Introduksjon til spørsmål om maskinintervju og svar
Maskinlæring er en tilnærming til kunstig intelligens. Dette gir en mulighet til alle systemer slik at det automatisk læres og forbedres uten å bli programmert eksplisitt. Machine Learning hjelper i utviklingen av dataprogrammer som kan få tilgang til data og bruke dem til å lære for seg selv. Når den statistiske modellen reiser en tilfeldig feil eller når modellen er for kompleks, hjelper Machine Learning med å løse disse kompleksitetene.
Nedenfor er de 24 viktige spørsmålene og svarene på Machine Learning Interview intervju fra 2019
Så du har endelig funnet drømmejobben din i Machine Learning, men lurer på hvordan du kan knekke Machine Learning-intervjuet og hva som kan være de sannsynlige spørsmålene om Machine Learning intervjuet. Hvert intervju er forskjellig, og omfanget av en jobb er også annerledes. Med dette i bakhodet har vi designet de vanligste spørsmålene og svarene om maskinlæring av intervjuer for å hjelpe deg med å få suksess i intervjuet.
Disse spørsmålene er delt inn i to deler er som følger:
Del 1 - Spørsmål om maskinlæring av intervjuer (grunnleggende)
- Del 2 - Spørsmål om maskinlæring intervju (avansert)
Del 1 - Spørsmål om maskinlæring av intervjuer (grunnleggende)
Denne første delen dekker de grunnleggende spørsmålene og svarene til Machine Learning Interview.
1. Hva forstår du med Machine Learning?
Svar:
Maskinlæring er en anvendelse av kunstig intelligens som gir systemer muligheten til automatisk å lære og forbedre av erfaring uten å være eksplisitt programmert. Maskinlæring fokuserer på utvikling av dataprogrammer som kan få tilgang til data og bruke dem til å lære for seg selv.
2. Gi et eksempel som forklarer Machine Leaning i industrien.
Svar:
Roboter erstatter mennesker på mange områder. Det er fordi roboter er programmert slik at de kan utføre oppgaven basert på data de samler inn fra sensorer. De lærer av dataene og oppfører seg intelligent.
La oss gå til de neste spørsmålene om maskinlæring.
3. Hva er de forskjellige algoritmeteknikkene i maskinlæring?
Svar:
De forskjellige typene av algoritmeteknikker i maskinlæring er som følger:
• Forsterkningslæring
• Veiledet læring
• Uovervåket læring
• Semi-veiledet læring
• Transduksjon
• Lære å lære
4. Hva er forskjellen mellom veiledet og uovervåket maskinlæring?
Svar:
Dette er de grunnleggende spørsmålene om maskinlæring, som stilles i et intervju. Veiledet læring er en prosess der den krever opplæring merkede data Mens uovervåket læring krever den ikke datamerking.
5. Hva er funksjonen til uovervåket læring?
Svar:
Funksjonen til Unsupervised Learning er som nedenfor:
• Finn klynger av dataene
• Finn lavdimensjonale representasjoner av dataene
• Finn interessante veibeskrivelser i data
• Interessante koordinater og korrelasjoner
• Finn nye observasjoner
6. Hva er funksjonen til Supervised Learning?
Svar:
Funksjonen til Supervised Learning er som nedenfor:
• Klassifiseringer
• Talegjenkjenning
• Regresjon
• Forutsi tidsserien
• Merk strenger
7. Hva er fordelene med Naive Bayes?
Svar:
Fordelene med Naive Bayes er:
• Klassifiseringen vil konvergere raskere enn diskriminerende modeller
• Den kan ikke lære samhandlingene mellom funksjonene
La oss gå til de neste spørsmålene om maskinlæring.
8. Hva er ulempene med Naive Bayes?
Svar:
Ulempene med Naive Bayes er:
• Det er fordi problemet oppstår ved kontinuerlige funksjoner
• Det er en veldig sterk antagelse om formen på datadistribusjonen din
• Det kan også skje på grunn av dataknapphet
9. Hvorfor er naive Bayes så naive?
Svar:
Naive Bayes er så naiv fordi den antar at alle funksjonene i et datasett er like viktige og uavhengige.
10. Hva er overfitting i maskinlæring?
Svar:
Dette er de populære spørsmålene om maskinlæring om intervju som stilles i et intervju. Overfitting in Machine Learning er definert som når en statistisk modell beskriver tilfeldig feil eller støy i stedet for det underliggende forholdet, eller når en modell er for kompleks.
11. Hva er forholdene når Overfitting skjer?
Svar:
En av de viktige årsakene og muligheten for overinnredning er fordi kriteriene som er brukt for å trene modellen ikke er de samme som kriteriene som er brukt for å bedømme effektiviteten til en modell.
12. Hvordan kan du unngå overdreven montering?
Svar:
Vi kan unngå overdreven montering ved å bruke:
• Masse data
• Kryssvalidering
Del 2 - Spørsmål om maskinlæring intervju (avansert)
La oss nå se på de avanserte spørsmålene om maskinlæring.
13. Hva er de fem populære algoritmene for maskinlæring?
Svar:
Nedenfor er listen over fem populære algoritmer for Machine Learning:
• Beslutningstrær
• Probabilistiske nettverk
• Nærmeste nabo
• Støtt vektormaskiner
• Nevrale nettverk
14. Hva er de forskjellige brukssakene der maskinlæringsalgoritmer kan brukes?
Svar:
De forskjellige brukstilfellene der maskinlæringsalgoritmer kan brukes er som følger:
• Oppsporing av svindel
• Ansiktsgjenkjennelse
• Naturlig språkbehandling
• Markedssegmentering
• Tekstkategorisering
• Bioinformatikk
La oss gå til de neste spørsmålene om maskinlæring.
15. Hva er parametriske modeller og ikke-parametriske modeller?
Svar:
Parametriske modeller er de med et begrenset antall parametere, og for å forutsi nye data, trenger du bare å vite parametrene til modellen.
Ikke-parametriske modeller er de med et ubegrenset antall parametere, noe som gir større fleksibilitet og for å forutsi nye data, må du kjenne til parametrene til modellen og tilstanden til dataene som er observert.
16. Hva er de tre stadiene for å bygge hypoteser eller modeller i maskinlæring?
Svar:
Dette er de ofte stilte spørsmålene om maskinlæring, i et intervju. De tre stadiene for å bygge hypoteser eller modell i maskinlæring er:
1. Modellbygg
2. Modelltesting
3. Bruke modellen
17. Hva er induktiv logisk programmering i maskinlæring (ILP)?
Svar:
Inductive Logic Programming (ILP) er et underfelt for maskinlæring som bruker logisk programmering som representerer bakgrunnskunnskap og eksempler.
18. Hva er forskjellen mellom klassifisering og regresjon?
Svar:
Forskjellen mellom klassifisering og regresjon er som følger:
• Klassifisering handler om å identifisere gruppemedlemskap mens regresjonsteknikken innebærer å forutsi en respons.
• Klassifisering og regresjonsteknikker er relatert til prediksjonen
• Klassifisering forutsier tilhørigheten til en klasse, mens regresjon forutsier verdien fra et kontinuerlig sett
• Klassifiseringsteknikk er å foretrekke fremfor regresjon når resultatene av modellen trenger å returnere tilhørigheten til datapunkter i et datasett med spesifikke eksplisitte kategorier.
La oss gå til de neste spørsmålene om maskinlæring.
19. Hva er forskjellen mellom induktiv maskinlæring og deduktiv maskinlæring?
Svar:
Forskjellen mellom induktiv maskinlæring og deduktiv maskinlæring er som følger:
maskinlæring der modellen lærer ved hjelp av eksempler fra et sett observerte tilfeller for å trekke en generalisert konklusjon, mens modellen i deduktiv læring først trekker konklusjonen og deretter trekkes konklusjonen.
20. Hva er fordelene med beslutningstrær?
Svar:
Fordelene med beslutningstrærne er:
• Beslutningstrær er enkle å tolke
• Ikke-parametrisk
• Det er relativt få parametere å stille inn
21. Hva er ulempene med vedtakstrær?
Svar:
Avgjørelses trær er utsatt for overfit. Imidlertid kan dette adresseres ved ensemblemetoder som tilfeldige skoger eller løvtrær.
22. Hva er fordelene med nevrale nettverk?
Svar:
Dette er de avanserte spørsmålene om maskinlæring, som stilles i et intervju. Nevrale nettverk har ført til gjennombrudd for ytelser for ustrukturerte datasett som bilder, lyd og video. Deres utrolige fleksibilitet lar dem lære mønstre som ingen annen maskinlæringsalgoritme kan lære.
23. Hva er ulempene med nevrale nettverk?
Svar:
Neural Network krever en stor mengde treningsdata for å konvergere. Det er også vanskelig å velge riktig arkitektur, og de interne ”skjulte” lagene er uforståelige.
24. Hva er forskjellen mellom L1 og L2-regularisering?
Svar:
Forskjellen mellom L1 og L2-regularisering er som følger:
• L1 / Laplace har en tendens til å tolerere både store verdier så vel som veldig små verdier av koeffisienter mer enn L2 / Gaussian
• L1 kan gi sparsomme modeller mens L2 ikke gjør det
• L1 og L2-regulering forhindrer overmontering ved å krympe koeffisientene
• L2 (Ridge) krymper alle koeffisientene i samme proporsjoner, men eliminerer ingen, mens L1 (Lasso) kan krympe noen koeffisienter til null, og utfører variabelt valg
• L1 er første øyeblikksnorm | x1-x2 | det er ganske enkelt den absolutte distansen mellom to punkter der L2 er andre øyeblikksnorm som tilsvarer den euklidiske avstanden som er | x1-x2 | 2.
• L2-regularisering har en tendens til å spre feil mellom alle vilkårene, mens L1 er mer binær / sparsom
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Liste over spørsmål og svar på maskinlæringsintervjuer, slik at kandidaten enkelt kan slå sammen disse spørsmålene om intervju av maskinlæring. Denne artikkelen består av alle viktige spørsmål om maskinlæring av intervju og svar i den. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Spørsmål om campusintervju
- Verdifulle Data Science Intervju Spørsmål
- Intervjuspørsmål for en prosjektlederjobb
- Tips for å spikre ditt neste jobbintervju (ideer)