Perguntas e respostas da entrevista de aprendizado profundo
Hoje, o Deep Learning é visto como uma das tecnologias que mais crescem, com uma enorme capacidade de desenvolver um aplicativo que é visto como difícil há algum tempo. Reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, localização de padrões em um conjunto de dados, classificação de objetos em fotografias, geração de texto de caracteres, carros autônomos e muitos outros são apenas alguns exemplos em que o Deep Learning mostrou sua importância.
Então você finalmente encontrou o emprego dos seus sonhos no Deep Learning, mas está se perguntando como quebrar a Entrevista do Deep Learning e quais poderiam ser as prováveis Perguntas da Entrevista do Deep Learning. Cada entrevista é diferente e o escopo de um trabalho também é diferente. Tendo isso em mente, criamos as perguntas e respostas mais comuns da entrevista de aprendizado profundo para ajudá-lo a obter sucesso em sua entrevista.
Abaixo estão algumas perguntas da Deep Learning Interview que são feitas com frequência na Entrevista e também ajudariam a testar seus níveis:
Parte 1 - Perguntas profundas da entrevista de aprendizagem (básica)
Esta primeira parte aborda perguntas e respostas básicas da entrevista de aprendizado profundo
1. O que é aprendizado profundo?
Responda:
A área de aprendizado de máquina que se concentra em redes neurais artificiais profundas, que são vagamente inspiradas no cérebro. Alexey Grigorevich Ivakhnenko publicou o primeiro general sobre o trabalho da rede Deep Learning. Hoje ele tem sua aplicação em vários campos, como visão computacional, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural.
2. Por que redes profundas são melhores que redes rasas?
Responda:
Existem estudos que dizem que redes rasas e profundas podem caber em qualquer função, mas como as redes profundas têm várias camadas ocultas, geralmente de tipos diferentes, são capazes de construir ou extrair recursos melhores que os modelos rasos com menos parâmetros.
3. Qual é a função de custo?
Responda:
Uma função de custo é uma medida da precisão da rede neural em relação à amostra de treinamento fornecida e ao resultado esperado. É um valor único, não vetorial, pois fornece o desempenho da rede neural como um todo. Pode ser calculado como abaixo da função Erro médio quadrático: -
MSE = 1n∑i = 0n (Y i – Yi) 2
Onde Y e o valor desejado Y é o que queremos minimizar.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista de aprendizado profundo.
4. O que é descida de gradiente?
Responda:
A descida de gradiente é basicamente um algoritmo de otimização, usado para aprender o valor dos parâmetros que minimizam a função de custo. É um algoritmo iterativo que se move na direção da descida mais íngreme, conforme definido pelo negativo do gradiente. Calculamos a descida gradiente da função de custo para um determinado parâmetro e atualizamos o parâmetro pela fórmula abaixo: -
Θ: = Θ – αd∂ΘJ (Θ)
Onde Θ - é o vetor de parâmetro, α - taxa de aprendizado, J (Θ) - é uma função de custo.
5. O que é retropropagação?
Responda:
A retropropagação é um algoritmo de treinamento usado para uma rede neural multicamada. Neste método, movemos o erro de um final da rede para todos os pesos dentro da rede e, assim, permitindo o cálculo eficiente do gradiente. Pode ser dividido em várias etapas, como a seguir: -
Propagação avançada dos dados de treinamento para gerar resultados.
UsingEm seguida, o uso do valor alvo e da derivada de erro do valor da saída pode ser calculado com relação à ativação da saída.
Em seguida, nos propomos a calcular a derivada do erro com relação à ativação da saída anterior e continuamos isso para todas as camadas ocultas.
SingUsando derivadas previamente calculadas para saída e todas as camadas ocultas, calculamos derivadas de erro com relação aos pesos.
NdE então atualizamos os pesos.
6. Explique as três seguintes variantes de descida de gradiente: lote, estocástico e minilote?
Responda:
Descida estocástica de gradiente : Aqui usamos apenas um exemplo de treinamento para o cálculo dos parâmetros de gradiente e atualização.
Descida do gradiente em lote : aqui calculamos o gradiente para todo o conjunto de dados e executamos a atualização a cada iteração.
Descida de gradiente em mini-lote : é um dos algoritmos de otimização mais populares. É uma variante da descida estocástica do gradiente e aqui, em vez de um único exemplo de treinamento, é usado um mini lote de amostras.
Parte 2 - Perguntas da entrevista de aprendizado profundo (avançado)
Vamos agora dar uma olhada nas avançadas Perguntas da entrevista de aprendizado profundo.
7. Quais são os benefícios da descida em gradiente de mini-lote?
Responda:
Abaixo estão os benefícios da descida do gradiente de mini-lote
• Isso é mais eficiente em comparação com a descida do gradiente estocástico.
• A generalização, encontrando os mínimos planos.
• Mini-lotes permitem ajudar a aproximar o gradiente de todo o conjunto de treinamento, o que nos ajuda a evitar mínimos locais.
8. O que é normalização de dados e por que precisamos disso?
Responda:
A normalização de dados é usada durante a retropropagação. O principal motivo por trás da normalização de dados é reduzir ou eliminar a redundância de dados. Aqui redimensionamos os valores para se ajustarem a um intervalo específico para obter uma melhor convergência.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista de aprendizado profundo.
9. O que é inicialização de peso em redes neurais?
Responda:
A inicialização do peso é uma das etapas muito importantes. Uma inicialização com baixo peso pode impedir a aprendizagem da rede, mas uma boa inicialização ajuda a fornecer uma convergência mais rápida e um erro geral melhor. Geralmente, os vieses podem ser inicializados como zero. A regra para definir os pesos é estar próximo de zero sem ser muito pequeno.
10. O que é um codificador automático?
Responda:
Um autoencoder é um algoritmo autônomo de aprendizado de máquina que usa o princípio de retropropagação, em que os valores de destino são definidos para serem iguais às entradas fornecidas. Internamente, possui uma camada oculta que descreve um código usado para representar a entrada.
Alguns fatos importantes sobre o autoencoder são os seguintes: -
• É um algoritmo de ML não supervisionado semelhante ao Análise de Componentes Principais
• Minimiza a mesma função objetivo da Análise de componentes principais
• é uma rede neural
• A saída alvo da rede neural é sua entrada
11. É correto conectar-se de uma saída da camada 4 a uma entrada da camada 2?
Responda:
Sim, isso pode ser feito considerando que a saída da camada 4 é da etapa anterior, como na RNN. Além disso, precisamos assumir que o lote de entrada anterior às vezes está correlacionado com o lote atual.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista de aprendizado profundo.
12. O que é a máquina Boltzmann?
Responda:
A Boltzmann Machine é usada para otimizar a solução de um problema. O trabalho da máquina Boltzmann é basicamente otimizar os pesos e a quantidade para o problema em questão.
Alguns pontos importantes sobre a Máquina Boltzmann -
• Utiliza uma estrutura recorrente.
• Consiste em neurônios estocásticos, que consistem em um dos dois estados possíveis, 1 ou 0.
• Os neurônios estão em um estado adaptativo (estado livre) ou preso (estado congelado).
• Se aplicarmos o recozimento simulado em uma rede Hopfield discreta, ela se tornaria Boltzmann Machine.
13. Qual é o papel da função de ativação?
Responda:
A função de ativação é usada para introduzir não linearidade na rede neural, ajudando-a a aprender funções mais complexas. Sem o qual a rede neural seria capaz apenas de aprender a função linear, que é uma combinação linear de seus dados de entrada.
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Este foi um guia para a lista de perguntas e respostas da entrevista de aprendizado profundo, para que o candidato possa reprimir essas perguntas da entrevista de aprendizado profundo facilmente. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais
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