Uvod u pitanja i odgovore o strojnom učenju
Strojno učenje je pristup umjetnoj inteligenciji. To omogućuje svakom sustavu mogućnost da automatski uči i poboljšava se bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje pomaže u razvoju računalnih programa koji mogu pristupiti podacima i koristiti ih za učenje za sebe. Kada statistički model proizvede slučajnu grešku ili kada je model pretjerano složen, Strojno učenje pomaže u rješavanju tih složenosti.
U nastavku su navedena 24 važna pitanja i odgovore za strojno učenje za 2019. godinu
Dakle, konačno ste pronašli posao iz snova u Strojnom učenju, ali se pitate kako probiti intervju o strojnom učenju i koji bi mogli biti vjerojatni pitanja o intervjuu za Strojno učenje 2019. godine. Svaki je intervju različit, a i opseg posla je različit. Imajući to u vidu, osmislili smo najčešća pitanja i odgovore za strojno učenje kako bismo vam pomogli da postignete uspjeh u svom intervjuu.
Ova su pitanja podijeljena u dva dijela:
Dio 1 - Pitanja za intervju o strojnom učenju (osnovna)
- Dio 2 - Pitanja za intervju o strojnom učenju (napredno)
Dio 1 - Pitanja za intervju o strojnom učenju (osnovna)
Ovaj prvi dio pokriva osnovna pitanja i odgovore za strojno učenje.
1. Što razumijevate pod strojnim učenjem?
Odgovor:
Strojno učenje aplikacija je umjetne inteligencije koja sustavima omogućuje automatsko učenje i poboljšavanje iskustva bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje usredotočeno je na razvoj računalnih programa koji mogu pristupiti podacima i koristiti ih za učenje za sebe.
2. Navedite primjer koji objašnjava Strojno naslanjanje u industriji.
Odgovor:
Roboti zamjenjuju ljude u mnogim područjima. Roboti su programirani tako da mogu obavljati zadatak na temelju podataka koje prikupe od senzora. Uče iz podataka i ponašaju se inteligentno.
Prijeđite na sljedeća pitanja o strojnom učenju intervjua.
3. Koje su različite algoritme u strojnom učenju?
Odgovor:
Različite vrste algoritama u strojnom učenju su sljedeće:
• Ojačavanje učenja
• Nadzirano učenje
• Nenadzirano učenje
• Polu-nadzirano učenje
• Transdukcija
• Učenje za učenje
4. Koja je razlika između nadziranog i nenadziranog strojnog učenja?
Odgovor:
Ovo su osnovna pitanja o strojnom učenju intervjua postavljena u intervjuu. Nadzirano učenje proces je u kojem je potrebno podučavanje s oznakom podataka, a dok nekontrolirano učenje ne zahtijeva označavanje podataka.
5. Koja je funkcija nenadzoranog učenja?
Odgovor:
Funkcija nenadziranog učenja je kako slijedi:
• Pronađite grozdove podataka
• Pronađite podatke u malim dimenzijama
• Pronađite zanimljive upute u podacima
• Zanimljive koordinate i korelacije
• Pronađite nova zapažanja
6. Koja je funkcija nadziranog učenja?
Odgovor:
Funkcija nadziranog učenja su kako slijedi:
• Klasifikacije
• Prepoznavanje govora
• Regresija
• Predvidite vremensku seriju
• Bilješke za napomene
7. Koje su prednosti Naive Bayesa?
Odgovor:
Prednosti Naive Bayes-a su:
• Klasifikator će se konvergirati brže od diskriminirajućih modela
• Ne može naučiti interakcije između značajki
Prijeđite na sljedeća pitanja o strojnom učenju intervjua.
8. Koji su nedostaci Naive Bayesa?
Odgovor:
Nedostaci Naive Bayesa su:
• To je zato što se problem javlja zbog kontinuiranih značajki
• To pretpostavlja vrlo jaku pretpostavku u obliku vaše distribucije podataka
• To se može dogoditi i zbog nedostatka podataka
9. Zašto je naivan Bayes tako naivan?
Odgovor:
Naive Bayes je toliko naivan jer pretpostavlja da su sve značajke u skupu podataka podjednako važne i neovisne.
10. Što je overfitting u strojnom učenju?
Odgovor:
Ovo je popularno pitanje o intervjuu za strojno učenje postavljeno u intervjuu. Prekomjerno uklapanje u strojno učenje definira se kada statistički model opisuje slučajnu pogrešku ili buku umjesto odnosnog odnosa ili kada je model pretjerano složen.
11. Koji su uvjeti kad se dogodi Overfitting?
Odgovor:
Jedan od važnih razloga i mogućnosti prekomjernog uklapanja je taj što kriteriji korišteni za obuku modela nisu isti kao kriteriji korišteni za ocjenjivanje učinkovitosti modela.
12. Kako možete izbjeći prekomjerno opremanje?
Odgovor:
Prekomjerno uklapanje možemo izbjeći koristeći:
• Mnogo podataka
• unakrsna provjera valjanosti
Dio 2 - Pitanja za intervju o strojnom učenju (napredno)
Pogledajmo sada napredna pitanja o intervjuu za strojno učenje.
13. Kojih je pet popularnih algoritama za strojno učenje?
Odgovor:
Ispod je popis pet popularnih algoritama strojnog učenja:
• Stabla odluka
• Vjerojatne mreže
• Najbliži susjed
• Podrška vektorskih strojeva
• Neuronske mreže
14. Koji su različiti slučajevi uporabe u kojima se mogu koristiti algoritmi strojnog učenja?
Odgovor:
Različiti slučajevi uporabe u kojima se mogu koristiti algoritmi strojnog učenja su sljedeći:
• Otkrivanje prijevara
• Prepoznavanje lica
• Obrada prirodnog jezika
• Segmentacija tržišta
• Kategorizacija teksta
• Bioinformatika
Prijeđite na sljedeća pitanja o strojnom učenju intervjua.
15. Što su parametrijski modeli i neparametrični modeli?
Odgovor:
Parametrijski modeli su oni s ograničenim brojem parametara i za predviđanje novih podataka samo trebate znati parametre modela.
Non Parametric modeli su oni s neograničenim brojem parametara, koji omogućuju veću fleksibilnost i predviđanje novih podataka, morate znati parametre modela i stanje podataka koji su promatrani.
16. Koje su tri faze za izgradnju hipoteza ili modela u strojnom učenju?
Odgovor:
Ovo su često postavljana pitanja o strojnom učenju za intervju u intervjuu. Tri faze za izgradnju hipoteza ili modela u strojnom učenju su:
1. Izgradnja modela
2. Testiranje modela
3. Primjena modela
17. Što je induktivno logičko programiranje u strojnom učenju (ILP)?
Odgovor:
Induktivno logičko programiranje (ILP) je potpolje strojnog učenja koje koristi logičko programiranje koje predstavlja pozadinsko znanje i primjere.
18. Koja je razlika između klasifikacije i regresije?
Odgovor:
Razlika između klasifikacije i regresije je sljedeća:
• Klasifikacija govori o utvrđivanju članstva u grupi, dok tehnika regresije uključuje predviđanje odgovora.
• Tehnike klasifikacije i regresije povezane su s predviđanjem
• Klasifikacija predviđa pripadnost klasi, dok regresija predviđa vrijednost kontinuiranog skupa
• Tehnika klasifikacije se preferira nad regresijom kada rezultati modela trebaju vratiti pripadnost podatkovnih točaka u skupu podataka s specifičnim eksplicitnim kategorijama
Prijeđite na sljedeća pitanja o strojnom učenju intervjua.
19. Koja je razlika između induktivnog strojnog učenja i deduktivnog strojnog učenja?
Odgovor:
Razlika između induktivnog strojnog učenja i deduktivnog strojnog učenja je sljedeća:
strojno učenje pri čemu model uči na primjerima iz skupa promatranih slučajeva kako bi izvukao generalizirani zaključak dok u deduktivnom učenju model prvo donosi zaključak, a zatim izvodi zaključak.
20. Koje su prednosti stabala odlučivanja?
Odgovor:
Prednosti stabala odluka su:
• Stabla odluka lako je interpretirati
• neparametrična
• Postoji relativno malo parametara za podešavanje
21. Koji su nedostaci stabala odlučivanja?
Odgovor:
Stabla s odlukama sklona su prekomjernom položaju. Međutim, to se može riješiti ansambl metodama poput slučajnih šuma ili pojačanih stabala.
22. Koje su prednosti neuronskih mreža?
Odgovor:
Ovo su napredna pitanja o strojnom učenju intervjua postavljena u intervjuu. Neuronske mreže dovele su do proboja performansi za nestrukturirane skupove podataka kao što su slike, audio i video. Njihova nevjerojatna fleksibilnost omogućuje im da nauče obrasce koje niti jedan drugi algoritam strojnog učenja ne može naučiti.
23. Koji su nedostaci neuronskih mreža?
Odgovor:
Neuronska mreža zahtijeva veliku količinu podataka treninga da bi se konvergirali. Također je teško odabrati pravu arhitekturu, a unutarnji "skriveni" slojevi su nerazumljivi.
24. Koja je razlika između regulacije L1 i L2?
Odgovor:
Razlika između L1 i L2 regularizacije je sljedeća:
• L1 / Laplace ima tendenciju da tolerira i velike vrijednosti i vrlo male vrijednosti koeficijenata više od L2 / Gaussova
• L1 može dati rijetke modele, dok L2 ne
• Regulacija L1 i L2 sprječava prekomjerno uklapanje smanjivanjem koeficijenata
• L2 (greben) smanjuje sve koeficijente za iste proporcije, ali eliminira nijednu, dok L1 (Lasso) može smanjiti neke koeficijente na nulu, izvodeći varijabilni odabir
• L1 je norma prvog momenta | x1-x2 | to je jednostavno apsolutna dıstancija između dviju točaka u kojoj je L2 norma drugog momenta koja odgovara euklidskoj udaljenosti koja je | x1-x2 | 2.
• Regularizacija L2 ima tendenciju širenja pogreške među svim izrazima, dok je L1 binarnija / rijetka
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Popis pitanja i odgovora za razgovore o strojnom učenju kako bi kandidat mogao lako razbiti ova pitanja o strojnom učenju. Ovaj se članak sastoji od svih važnih pitanja o računalnom učenju i odgovora u njemu. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Pitanja o intervjuu na kampusu
- Vrijedna pitanja o intervjuu za znanost o podacima
- Pitanja za intervju za posao voditelja projekta
- Savjeti za postizanje sljedećeg intervjua za posao (ideje)