine Learning può apprendere.
23. Quali sono gli svantaggi delle reti neurali?
Risposta:
La rete neurale richiede una grande quantità di dati di allenamento per convergere. È anche difficile scegliere l'architettura giusta e gli strati interni "nascosti" sono incomprensibili.
24. Qual è la differenza tra la regolarizzazione L1 e L2?
Risposta:
Le differenze tra la regolarizzazione L1 e L2 sono le seguenti:
• L1 / Laplace tende a tollerare sia valori grandi che valori molto piccoli di coefficienti superiori a L2 / Gaussiano
• L1 può produrre modelli sparsi mentre L2 no
• La regolarizzazione L1 e L2 previene l'eccessivo adattamento riducendo i coefficienti
• L2 (Ridge) riduce tutti i coefficienti delle stesse proporzioni ma non ne elimina nessuno, mentre L1 (Lasso) può ridurre alcuni coefficienti a zero, eseguendo la selezione variabile
• L1 è la norma del primo momento | x1-x2 | questa è semplicemente la sostanza assoluta tra due punti in cui L2 è la norma del secondo momento corrispondente alla distanza euclidea che è | x1-x2 | 2.
• La regolarizzazione L2 tende a diffondere l'errore tra tutti i termini, mentre L1 è più binario / rado
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Questa è stata una guida all'elenco delle domande e risposte dell'intervista di Machine Learning in modo che il candidato possa reprimere facilmente queste domande di intervista di Machine Learning. In questo articolo sono contenute tutte le domande e risposte importanti relative al colloquio con Machine Learning. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
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