Uvod v vprašanja in odgovore o strojnem učenju
Strojno učenje je pristop k umetni inteligenci. To vsakemu sistemu omogoča sposobnost, da se samodejno uči in izboljšuje, ne da bi bil izrecno programiran. Strojno učenje pomaga pri razvoju računalniških programov, ki dostopajo do podatkov in jih uporabljajo za učenje zase. Ko statistični model sproži naključno napako ali kadar je model prekomerno zapleten, strojno učenje pomaga pri reševanju teh zapletenosti.
Spodaj je 24 pomembnih vprašanj in odgovorov za strojno učenje v letu 2019
Torej ste končno našli svojo sanjsko službo v strojnem učenju, vendar se sprašujete, kako zlomiti intervju o strojnem učenju in kaj bi lahko bila verjetna vprašanja o intervjuju za strojno učenje 2019. Vsak intervju je drugačen in tudi obseg dela je drugačen. Upoštevajoč to, da smo zasnovali najpogostejša vprašanja in odgovore o strojnem učenju, ki vam bodo pomagali pri uspehu v intervjuju.
Ta vprašanja so razdeljena na dva dela:
1. del - Vprašanja za razgovor o strojnem učenju (osnovno)
- 2. del - Vprašanja za intervju z strojnim učenjem (napredno)
1. del - Vprašanja za razgovor o strojnem učenju (osnovno)
Ta prvi del zajema osnovna vprašanja in odgovore za strojno učenje.
1. Kaj razumete s strojnim učenjem?
Odgovor:
Strojno učenje je uporaba umetne inteligence, ki sistemom omogoča samodejno učenje in izboljšanje izkušenj, ne da bi bilo to izrecno programirano. Strojno učenje se osredotoča na razvoj računalniških programov, ki lahko dostopajo do podatkov in jih uporabljajo za učenje zase.
2. Navedite primer, ki razlaga strojno naslanjanje v industriji.
Odgovor:
Roboti nadomeščajo ljudi na številnih področjih. Roboti so programirani tako, da lahko nalogo opravijo na podlagi podatkov, ki jih zbirajo od senzorjev. Učijo se iz podatkov in se obnašajo inteligentno.
Pojdimo na naslednja vprašanja o strojnem učenju.
3. Kakšne so različne algoritme v strojnem učenju?
Odgovor:
Različne vrste algoritmov v strojnem učenju so naslednje:
• Okrepitveno učenje
• Nadzorovano učenje
• Nenadzorovano učenje
• Učenje pod nadzorom
• Transdukcija
• Učenje za učenje
4. Kakšna je razlika med nadzorovanim in nenadzorovanim strojnim učenjem?
Odgovor:
To je osnovno vprašanje o strojnem učenju v intervjuju. Nadzorovano učenje je postopek, pri katerem so potrebni podatki, označeni z usposabljanjem, medtem ko nenadzorovano učenje ne zahteva označevanja podatkov.
5. Kakšna je funkcija nenadzorovanega učenja?
Odgovor:
Funkcija nenadzorovanega učenja je naslednja:
• Poiščite kopice podatkov
• Poiščite nizkorazsežne predstavitve podatkov
• Poiščite zanimive napotke v podatkih
• Zanimive koordinate in korelacije
• Poiščite nova opažanja
6. Kakšna je funkcija nadzorovanega učenja?
Odgovor:
Funkcije nadzorovanega učenja so naslednje:
• Klasifikacije
• Prepoznavanje govora
• regresija
• Predvidite časovno vrsto
• Niti za označevanje
7. Kakšne so prednosti Naive Bayesa?
Odgovor:
Prednosti Naive Bayes so:
• Klasifikator se bo zbližal hitreje kot diskriminatorni modeli
• Ne more se naučiti interakcij med funkcijami
Pojdimo na naslednja vprašanja o strojnem učenju.
8. Katere so slabosti Naive Bayesa?
Odgovor:
Slabosti Naive Bayes so:
• Ker težava nastane zaradi neprekinjenih funkcij
• Zelo močno domneva o obliki vaše distribucije podatkov
• Lahko se zgodi tudi zaradi pomanjkanja podatkov
9. Zakaj je naiven Bayes tako naiven?
Odgovor:
Naive Bayes je tako naiven, ker predvideva, da so vse funkcije v naboru podatkov enako pomembne in neodvisne.
10. Kaj je prekomerno opremljanje v strojnem učenju?
Odgovor:
To je priljubljeno vprašanje o intervjuju s strojnim učenjem, postavljeno v intervjuju. Prekomerno opremljanje v strojnem učenju je opredeljeno kot takrat, ko statistični model opisuje naključno napako ali hrup namesto osnovne povezave ali kadar je model prekomerno zapleten.
11. Kakšni so pogoji, ko se zgodi overfitting?
Odgovor:
Eden od pomembnih razlogov in možnost prekomernega opremljanja je, ker merila, uporabljena za usposabljanje modela, niso enaka merilom, ki se uporabljajo za presojo učinkovitosti modela.
12. Kako se lahko izognete prekomernemu opremljanju?
Odgovor:
Pretiravanju se lahko izognemo z:
• Veliko podatkov
• navzkrižna validacija
2. del - Vprašanja za intervju z strojnim učenjem (napredno)
Zdaj si oglejmo napredna vprašanja o intervjuju za strojno učenje.
13. Katerih je pet priljubljenih algoritmov za strojno učenje?
Odgovor:
Spodaj je seznam petih priljubljenih algoritmov strojnega učenja:
• Drevesa odločitev
• Verjetnostna omrežja
• Najbližji sosed
• Podporni vektorski stroji
• Nevronske mreže
14. Kakšni so različni primeri uporabe, ko se lahko uporabljajo algoritmi strojnega učenja?
Odgovor:
Primeri uporabe algoritmov strojnega učenja so različni:
• Zaznavanje prevare
• Zaznavanje obrazov
• Obdelava naravnega jezika
• Delitev trga
• Kategorizacija besedila
• Bioinformatika
Pojdimo na naslednja vprašanja o strojnem učenju.
15. Kaj so parametrični modeli in neparametrični modeli?
Odgovor:
Parametrični modeli so tisti s končnim številom parametrov in za napovedovanje novih podatkov morate vedeti le parametre modela.
Neparametrični modeli so tisti z neomejenim številom parametrov, ki omogočajo večjo prožnost in napovedovanje novih podatkov, morate poznati parametre modela in stanje opaženih podatkov.
16. Katere so tri faze za gradnjo hipotez ali modelov v strojnem učenju?
Odgovor:
To so pogosta vprašanja o strojnem učenju v intervjuju. Tri faze za gradnjo hipotez ali modela strojnega učenja so:
1. Gradnja modelov
2. Testiranje modela
3. Uporaba modela
17. Kaj je induktivno logično programiranje v strojnem učenju (ILP)?
Odgovor:
Induktivno logično programiranje (ILP) je podpolje strojnega učenja, ki uporablja logično programiranje, ki predstavlja osnovno znanje in primere.
18. Kakšna je razlika med razvrstitvijo in regresijo?
Odgovor:
Razlika med razvrstitvijo in regresijo je naslednja:
• Klasifikacija pomeni določitev članstva v skupini, medtem ko tehnika regresije vključuje napovedovanje odziva.
• Tehnike razvrščanja in regresije so povezane s napovedjo
• Klasifikacija napoveduje pripadnost razredu, medtem ko regresija napoveduje vrednost neprekinjenega niza
• Tehnika razvrščanja je prednost pred regresijo, ko morajo rezultati modela vrniti pripadnost podatkovnih točk v naboru podatkov s specifičnimi eksplicitnimi kategorijami
Pojdimo na naslednja vprašanja o strojnem učenju.
19. Kakšna je razlika med induktivnim strojnim učenjem in deduktivnim strojnim učenjem?
Odgovor:
Razlika med induktivnim strojnim učenjem in deduktivnim strojnim učenjem je naslednja:
strojno učenje, pri katerem se model na podlagi primerov iz niza opazovanih primerov nauči splošnega zaključka, medtem ko pri deduktivnem učenju model najprej naredi zaključek in nato sklep.
20. Kakšne so prednosti dreves odločanja?
Odgovor:
Prednosti odločitvenih dreves so:
• Odločitvena drevesa je enostavno razlagati
• neparametrično
• Nastavitve je relativno malo
21. Katere so pomanjkljivosti odločitvenih dreves?
Odgovor:
Odločitvena drevesa so nagnjena k pretiravanju. Vendar se je to mogoče lotiti z ansambelskimi metodami, kot so naključni gozdovi ali povečana drevesa.
22. Kakšne so prednosti nevronskih mrež?
Odgovor:
To so napredna vprašanja o strojnem učenju v intervjuju. Nevronska omrežja so privedla do preboja zmogljivosti za nestrukturirane naloge podatkov, kot so slike, zvok in video. Njihova neverjetna prilagodljivost jim omogoča, da se naučijo vzorcev, ki se jih noben drug algoritem strojnega učenja ne more naučiti.
23. Kakšne so slabosti nevronskih mrež?
Odgovor:
Nevronska mreža zahteva veliko količino podatkov o vadbi, da se zbližajo. Prav tako je težko izbrati pravo arhitekturo in notranje "skrite" plasti so nerazumljive.
24. Kakšna je razlika med regularizacijo L1 in L2?
Odgovor:
Razlika med regulacijo za L1 in L2 je naslednja:
• L1 / Laplace ponavadi prenaša tako velike vrednosti kot tudi zelo majhne vrednosti koeficientov več kot L2 / Gaussova
• L1 lahko daje redke modele, medtem ko L2 ne
• Regulalizacija L1 in L2 preprečuje prekomerno prileganje s krčenjem koeficientov
• L2 (greben) skrči ves koeficient za enaka razmerja, odpravi pa nobenega, medtem ko lahko L1 (Lasso) nekatere koeficiente zmanjša na nič, pri čemer izbira spremenljivko
• L1 je norma v prvem trenutku | x1-x2 | to je preprosto absolutna dıstanca med dvema točkama, kjer je L2 norma v drugem trenutku, ki ustreza evklidski razdalji, to je | x1-x2 | 2.
• Regularizacija L2 ponavadi širi napako med vsemi izrazi, L1 pa je bolj binarna / redka
Priporočeni članki
To je vodnik za seznam vprašanj in odgovorov za pogovor o strojnem učenju, tako da lahko kandidat brez težav razreši ta vprašanja o strojnem učenju. Ta članek je sestavljen iz vseh pomembnih vprašanj in odgovorov za razgovor o strojnem učenju. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Vprašanja o intervjuju na Campusu
- Dragocena vprašanja o intervjuju za znanost podatkov
- Vprašanja za intervju za delovno mesto vodje projekta
- Nasveti za nohte za vaš naslednji intervju (ideje)