Introduktion till intervjufrågor och svar på maskininlärning
Machine Learning är en metod för konstgjord intelligens. Detta ger en möjlighet för varje system så att det automatiskt lär sig och förbättras utan att programmeras uttryckligen. Machine Learning hjälper till med utvecklingen av datorprogram som kan komma åt data och använda dem för att lära sig själva. När den statistiska modellen ger ett slumpmässigt fel eller när modellen är alltför komplex hjälper Machine Learning att lösa dessa komplexiteter.
Nedan finns de 24 viktiga frågorna och svaren om maskininlärning från 2019
Så du har äntligen hittat ditt drömjobb i Machine Learning men undrar hur du ska knäcka Machine Learning-intervjun och vad som kan vara de troliga frågorna om Machine Learning från 2019. Varje intervju är annorlunda och omfattningen av ett jobb är också annorlunda. Med detta i åtanke har vi utformat de vanligaste frågorna och svaren om maskininlärningsintervjuer för att hjälpa dig att få framgång i din intervju.
Dessa frågor är indelade i två delar är följande:
Del 1 - Intervjufrågor för maskininlärning (grundläggande)
- Del 2 - Frågor om maskininlärning (avancerad)
Del 1 - Intervjufrågor för maskininlärning (grundläggande)
Den första delen täcker de grundläggande frågorna och svaren på maskininlärningsintervjuer.
1. Vad förstår du med Machine Learning?
Svar:
Maskininlärning är en tillämpning av konstgjord intelligens som ger system förmågan att automatiskt lära sig och förbättra erfarenheter utan att uttryckligen programmeras. Maskininlärning fokuserar på utveckling av datorprogram som kan komma åt data och använda dem för att lära sig själva.
2. Ge ett exempel som förklarar maskinbenägenhet i branschen.
Svar:
Roboter ersätter människor på många områden. Det beror på att robotar är programmerade så att de kan utföra uppgiften baserat på data de samlar in från sensorer. De lär sig av uppgifterna och uppför sig intelligent.
Låt oss gå till nästa intervjufrågor om maskininlärning.
3. Vad är de olika algorittteknikerna i maskininlärning?
Svar:
De olika typerna av algoritmtekniker inom maskininlärning är följande:
• Förstärkningslärande
• Övervakad inlärning
• Oövervakat lärande
• Semi-handledd lärande
• Transduktion
• Lära sig för att lära
4. Vad är skillnaden mellan övervakad och oövervakad maskininlärning?
Svar:
Detta är de grundläggande frågor om maskininlärningsintervjuer som ställs i en intervju. Övervakat inlärning är en process där det krävs utbildning märkt data Medan oövervakat inlärning kräver det inte datamärkning.
5. Vad är funktionen med Unsupervised Learning?
Svar:
Funktionen för Unsupervised Learning är som nedan:
• Hitta kluster av datainformationen
• Hitta lågdimensionella representationer av data
• Hitta intressanta vägbeskrivningar i data
• Intressanta koordinater och korrelationer
• Hitta nya observationer
6. Vilken funktion har Supervised Learning?
Svar:
Funktionen för Supervised Learning är som nedan:
• Klassificeringar
• Taligenkänning
• Regression
• Förutse tidsserien
• Kommentera strängar
7. Vilka är fördelarna med Naive Bayes?
Svar:
Fördelarna med Naive Bayes är:
• Klassificeringen kommer att konvergera snabbare än diskriminerande modeller
• Det kan inte lära sig interaktioner mellan funktioner
Låt oss gå till nästa intervjufrågor om maskininlärning.
8. Vilka är nackdelarna med Naive Bayes?
Svar:
Nackdelarna med Naive Bayes är:
• Det beror på att problemet uppstår för kontinuerliga funktioner
• Det gör ett mycket starkt antagande om formen på din datadistribution
• Det kan också hända på grund av dataknapphet
9. Varför är naiva Bayes så naiva?
Svar:
Naive Bayes är så naiv eftersom den antar att alla funktioner i ett datasæt är lika viktiga och oberoende.
10. Vad är överdrivet i maskininlärning?
Svar:
Detta är de populära Machine Learning intervjufrågor som ställs i en intervju. Överpassning i maskininlärning definieras när en statistisk modell beskriver slumpmässigt fel eller brus i stället för det underliggande förhållandet eller när en modell är alltför komplex.
11. Vilka är villkoren när övermontering sker?
Svar:
Ett av de viktiga skälen och möjligheten att överanpassa är att kriterierna som används för att träna modellen inte är desamma som kriterierna som används för att bedöma effektiviteten hos en modell.
12. Hur kan du undvika övermontering?
Svar:
Vi kan undvika överanpassning genom att använda:
• Massor av data
• Korsvalidering
Del 2 - Frågor om maskininlärning (avancerad)
Låt oss nu titta på de avancerade frågor om maskininlärningsintervjuer.
13. Vilka är de fem populära algoritmerna för maskininlärning?
Svar:
Nedan är listan över fem populära algoritmer för maskininlärning:
• Beslutsträd
• Probabilistiska nätverk
• Närmaste granne
• Stöd vektormaskiner
• Neurala nätverk
14. Vilka är de olika användningsfallen där maskininlärningsalgoritmer kan användas?
Svar:
De olika användningsfallen där maskininlärningsalgoritmer kan användas är följande:
• Spårning av bedrägerier
• Ansiktsigenkänning
• Naturlig språkbehandling
• Marknadssegmentering
• Textkategorisering
• Bioinformatik
Låt oss gå till nästa intervjufrågor om maskininlärning.
15. Vad är parametriska modeller och icke-parametriska modeller?
Svar:
Parametriska modeller är de med ett begränsat antal parametrar och för att förutsäga nya data behöver du bara känna till parametrarna för modellen.
Icke-parametriska modeller är de med ett obegränsat antal parametrar, vilket möjliggör mer flexibilitet och förutsäga nya data, du måste känna till parametrarna för modellen och tillståndet för de data som har observerats.
16. Vilka är de tre stadierna för att bygga hypoteser eller modeller i maskininlärning?
Svar:
Detta är de vanliga frågorna om maskininlärningsintervjuer i en intervju. De tre stadierna för att bygga hypoteserna eller modellen i maskininlärning är:
1. Modellbyggnad
2. Modelltestning
3. Tillämpa modellen
17. Vad är induktiv logikprogrammering i maskininlärning (ILP)?
Svar:
Inductive Logic Programming (ILP) är ett underfält för maskininlärning som använder logisk programmering som representerar bakgrundskunskap och exempel.
18. Vad är skillnaden mellan klassificering och regression?
Svar:
Skillnaden mellan klassificering och regression är följande:
• Klassificering handlar om att identifiera gruppmedlemskap medan regressionstekniken innebär att förutsäga ett svar.
• Klassificerings- och regressionstekniker är relaterade till förutsägelsen
• Klassificering förutsäger tillhörigheten till en klass medan regression förutsäger värdet från en kontinuerlig uppsättning
• Klassificeringsteknik föredras framför regression när resultaten av modellen måste returnera datapunkternas tillhörighet i en datasats med specifika uttryckliga kategorier
Låt oss gå till nästa intervjufrågor om maskininlärning.
19. Vad är skillnaden mellan induktiv maskininlärning och deduktiv maskininlärning?
Svar:
Skillnaden mellan induktiv maskininlärning och deduktiv maskininlärning är följande:
maskininlärning där modellen lär sig genom exempel från en uppsättning observerade instanser för att dra en generaliserad slutsats medan modellen i deduktiv lärande först drar slutsatsen och sedan drar slutsatsen.
20. Vilka är fördelarna med beslutsträd?
Svar:
Fördelarna med beslutsträd är:
• Beslutsträd är lätta att tolka
• Icke-parametrisk
• Det finns relativt få parametrar att ställa in
21. Vilka är nackdelarna med beslutsträd?
Svar:
Beslutsträd är benägna att överföra. Men detta kan hanteras med ensemblemetoder som slumpmässiga skogar eller höjda träd.
22. Vilka är fördelarna med neurala nätverk?
Svar:
Detta är de avancerade intervallfrågorna om maskininlärning som ställs i en intervju. Neurala nätverk har lett till prestationsgenombrott för ostrukturerade datasätt som bilder, ljud och video. Deras otroliga flexibilitet gör att de kan lära sig mönster som ingen annan maskininlärningsalgoritm kan lära sig.
23. Vilka är nackdelarna med neurala nätverk?
Svar:
Neural Network kräver en stor mängd träningsdata för att konvergera. Det är också svårt att välja rätt arkitektur, och de interna "dolda" lagren är obegripliga.
24. Vad är skillnaden mellan L1 och L2-regularisering?
Svar:
Skillnaden mellan L1 och L2-regularisering är som följer:
• L1 / Laplace tenderar att tolerera både stora värden såväl som mycket små värden på koefficienter mer än L2 / Gaussian
• L1 kan ge glesa modeller medan L2 inte gör det
• L1 och L2-reglering förhindrar överanpassning genom att krympa koefficienterna
• L2 (Ridge) krymper alla koefficienter med samma proportioner men eliminerar ingen, medan L1 (Lasso) kan krympa vissa koefficienter till noll, vilket gör variabla val
• L1 är första ögonblicksnormen | x1-x2 | det är helt enkelt det absoluta avståndet mellan två punkter där L2 är en andra stund-norm som motsvarar Euklidisk avstånd som är | x1-x2 | 2.
• L2-regularisering tenderar att sprida fel mellan alla termer, medan L1 är mer binär / gles
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Lista över intervjuer och svar på maskininlärningsintervjuer så att kandidaten lätt kan slå samman dessa intervallfrågor om maskininlärning. Den här artikeln består av alla viktiga frågor om maskininlärningsintervjuer och svar i den. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Frågor om campusintervju
- Värdefulla datavetenskapintervjufrågor
- Intervjufrågor för ett projektledarejobb
- Tips för att spika din nästa jobbintervju (idéer)