Inleiding tot Machine Learning Interviewvragen en antwoorden
Machine Learning is een benadering van kunstmatige intelligentie. Dit biedt een mogelijkheid voor elk systeem zodat het automatisch leert en verbetert zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machine Learning helpt bij de ontwikkeling van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze gebruiken om zelf te leren. Wanneer het statistische model een willekeurige fout oproept of wanneer het model buitengewoon complex is, helpt Machine Learning bij het oplossen van die complexiteiten.
Hieronder staan de 24 belangrijke interviewvragen en antwoorden over machine learning in 2019
Dus je hebt eindelijk je droombaan in Machine Learning gevonden, maar je vraagt je af hoe je het Machine Learning-interview kunt kraken en wat de waarschijnlijke vragen over Machine Learning-interviews in 2019 kunnen zijn. Elk interview is anders en de reikwijdte van een baan is ook anders. Met dit in gedachten hebben we de meest voorkomende interviewvragen en antwoorden over machine learning ontworpen om u te helpen succes te behalen in uw interview.
Deze vragen zijn als volgt verdeeld in twee delen:
Deel 1 - Interviewvragen machinaal leren (basis)
- Deel 2 - Interviewvragen machinaal leren (geavanceerd)
Deel 1 - Interviewvragen machinaal leren (basis)
Dit eerste deel behandelt de basisvragen en antwoorden over machinaal leren.
1. Wat versta je onder Machine Learning?
Antwoord:
Machine learning is een toepassing van kunstmatige intelligentie die systemen de mogelijkheid biedt om automatisch te leren en te verbeteren uit ervaring zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machine learning richt zich op de ontwikkeling van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze gebruiken om zelf te leren.
2. Geef een voorbeeld dat Machine Leaning in de industrie verklaart.
Antwoord:
Robots vervangen mensen in veel gebieden. Het is omdat robots zo zijn geprogrammeerd dat ze de taak kunnen uitvoeren op basis van gegevens die ze van sensoren verzamelen. Ze leren van de gegevens en gedragen zich intelligent.
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Machine Learning.
3. Wat zijn de verschillende algoritmetechnieken in Machine Learning?
Antwoord:
De verschillende soorten algoritme-technieken in Machine Learning zijn als volgt:
• Versterking leren
• Leren onder toezicht
• Zonder toezicht leren
• Semi-begeleid leren
• Transductie
• Leren om te leren
4. Wat is het verschil tussen machinaal leren onder toezicht en zonder toezicht?
Antwoord:
Dit zijn de basis Interviewvragen Machine Machine Learning die in een interview worden gesteld. Begeleid leren is een proces waarbij gegevens met het label moeten worden getraind terwijl leren zonder toezicht gegevenslabels vereist.
5. Wat is de functie van Ongecontroleerd Leren?
Antwoord:
De functie van Ongecontroleerd leren is als volgt:
• Zoek clusters van de gegevens van de gegevens
• Zoek laag-dimensionale weergaven van de gegevens
• Vind interessante aanwijzingen in gegevens
• Interessante coördinaten en correlaties
• Vind nieuwe observaties
6. Wat is de functie van Supervised Learning?
Antwoord:
De functie van Supervised Learning is als volgt:
• Classificaties
• Spraakherkenning
• Regressie
• Voorspel de tijdreeksen
• Tekenreeksen annoteren
7. Wat zijn de voordelen van Naive Bayes?
Antwoord:
De voordelen van Naive Bayes zijn:
• De classificator zal sneller convergeren dan discriminerende modellen
• Het kan de interacties tussen functies niet leren
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Machine Learning.
8. Wat zijn de nadelen van Naive Bayes?
Antwoord:
De nadelen van Naive Bayes zijn:
• Dit komt omdat het probleem ontstaat bij continue functies
• Het maakt een zeer sterke veronderstelling over de vorm van uw gegevensdistributie
• Het kan ook gebeuren vanwege gegevensschaarste
9. Waarom is naïeve Bayes zo naïef?
Antwoord:
Naive Bayes is zo naïef omdat het ervan uitgaat dat alle functies in een gegevensset even belangrijk en onafhankelijk zijn.
10. Wat is overfitting bij machinaal leren?
Antwoord:
Dit zijn de populaire Machine Learning-interviewvragen die in een interview werden gesteld. Overfitting in Machine Learning wordt gedefinieerd als wanneer een statistisch model willekeurige fouten of ruis beschrijft in plaats van de onderliggende relatie of wanneer een model buitengewoon complex is.
11. Wat zijn de voorwaarden wanneer overfitting optreedt?
Antwoord:
Een van de belangrijke redenen en de mogelijkheid van overfitting is omdat de criteria die worden gebruikt voor het trainen van het model niet dezelfde zijn als de criteria die worden gebruikt om de effectiviteit van een model te beoordelen.
12. Hoe kunt u overfitting voorkomen?
Antwoord:
We kunnen overfitting voorkomen door gebruik te maken van:
• Veel gegevens
• Kruisvalidatie
Deel 2 - Interviewvragen machinaal leren (geavanceerd)
Laten we nu eens kijken naar de geavanceerde interviewvragen voor Machine Learning.
13. Wat zijn de vijf populaire algoritmen voor Machine Learning?
Antwoord:
Hieronder is de lijst van vijf populaire algoritmen van Machine Learning:
• Beslissingsbomen
• Probabilistische netwerken
• Dichtstbijzijnde buurman
• Ondersteuning van vectormachines
• Neurale netwerken
14. Wat zijn de verschillende gebruiksscenario's waar algoritmen voor machine learning kunnen worden gebruikt?
Antwoord:
De verschillende gebruiksscenario's waarbij algoritmen voor machine learning kunnen worden gebruikt, zijn de volgende:
• Fraude detectie
• Gezichtsherkenning
• Natuurlijke taalverwerking
• Marktaandeel
• Tekstcategorisatie
• Bio-informatica
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Machine Learning.
15. Wat zijn parametrische modellen en niet-parametrische modellen?
Antwoord:
Parametrische modellen zijn modellen met een eindig aantal parameters en om nieuwe gegevens te voorspellen, hoeft u alleen de parameters van het model te kennen.
Niet-parametrische modellen zijn modellen met een onbeperkt aantal parameters, waardoor meer flexibiliteit mogelijk is en nieuwe gegevens kunnen worden voorspeld. U moet de parameters van het model en de status van de waargenomen gegevens kennen.
16. Wat zijn de drie fasen om de hypothesen of modellen in machine learning op te bouwen?
Antwoord:
Dit zijn de veelgestelde vragen over Machine Learning-interviews in een interview. De drie fasen om de hypothesen of het model in machine learning op te bouwen zijn:
1. Modelbouw
2. Model testen
3. Toepassing van het model
17. Wat is inductieve logica programmeren in machinaal leren (ILP)?
Antwoord:
Inductive Logic Programming (ILP) is een subveld van machine learning dat gebruikmaakt van logische programmering die achtergrondkennis en voorbeelden vertegenwoordigt.
18. Wat is het verschil tussen classificatie en regressie?
Antwoord:
Het verschil tussen classificatie en regressie is als volgt:
• Bij classificatie gaat het om het identificeren van groepslidmaatschap, terwijl de regressietechniek het voorspellen van een reactie inhoudt.
• Classificatie- en regressietechnieken zijn gerelateerd aan de voorspelling
• Classificatie voorspelt het behoren tot een klasse, terwijl regressie de waarde voorspelt uit een continue set
• Classificatietechniek heeft de voorkeur boven regressie wanneer de resultaten van het model de eigendom van gegevenspunten in een gegevensset met specifieke expliciete categorieën moeten retourneren
Laten we doorgaan naar de volgende interviewvragen voor Machine Learning.
19. Wat is het verschil tussen inductief machine-leren en deductief machine-leren?
Antwoord:
Het verschil tussen inductief machine learning en deductief machine learning is als volgt:
machine-learning waarbij het model door voorbeelden leert uit een aantal waargenomen gevallen om een algemene conclusie te trekken, terwijl in deductief leren eerst het model de conclusie trekt en vervolgens de conclusie trekt.
20. Wat zijn de voordelen van beslissingsbomen?
Antwoord:
De voordelen van beslissingsbomen zijn:
• Beslisbomen zijn gemakkelijk te interpreteren
• Niet parametrisch
• Er zijn relatief weinig parameters om af te stemmen
21. Wat zijn de nadelen van beslissingsbomen?
Antwoord:
Beslisbomen zijn vatbaar voor overfit. Dit kan echter worden aangepakt door ensemble-methoden zoals willekeurige bossen of gebooste bomen.
22. Wat zijn de voordelen van neurale netwerken?
Antwoord:
Dit zijn de geavanceerde interviewvragen voor Machine Learning die in een interview zijn gesteld. Neurale netwerken hebben geleid tot doorbraken in de prestaties van ongestructureerde datasets zoals afbeeldingen, audio en video. Hun ongelooflijke flexibiliteit stelt hen in staat om patronen te leren die geen ander algoritme voor Machine Learning kan leren.
23. Wat zijn de nadelen van neurale netwerken?
Antwoord:
Neuraal netwerk vereist een grote hoeveelheid trainingsgegevens om te convergeren. Het is ook moeilijk om de juiste architectuur te kiezen en de interne "verborgen" lagen zijn onbegrijpelijk.
24. Wat is het verschil tussen regularisatie van L1 en L2?
Antwoord:
Het verschil tussen L1 en L2-regularisatie is als volgt:
• L1 / Laplace tolereert zowel grote waarden als zeer kleine waarden van coëfficiënten meer dan L2 / Gaussiaans
• L1 kan schaarse modellen opleveren, terwijl L2 dat niet doet
• L1 en L2 regularisatie voorkomt overfitting door krimp van de coëfficiënten
• L2 (Ridge) krimpt alle coëfficiënt met dezelfde verhoudingen, maar elimineert niets, terwijl L1 (Lasso) sommige coëfficiënten tot nul kan krimpen, waarbij variabele selectie wordt uitgevoerd
• L1 is de norm op het eerste moment | x1-x2 | dat is gewoon de absolute afstand tussen twee punten waar L2 een tweede-moment-norm is die overeenkomt met Euclidische afstand dat is | x1-x2 | 2.
• L2-regularisatie heeft de neiging om fouten onder alle termen te verspreiden, terwijl L1 meer binair / schaars is
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor de lijst met vragen en antwoorden over machinaal leren, zodat de kandidaat deze vragen over machine leren gemakkelijk kan beantwoorden. Dit artikel bestaat uit alle belangrijke interviewvragen en antwoorden op Machine Learning. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Interviewvragen op de campus
- Waardevolle sollicitatievragen voor Data Science
- Interviewvragen voor een projectmanager
- Tips om je volgende sollicitatiegesprek te maken (ideeën)