Увод у питања и одговоре о стројном учењу
Машинско учење је приступ вештачкој интелигенцији. То пружа могућност сваког система тако да аутоматски учи и побољшава се без експлицитног програмирања. Машинско учење помаже у развоју рачунарских програма који могу да приступе подацима и користе их за учење за себе. Када статистички модел произведе случајну грешку или када је модел претјерано сложен, машинско учење помаже у рјешавању тих сложености.
У наставку су наведена 24 важна питања и одговори за стројно учење за 2019. годину
Дакле, коначно сте пронашли посао из снова у Машинском учењу, али се питате како пробити интервју о Машинском учењу и шта би могло бити вероватно питања о интервјуу за Машинско учење за 2019. годину. Сваки интервју је различит и обим посла је такође различит. Имајући то у виду, осмислили смо најчешћа питања и одговоре о машинском учењу који ће вам помоћи да постигнете успех у свом интервјуу.
Ова питања су подељена у два дела:
Део 1 - Питања за интервју о машинском учењу (основна)
- Део 2 - Питања за интервју о машинском учењу (напредно)
Део 1 - Питања за интервју о машинском учењу (основна)
Овај први део покрива основна питања и одговоре за стројно учење.
1. Шта разумете од машинског учења?
Одговор:
Машинско учење је апликација вештачке интелигенције која системима пружа могућност да аутоматски уче и побољшају се из искуства без експлицитног програмирања. Машинско учење је усмерено на развој рачунарских програма који могу да приступе подацима и користе их за учење за себе.
2. Наведите пример који објашњава ослањање машина у индустрији.
Одговор:
Роботи замењују људе у многим областима. Роботи су програмирани тако да могу обављати задатак на основу података које прикупе од сензора. Уче на подацима и понашају се интелигентно.
Идемо на следећа питања о стројном учењу интервјуа.
3. Које су различите алгоритме у машинском учењу?
Одговор:
Различите врсте алгоритама у машинском учењу су следеће:
• Учење ојачања
• Надзирано учење
• Ненадзоровано учење
• Полу-под надзором учења
• Трансдукција
• Научити како се учи
4. Која је разлика између надзираног и ненадзираног машинског учења?
Одговор:
Ово су основна питања о стројном учењу интервјуа постављена у интервјуу. Надзирано учење процес је у коме је потребно обучавање података означених док док неконтролирано учење не захтева означавање података.
5. Која је функција неконтролисаног учења?
Одговор:
Функција ненадзорованог учења је како слиједи:
• Пронађите гроздове података
• Пронађи податке у малим димензијама
• Пронађите занимљива упутства у подацима
• Занимљиве координате и корелације
• Пронађите нова запажања
6. Која је функција надзираног учења?
Одговор:
Функције супервизираног учења су како слиједи:
• Класификације
• Препознавање говора
• Регресија
• Предвидите временску серију
• Напомене за напомену
7. Које су предности Наиве Баиес-а?
Одговор:
Предности Наиве Баиес-а су:
• Класификатор ће се конвергирати брже од дискриминирајућих модела
• Не може да научи интеракције између функција
Идемо на следећа питања о стројном учењу интервјуа.
8. Које су мане Наиве Баиеса?
Одговор:
Недостаци Наиве Баиес-а су:
• То је зато што проблем настаје због континуираних функција
• То врло снажно претпоставља о облику ваше дистрибуције података
• То се може догодити и због недостатка података
9. Зашто је наиван Баиес тако наиван?
Одговор:
Наиве Баиес је толико наиван јер претпоставља да су све функције у скупу података подједнако важне и неовисне.
10. Шта је прекомерно уклапање у машинско учење?
Одговор:
Ово је популарно питање о интервјуу за машинско учење постављено у интервјуу. Прекомерно уклапање у машинско учење дефинисано је као када статистички модел описује случајну грешку или буку уместо сродног односа или када је модел претежно сложен.
11. Који су услови када се догоди Оверфиттинг?
Одговор:
Један од важних разлога и могућности прекомерног уклапања је тај што критеријуми коришћени за обуку модела нису исти као критеријуми који се користе за процену ефикасности модела.
12. Како можете избећи прекомерно уклапање?
Одговор:
Претеривање се може избећи коришћењем:
• Много података
• унакрсна валидација
Део 2 - Питања за интервју о машинском учењу (напредно)
Погледајмо сада напредна питања о интервјуу за машинско учење.
13. Којих је пет популарних алгоритама за машинско учење?
Одговор:
Испод је листа пет популарних алгоритама машинског учења:
• Дрвеће одлучивања
• вероватноће мреже
• Најближи сусед
• Подржавају векторске машине
• Неуронске мреже
14. Који су различити случајеви употребе у којима се могу користити алгоритми машинског учења?
Одговор:
Различити случајеви употребе алгоритама машинског учења су следећи:
• Откривање преваре
• Детекција лица
• Обрада природног језика
• Сегментација тржишта
• Категоризација текста
• Биоинформатика
Идемо на следећа питања о стројном учењу интервјуа.
15. Шта су параметријски модели и непараметрични модели?
Одговор:
Параметријски модели су они са ограниченим бројем параметара и да бисте предвидјели нове податке, морате знати само параметре модела.
Нон Параметриц модели су они са неограниченим бројем параметара, који омогућавају већу флексибилност и предвиђање нових података, морате знати параметре модела и стање података који су посматрани.
16. Које су три фазе за изградњу хипотеза или модела у машинском учењу?
Одговор:
Ово су често постављана питања о стројном учењу интервјуа у интервјуу. Три фазе за изградњу хипотеза или модела у машинском учењу су:
1. Изградња модела
2. Тестирање модела
3. Примена модела
17. Шта је индуктивно логичко програмирање у машинском учењу (ИЛП)?
Одговор:
Индуктивно логичко програмирање (ИЛП) је потпоље машинског учења које користи логичко програмирање које представља позадинско знање и примере.
18. Која је разлика између класификације и регресије?
Одговор:
Разлика између класификације и регресије је следећа:
• Класификација подразумева идентификовање припадности групи, док техника регресије укључује предвиђање одговора.
• Технике класификације и регресије су повезане са предвиђањем
• Класификација предвиђа припадност класи, док регресија предвиђа вредност континуираног скупа
• Техника класификације се преферира над регресијом када резултати модела требају вратити припадност податковних точака у скупу података са специфичним експлицитним категоријама
Идемо на следећа питања о стројном учењу интервјуа.
19. Која је разлика између индуктивног машинског учења и дедуктивног машинског учења?
Одговор:
Разлика између индуктивног машинског учења и дедуктивног машинског учења је следећа:
машинско учење где модел учи на примерима из скупа посматраних случајева како би направио општи закључак док у дедуктивном учењу модел прво доноси закључак, а затим доноси закључак.
20. Које су предности стабала одлучивања?
Одговор:
Предности стабала одлука су:
• Дрвеће одлука је лако интерпретирати
• Непараметрично
• Постоји релативно мало параметара за подешавање
21. Који су недостаци стабала одлучивања?
Одговор:
Стабла са одлукама су склона прекомерном коришћењу. Међутим, ово се може решити ансамбл методама попут случајних шума или појачаних стабала.
22. Које су предности неуронских мрежа?
Одговор:
Ово су напредна питања о стројном учењу интервјуа постављена у интервјуу. Неуронске мреже довеле су до пробоја перформанси за неструктуриране скупове података као што су слике, аудио и видео. Њихова невероватна флексибилност омогућава им да науче обрасце које ниједан други алгоритам машинског учења не може да научи.
23. Који су недостаци неуронских мрежа?
Одговор:
Неуронској мрежи је потребна велика количина података о тренингу да би се конвертовали. Такође је тешко одабрати праву архитектуру, а унутрашњи „скривени“ слојеви су несхватљиви.
24. Која је разлика између регулације Л1 и Л2?
Одговор:
Разлика између Л1 и Л2 регуларизације је следећа:
• Л1 / Лаплаце има тенденцију да толерише и велике вредности као и веома мале вредности коефицијената више од Л2 / Гауссиан
• Л1 може дати ријетке моделе, док Л2 не
• Регулација Л1 и Л2 спречава прекомерно уклапање смањујући коефицијенте
• Л2 (гребен) смањује све коефицијенте за исте пропорције, али елиминише ниједну, док Л1 (Лассо) може смањити неке коефицијенте на нулу, обављајући променљиви избор
• Л1 је норма првог момента | к1-к2 | то је једноставно апсолутна дıстанција између две тачке где је Л2 норма другог момента која одговара еуклидовој удаљености која је | к1-к2 | 2.
• Регулација легализације Л2 има тенденцију да се шири грешка међу свим изразима, док је Л1 бинарнија / мања
Препоручени чланци
Ово је водич за списак питања и одговора за интервју о машинском учењу како би кандидат могао лако да разбије ова питања о интервјуу за машинско учење. Овај чланак се састоји од свих важних питања и одговора за интервју о стројном учењу. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Питања о интервјуу за кампус
- Вредна питања о интервјуу за науку о подацима
- Питања за интервју за посао менаџера пројекта
- Савети за налажење следећег интервјуа за посао (идеје)