Makine öğrenimi hakkındaki bu 13 mülakat sorusuna hazır olun

Makine Öğrenimi Mülakat Soruları

Bir makine öğrenimi mühendisi için röportaj çok teknik olacak, ancak sizi en iyi aday yapan şeyin ne olduğunu gösterme şansınız var.

Bu yapay zeka ve makine öğrenimi mülakat sorularına ve bunları nasıl yanıtlayacağınıza hazırlanın.

Görüşmeciler, makine öğrenimi adaylarının yeteneklerini ortaya çıkaran bir röportaj oluşturmak için de bu listeyi kullanabilir. Teknik becerilerini ve eleştirel düşünme yeteneklerini öğreneceksiniz.

Bir makine öğrenimi röportajında ​​beklenecek sorular.

Flickr

Algoritmalar

Sığ öğrenme algoritmaları hakkındaki bilginizi göstermeye hazır olun. Katı bir Veri Bilimcisi pozisyonu için başvurmadığınız sürece, görüşmeci, algoritma soruları konusunda çok fazla ayrıntıya girmeyecektir. Ancak girdiler ve hangi algoritmaların hangi uygulama için en iyi şekilde kullanıldığı hakkında konuşabilmelisiniz.

1. KNN'yi (k en yakın komşu) ne zaman kullanırsınız?

KNN genellikle sınıflandırma için kullanılır. Makine öğreniminde en basit ve en çok kullanılan algoritmalardan biridir.

Cevabınız deneyiminize göre değişebilir, ancak çoğu durumda sınıflar ve özellikler etiketlendiğinde KNN'yi düşünürüm.

2. SVM'nin (Destek Vektör Makinesi) nasıl çalıştığını açıklayın. Doğrusal olmayan verilerle SVM'leri nasıl kullanabilirsiniz?

SVM, girdi verilerini, yeni verilerin sınırın hangi tarafında bulunduğuna göre sınıflandırmak için bir hiper düzlem veya karar sınırı oluşturur. Sınır ve veri noktaları arasındaki marj mümkün olduğunca artırılarak optimize edilirler.

Çekirdeklerin genellikle SVM'lerle istiflendiğini unutmayın. Çekirdekler, doğrusal olmayan verileri doğrusal verilere dönüştürür, böylece bir SVM optimize edilebilir.

Çerçeveler ve Diller

Görüşmeci, hangi dilleri ve çerçeveleri kullandığınızı bilmek isteyecektir. Ayrıca bu soruları, yeni bir çerçeveyi ne kadar çabuk alacağınız ve yapay zeka için hangi çerçevelerin mevcut olduğu konusunda ne kadar uyumlu olduğunuz hakkında bir fikir edinmek için kullanacaklar.

3. Neden kullanmayı seviyorsun ?

Özgeçmişinizdeki her şey adil bir oyundur. Özellikle becerilerinizde listelediğiniz programlama dilleri. Bu yüzden tüm ayrıntılar hakkında konuşmaya hazır olun.

Doğru cevap, o dili yalnızca sizin son işinizde kullandıkları için kullandığınız şeklindeyse, sorun değil. Makine öğrenimi açısından bir dilin avantajları ve dezavantajları hakkında konuşmaya hazır olun.

4. Bana kullanma deneyiminizden bahsedin ?

Şirketin kullandığı çerçeveye aşina iseniz, bu sizin için kolay olacaktır. Elbette, onları özgeçmişinizde listelediyseniz, onlar hakkında her şeyi konuşabilmelisiniz.

Bu belirli çerçeveyi çok fazla kullanmadıysanız, bu mutlaka bir anlaşma kırıcı değildir. Kendine değecek herhangi bir yazılım mühendisi, çok büyük bir öğrenme eğrisi olmadan yeni bir çerçeveye uyum sağlayabilmelidir. İş tanımı muhtemelen şirketin kullandığı ana platformlardan birkaçını listeleyecektir. Mülakat başlamadan önce araştırmanızı yapın.

Yeni bir çerçeve araştırırken odaklanılması gereken bazı hususlar:

• En iyi hangi görevleri yerine getirir?
• Güçlü / zayıf yönler nelerdir?
• Hangi diller çerçeve ile iyi bir arayüz oluşturur?

O ortam hakkında akıllıca konuşabilmelisiniz.

Çerçeve açık kaynaklıysa, kişisel bilgisayarınızda deneyin. Ayrıca, size geçici bir lisans verecek bazı uygun fiyatlı çevrimiçi sınıflar da var.

Sinir Ağları Oluşturmak

5. Algoritmanız yakınlaşmazsa ne yapardınız?

Bu, makine öğreniminde çalışan herkes için kolay olması gereken açık uçlu bir sorudur.

Öğrenme oranını (alfa) düşürmek iyi bir ilk adımdır. Bir görüşmeci olarak, adayın alfa bulmak için daha mantıklı bir yaklaşım tanımladığını görmek isterim. Stratejik alfa aralığını deneyin ve maliyet fonksiyonunu yineleme sayısı üzerinden çizin.

6. Gradyan Düşüşü ve Normal Denklemi ne zaman kullanırsınız?

Bir algoritmayı optimize etmek için farklı yöntemlerin artılarını ve eksilerini sorabilirsiniz.

Normal denklemin sınıflandırma ile kullanılamayacağını unutmayın, bu nedenle bu karşılaştırma yalnızca regresyon için önemlidir. Normal denklem, özelliklerin sayısı çok fazla olmadığında seçilir. Bir öğrenme hızı seçmek veya yinelemek zorunda kalmadığınız için gradyan inişine göre bir avantajı vardır.

Çok fazla özellik varsa normal denklem çok yavaştır, bu yüzden gradyan inişini seçerim.

Bir makine öğrenimi veya yapay zeka pozisyonu için yapılan bir röportajda sinir ağları oluşturma hakkında sorular bekleyin.

WikimediaCommons

Modelleri Değerlendirme (Performans)

Bir makine öğrenimi mühendisinin birincil işlerinden biri, bir sinir ağını optimize etmek ve ne kadar iyi performans gösterdiğini anlamaktır.

7. Aşırı uyum neden kötü ve bunu nasıl düzeltebilirsiniz?

Aşırı uyum, bir algoritmanın eğitim verilerine çok iyi uyması ancak yeni durumları doğru bir şekilde öngörmesidir. Açıkçası bu kötü çünkü gerçek dünyadaki durumlar için yararlı değil.

Aşırı uydurmanın iyileştirilebileceği birkaç yolu açıklayın. Bir düzenlilik terimi eklemek ve lambdayı artırmak iyi sonuçlar verebilir. Özelliklerin sayısını azaltmak veya polinomların sırasını azaltmak seçeneklerdir, ancak her durumda doğru seçim değildir.

8. Modelinizin iyi olup olmadığını nasıl anlarsınız?

Bu, adayın modelleri nasıl değerlendireceğini anlaması gereken yukarıdaki soruya benzer.

Mevcut eğitim verilerinin Eğitim Verileri, Doğrulama Verileri ve Test Verilerine nasıl bölündüğünü ve her birinin ne için kullanıldığını açıklayabilirsiniz. Polinom derecesini ve lambda'yı değiştirmek ve doğrulama verilerindeki hatayı karşılaştırmak hakkında bir adayın konuşmasını duymak istiyorum.

Projeler

Önceki projeleri tartışmaya hazır mülakata gelin. Her röportajda olduğu gibi, özgeçmişinizdeki her şey adil bir oyundur.

İş, okul veya kişisel kullanımınıza ait bir proje portföyüne hazır olun. İfşa Etmeme Anlaşması'ndan veya sınıflandırılmış çalışmalardan söyleyebilecekleriniz kısıtlanmış olabilir, bu nedenle neyi tartışabileceğiniz konusunda net olun.

İşte bekleyebileceğiniz bazı sorular:

9. Üzerinde çalıştığınız favori makine öğrenimi projeniz neydi?

Bu röportajın iyiliği için işle en alakalı projeyi favoriniz olarak seçebilirsiniz. Bu size ilgili deneyiminizi vurgulama şansı verecektir.

İşe alma müdürüne yeni pozisyonu beğenip beğenmeyeceğinize dair bir fikir vermek için hangisinin asıl favoriniz olduğu hakkında konuşmayı tercih ederseniz, bu da iyi bir fikirdir.

10. Çözdüğünüz zor bir problemden bahsedin.

Kolayca tanımlanabilen bir problem seçin. Bu soruyu iyi yanıtlamanın bir parçası, karmaşık makine öğrenimi sorunlarını teknik olmayan bir kitleye anlatabileceğinizi göstermektir.

Çözümünüzü tarif ederken, gerçekten tüm çabanız olmadıkça övgüyü almayın. Takımınızın katkılarını oynamak, iyi bir takım oyuncusu olduğunuzu gösterecektir. Mümkünse, bu konunun sahip olduğu müşteriyi, programı ve bütçe etkilerini belirtin. Katkılarınızın yalnızca acil soruna değil, kar hanesine nasıl değer kattığını gösterin.

Davranış Soruları

Mülakatın büyük olasılıkla davranışsal sorular içereceğini unutmayın. Ve birçok mühendis ve veri bilimcisi için bu en zor kısımdır! Ekibe nasıl uyduğumuzla da değerlendirilecek unuttuğumuz teknik sorulara hazırlanmak için çok zaman harcıyoruz.

Daha önemli davranışsal sorular aşağıdadır, böylece önceden hazırlanabilirsiniz. Belirli bir zamanı tanımlamanızı isteyen sorular için, yanıtlarınızın ana hatlarını çizmek için STAR modelini kullanın. Okuyun