Introdução à entrevista para aprendizado de máquina Perguntas e respostas
O Machine Learning é uma abordagem para a inteligência artificial. Isso fornece a capacidade de qualquer sistema, de modo que ele aprenda e melhore automaticamente sem ser programado explicitamente. O Machine Learning ajuda no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos. Quando o modelo estatístico gera um erro aleatório ou quando o modelo é excessivamente complexo, o Machine Learning ajuda a resolver essas complexidades.
Abaixo estão as 24 perguntas e respostas importantes da entrevista sobre aprendizado de máquina em 2019
Então, você finalmente encontrou o emprego dos seus sonhos no Machine Learning, mas está pensando em como quebrar a entrevista do Machine Learning e quais poderiam ser as prováveis perguntas da entrevista do Machine Learning de 2019. 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 de máquina para ajudá-lo a obter sucesso em sua entrevista.
Essas perguntas são divididas em duas partes:
Parte 1 - Perguntas da entrevista para aprendizado de máquina (básico)
- Parte 2 - Perguntas da entrevista de aprendizado de máquina (avançado)
Parte 1 - Perguntas da entrevista para aprendizado de máquina (básico)
Esta primeira parte aborda as perguntas e respostas básicas da entrevista de aprendizado de máquina.
1. O que você entende por Machine Learning?
Responda:
O aprendizado de máquina é uma aplicação de inteligência artificial que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos.
2. Dê um exemplo que explica a inclinação da máquina na indústria.
Responda:
Os robôs estão substituindo humanos em muitas áreas. Isso ocorre porque os robôs são programados para que possam executar a tarefa com base nos dados que coletam dos sensores. Eles aprendem com os dados e se comportam de maneira inteligente.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista de aprendizado de máquina.
3. Quais são as diferentes técnicas de algoritmos no aprendizado de máquina?
Responda:
Os diferentes tipos de técnicas de algoritmo no Machine Learning são os seguintes:
• Aprendizado por Reforço
• Aprendizado supervisionado
• Aprendizagem não supervisionada
• Aprendizagem semi-supervisionada
Transdução
• Aprendendo a aprender
4. Qual é a diferença entre aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado?
Responda:
Estas são as perguntas básicas da entrevista de aprendizado de máquina feitas em uma entrevista. O aprendizado supervisionado é um processo em que requer treinamento de dados rotulados. Enquanto o aprendizado não supervisionado, não exige rotulagem de dados.
5. Qual é a função do aprendizado não supervisionado?
Responda:
A função do aprendizado não supervisionado é a seguinte:
• Encontre clusters dos dados dos dados
• Encontre representações de baixa dimensão dos dados
• Encontre instruções interessantes nos dados
• Coordenadas e correlações interessantes
• Encontre novas observações
6. Qual é a função do aprendizado supervisionado?
Responda:
As funções do aprendizado supervisionado são as seguintes:
• Classificações
• Reconhecimento de fala
Regressão
• Prever a série temporal
• Anotar strings
7. Quais são as vantagens do Naive Bayes?
Responda:
As vantagens do Naive Bayes são:
• O classificador convergirá mais rápido que os modelos discriminativos
• Não consegue aprender as interações entre os recursos
Vamos para as próximas perguntas da entrevista de aprendizado de máquina.
8. Quais são as desvantagens de Naive Bayes?
Responda:
As desvantagens de Naive Bayes são:
• Isso ocorre porque o problema surge com recursos contínuos
• Faz uma suposição muito forte sobre o formato da sua distribuição de dados
• Isso também pode acontecer devido à escassez de dados
9. Por que o ingênuo Bayes é tão ingênuo?
Responda:
O ingênuo Bayes é tão ingênuo porque pressupõe que todos os recursos de um conjunto de dados são igualmente importantes e independentes.
10. O que é sobreajuste no aprendizado de máquina?
Responda:
Essas são as perguntas populares da entrevista de aprendizado de máquina feitas em uma entrevista. A sobreajuste no Machine Learning é definida como quando um modelo estatístico descreve erro ou ruído aleatório em vez do relacionamento subjacente ou quando um modelo é excessivamente complexo.
11. Quais são as condições quando o Overfitting acontece?
Responda:
Uma das razões importantes e a possibilidade de sobreajuste é porque os critérios usados para treinar o modelo não são os mesmos que os critérios usados para julgar a eficácia de um modelo.
12. Como você pode evitar ajustes excessivos?
Responda:
Podemos evitar o ajuste excessivo usando:
• muitos dados
• Validação cruzada
Parte 2 - Perguntas da entrevista de aprendizado de máquina (avançado)
Vamos agora dar uma olhada nas perguntas avançadas da entrevista de aprendizado de máquina.
13. Quais são os cinco algoritmos populares do Machine Learning?
Responda:
Abaixo está a lista dos cinco algoritmos populares do Machine Learning:
• Árvores de decisão
Redes probabilísticas
• Vizinho mais próximo
• Máquinas de vetores de suporte
• Redes neurais
14. Quais são os diferentes casos de uso em que os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados?
Responda:
Os diferentes casos de uso em que os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados são os seguintes:
• Detecção de fraude
• Detecção de rosto
• Processamento de linguagem natural
• Segmentação de mercado
• Categorização de texto
• Bioinformática
Vamos para as próximas perguntas da entrevista de aprendizado de máquina.
15. O que são modelos paramétricos e não paramétricos?
Responda:
Modelos paramétricos são aqueles com um número finito de parâmetros e, para prever novos dados, você só precisa conhecer os parâmetros do modelo.
Modelos não paramétricos são aqueles com um número ilimitado de parâmetros, permitindo mais flexibilidade e prever novos dados. Você precisa conhecer os parâmetros do modelo e o estado dos dados que foram observados.
16. Quais são os três estágios para construir hipóteses ou modelos no aprendizado de máquina?
Responda:
Estas são as perguntas mais frequentes sobre entrevistas de aprendizado de máquina em uma entrevista. Os três estágios para construir as hipóteses ou modelo no aprendizado de máquina são:
1. Modelo de construção
2. Teste de modelo
3. Aplicando o modelo
17. O que é Programação Lógica Indutiva em Aprendizado de Máquina (ILP)?
Responda:
A Programação Lógica Indutiva (ILP) é um subcampo de aprendizado de máquina que utiliza programação lógica que representa conhecimento e exemplos de segundo plano.
18. Qual é a diferença entre classificação e regressão?
Responda:
A diferença entre classificação e regressão é a seguinte:
• Classificação refere-se à identificação de membros do grupo, enquanto a técnica de regressão envolve prever uma resposta.
• As técnicas de classificação e regressão estão relacionadas à previsão
• Classificação prediz o pertencimento a uma classe, enquanto a regressão prediz o valor de um conjunto contínuo
• A técnica de classificação é preferida à regressão quando os resultados do modelo precisam retornar a propriedade dos pontos de dados em um conjunto de dados com categorias explícitas específicas
Vamos para as próximas perguntas da entrevista de aprendizado de máquina.
19. Qual é a diferença entre aprendizado de máquina indutivo e aprendizado de máquina dedutivo?
Responda:
A diferença entre aprendizado de máquina indutivo e aprendizado de máquina dedutivo é a seguinte:
aprendizado de máquina, onde o modelo aprende por exemplos de um conjunto de instâncias observadas para tirar uma conclusão generalizada, enquanto no aprendizado dedutivo o modelo primeiro tira a conclusão e depois a conclusão é tirada.
20. Quais são as vantagens das árvores de decisão?
Responda:
As vantagens das árvores de decisão são:
• Árvores de decisão são fáceis de interpretar
• Não paramétrico
• Existem relativamente poucos parâmetros para ajustar
21. Quais são as desvantagens das árvores de decisão?
Responda:
As árvores de decisão são propensas a super ajuste. No entanto, isso pode ser resolvido por métodos de conjunto, como florestas aleatórias ou árvores potencializadas.
22. Quais são as vantagens das redes neurais?
Responda:
Estas são as perguntas avançadas da entrevista de aprendizado de máquina feitas em uma entrevista. As redes neurais levaram a avanços no desempenho de conjuntos de dados não estruturados, como imagens, áudio e vídeo. Sua incrível flexibilidade lhes permite aprender padrões que nenhum outro algoritmo de Machine Learning pode aprender.
23. Quais são as desvantagens das redes neurais?
Responda:
A Rede Neural requer uma grande quantidade de dados de treinamento para convergir. Também é difícil escolher a arquitetura certa, e as camadas internas "ocultas" são incompreensíveis.
24. Qual a diferença entre a regularização L1 e L2?
Responda:
A diferença entre a regularização L1 e L2 é a seguinte:
• L1 / Laplace tende a tolerar valores grandes e valores muito pequenos de coeficientes superiores a L2 / Gaussiano
• L1 pode produzir modelos esparsos, enquanto L2 não
• A regularização L1 e L2 evita o super ajuste, diminuindo os coeficientes
• L2 (Ridge) reduz todo o coeficiente nas mesmas proporções, mas não elimina nenhum, enquanto L1 (Lasso) pode reduzir alguns coeficientes para zero, executando a seleção de variáveis
• L1 é a norma do primeiro momento | x1-x2 | essa é simplesmente a distância absoluta entre dois pontos em que L2 é a norma de segundo momento correspondente à Distância Euclidiana que é | x1-x2 | 2.
• A regularização de L2 tende a espalhar erros entre todos os termos, enquanto L1 é mais binário / esparso
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