Top 50 veelgestelde vragen en antwoorden over Machine Learning-sollicitatiegesprekken

1. Wat zijn de interviewvragen voor machine learning?
2. Hoe bereid ik me voor op een machine learning-interview??
3. Waarom bent u geïnteresseerd in machine learning, deze vraag is vereist?
4. Wat is het beste algoritme voor voorspelling?
5. Wat zijn de basisprincipes van machine learning?
6. Wat is machine learning en zijn typen?
7. Is machine learning echt nuttig??
8. Hoe bereid ik me voor op een machinetest?
9. Waarom zou je worden aangenomen voor deze rol??
10. Wat zijn 3 domeinen van AI, leg ze kort uit met voorbeelden?
11. Wat is er interessant aan machine learning??
12. Waarom hou je van machine learning??

Wat zijn de interviewvragen voor machine learning?

Vragen tijdens sollicitatiegesprekken met machine learning: algoritmen / theorie

• V2: Wat is het verschil tussen machine learning met en zonder toezicht??
• Vraag 3: In welk opzicht verschilt KNN van clustering met k-gemiddelden?
• V4: Leg uit hoe een ROC-curve werkt.
• V5: Definieer precisie en terugroepactie.
• V10: Wat is het verschil tussen Type I- en Type II-fout?

Hoe bereid ik me voor op een machine learning-interview??

Praktijk voor sollicitatiegesprekken met machine learning

1. Voorspel regen, identificeer vissen, detecteer plagiaat.
2. Verklein de dimensionaliteit van gegevens en ontdek hoe SVM's werken.
3. Beantwoord oefenvragen om uw vaardigheden op het gebied van informatica, toepassingen van algoritmen voor machine learning en andere belangrijke interviewonderwerpen te testen.

Deze vraag is vereist waarom u geïnteresseerd bent in machine learning?

Een probleem oplossen

Misschien is het een open zakelijk probleem of een probleem op het werk. ... U zult waarschijnlijk ook geïnteresseerd zijn in de creatieve manieren om deze tools te gebruiken, zoals casestudy's over problemen zoals het probleem dat u wilt oplossen.

Wat is het beste algoritme voor voorspelling?

• 1 - Lineaire regressie. ...
• 2 - Logistische regressie. ...
• 3 - Lineaire discriminerende analyse. ...
• 4 - Classificatie- en regressiebomen. ...
• 5 - Naïeve Bayes. ...
• 6 - K-naaste buren. ...
• 7 - Leren van vectorkwantisering. ...
• 8 - Ondersteuning van vectormachines.

Wat zijn de basisprincipes van machine learning?

We hebben enkele ideeën en basisconcepten van Machine Learning verzameld om het begrip te helpen begrijpen voor degenen die net in deze opwindende wereld zijn beland.

• Machine learning onder toezicht en zonder toezicht. ...
• Classificatie en regressie. ...
• Datamining. ...
• Leren, trainen. ...
• Dataset. ...
• Instantie, sample, record.

Wat is machine learning en zijn typen?

Zoals uitgelegd, kunnen algoritmen voor machine learning zichzelf verbeteren door middel van training. Tegenwoordig worden ML-algoritmen getraind met behulp van drie prominente methoden. Dit zijn drie soorten machine learning: leren onder toezicht, leren zonder toezicht en leren met bekrachtiging.

Is machine learning echt nuttig??

Vervolgens ga je machine learning operationaliseren, bijvoorbeeld door het te gebruiken om inzichten te verschaffen of als onderdeel van een product. ... "En in tegenstelling tot wat iemand kan analyseren, kan machine learning in de loop van de tijd enorme hoeveelheden gegevens vergen en voorspellingen doen om de klantervaring te verbeteren en echte waarde te bieden aan de eindgebruiker."

Hoe bereid ik me voor op een machinetest?

Ook iets geschreven over de coderingsronde PS / DS (probleemoplossing, datastructuren en algoritmen). Bekijk het eens. Aangezien bijna alle technologiebedrijven voornamelijk inhuren via PS / DS-coderingsinterviews, is het uitermate belangrijk om je erop voor te bereiden als je een baan als software-engineer wilt krijgen.

Waarom zou je worden aangenomen voor deze rol??

“Eerlijk gezegd beschik ik over alle vaardigheden en ervaring die u zoekt. Ik ben er vrij zeker van dat ik de beste kandidaat ben voor deze functie. Niet alleen mijn achtergrond in de afgelopen projecten, maar ook mijn mensenvaardigheden zullen in deze functie van toepassing zijn.

Wat zijn 3 domeinen van AI, leg ze kort uit met voorbeelden?

Taakclassificatie van AI

Het domein van AI is ingedeeld in formele taken, alledaagse taken en experttaken. Mensen leren alledaagse (gewone) taken vanaf hun geboorte. Ze leren door waarneming, spreken, taalgebruik en locomotieven. Ze leren later formele taken en experttaken, in die volgorde.

Wat is er interessant aan machine learning??

Machine learning is fascinerend omdat programma's leren van voorbeelden. Op basis van de gegevens die u hebt verzameld, kan een machine learning-methode automatisch de structuur die al in die gegevens aanwezig is, analyseren en leren om een ​​oplossing te bieden voor het probleem dat u probeert op te lossen.

Waarom hou je van machine learning??

Zeer eenvoudige machine learning-oplossingen kunnen alledaagse problemen oplossen, processen optimaliseren, ze op een slimme manier automatiseren, het kan automatisch begrijpen hoe die tijdrovende taken moeten worden uitgevoerd die tijd stelen van onze experts door te doen waar ze in uitblinken, het kan het operationele verminderen kosten, kunnen ons laten winnen ...