Introducción a Machine Learning Entrevista Preguntas y respuestas
El aprendizaje automático es un enfoque de la inteligencia artificial. Esto proporciona una capacidad para cada sistema de manera que aprende y mejora automáticamente sin ser programado explícitamente. Machine Learning ayuda en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos. Cuando el modelo estadístico genera un error aleatorio o cuando el modelo es excesivamente complejo, Machine Learning ayuda a resolver esas complejidades.
A continuación se presentan las 24 preguntas y respuestas importantes de la entrevista de aprendizaje automático de 2019
Entonces, finalmente ha encontrado el trabajo de sus sueños en Machine Learning, pero se pregunta cómo descifrar la entrevista de Machine Learning y cuáles podrían ser las posibles preguntas de la entrevista de Machine Learning 2019. Cada entrevista es diferente y el alcance de un trabajo también es diferente. Teniendo esto en cuenta, hemos diseñado las preguntas y respuestas más comunes de la entrevista de aprendizaje automático para ayudarlo a tener éxito en su entrevista.
Estas preguntas se dividen en dos partes son las siguientes:
Parte 1 - Preguntas de la entrevista de aprendizaje automático (básico)
- Parte 2: preguntas de la entrevista de aprendizaje automático (avanzado)
Parte 1 - Preguntas de la entrevista de aprendizaje automático (básico)
Esta primera parte cubre las preguntas y respuestas básicas de la entrevista de aprendizaje automático.
1. ¿Qué entiendes por Machine Learning?
Responder:
El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.
2. Dé un ejemplo que explique Machine Leaning en la industria.
Responder:
Los robots están reemplazando a los humanos en muchas áreas. Debido a que los robots están programados de tal manera que pueden realizar la tarea en función de los datos que recopilan de los sensores. Aprenden de los datos y se comportan de manera inteligente.
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Machine Learning.
3. ¿Cuáles son las diferentes técnicas de algoritmos en el aprendizaje automático?
Responder:
Los diferentes tipos de técnicas de algoritmo en Machine Learning son los siguientes:
• Aprendizaje reforzado
• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje sin supervisión
• Aprendizaje semi-supervisado
• transducción
• Aprendiendo a aprender
4. ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático supervisado y no supervisado?
Responder:
Estas son las preguntas básicas de la entrevista de Machine Learning realizadas en una entrevista. El aprendizaje supervisado es un proceso en el que se requiere capacitación en datos etiquetados. Mientras que el aprendizaje no supervisado no requiere etiquetado de datos.
5. ¿Cuál es la función del aprendizaje no supervisado?
Responder:
La función del aprendizaje no supervisado es la siguiente:
• Encuentra grupos de los datos de los datos
• Buscar representaciones de baja dimensión de los datos.
• Encuentra direcciones interesantes en los datos
• Coordenadas y correlaciones interesantes.
• Encuentra nuevas observaciones
6. ¿Cuál es la función del aprendizaje supervisado?
Responder:
Las funciones del aprendizaje supervisado son las siguientes:
• Clasificaciones
• Reconocimiento de voz
• regresión
• Predecir la serie temporal
• Anotar cadenas
7. ¿Cuáles son las ventajas de Naive Bayes?
Responder:
Las ventajas de Naive Bayes son:
• El clasificador convergerá más rápido que los modelos discriminativos.
• No puede aprender las interacciones entre características
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Machine Learning.
8. ¿Cuáles son las desventajas de Naive Bayes?
Responder:
Las desventajas de Naive Bayes son:
• Es porque el problema surge de las características continuas
• Hace una suposición muy fuerte sobre la forma de su distribución de datos
• También puede ocurrir debido a la escasez de datos.
9. ¿Por qué es tan ingenuo Bayes?
Responder:
Naive Bayes es tan ingenuo porque supone que todas las características en un conjunto de datos son igualmente importantes e independientes.
10. ¿Qué es el sobreajuste en el aprendizaje automático?
Responder:
Estas son las preguntas populares de la entrevista de Machine Learning en una entrevista. El sobreajuste en Machine Learning se define como cuando un modelo estadístico describe un error o ruido aleatorio en lugar de la relación subyacente o cuando un modelo es excesivamente complejo.
11. ¿Cuáles son las condiciones cuando ocurre el sobreajuste?
Responder:
Una de las razones importantes y la posibilidad de sobreajuste es porque los criterios utilizados para entrenar el modelo no son los mismos que los criterios utilizados para juzgar la eficacia de un modelo.
12. ¿Cómo puedes evitar el sobreajuste?
Responder:
Podemos evitar el sobreajuste usando:
• Muchos datos
• Validación cruzada
Parte 2: preguntas de la entrevista de aprendizaje automático (avanzado)
Veamos ahora las preguntas avanzadas de la entrevista de Machine Learning.
13. ¿Cuáles son los cinco algoritmos populares para Machine Learning?
Responder:
A continuación se muestra la lista de cinco algoritmos populares de Machine Learning:
• Árboles de decisión
• redes probabilísticas
• Vecino más cercano
• Máquinas de vectores de soporte
• Redes neuronales
14. ¿Cuáles son los diferentes casos de uso en los que se pueden usar algoritmos de aprendizaje automático?
Responder:
Los diferentes casos de uso donde se pueden usar algoritmos de aprendizaje automático son los siguientes:
• Detección de fraude
• Detección de rostro
• Procesamiento natural del lenguaje
• Segmentación de mercado
• Categorización de texto
• bioinformática
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Machine Learning.
15. ¿Qué son los modelos paramétricos y los modelos no paramétricos?
Responder:
Los modelos paramétricos son aquellos con un número finito de parámetros y para predecir nuevos datos, solo necesita conocer los parámetros del modelo.
Los modelos no paramétricos son aquellos con un número ilimitado de parámetros, lo que permite una mayor flexibilidad y para predecir nuevos datos, necesita conocer los parámetros del modelo y el estado de los datos que se han observado.
16. ¿Cuáles son las tres etapas para construir las hipótesis o modelos en el aprendizaje automático?
Responder:
Estas son las preguntas frecuentes de la entrevista de Machine Learning en una entrevista. Las tres etapas para construir las hipótesis o el modelo en el aprendizaje automático son:
1. Edificio modelo
2. Prueba de modelo
3. Aplicando el modelo
17. ¿Qué es la programación lógica inductiva en el aprendizaje automático (ILP)?
Responder:
La Programación Lógica Inductiva (ILP) es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza programación lógica que representa el conocimiento de fondo y ejemplos.
18. ¿Cuál es la diferencia entre clasificación y regresión?
Responder:
La diferencia entre clasificación y regresión es la siguiente:
• La clasificación se trata de identificar la pertenencia al grupo, mientras que la técnica de regresión implica predecir una respuesta.
• Las técnicas de clasificación y regresión están relacionadas con la predicción.
• La clasificación predice la pertenencia a una clase, mientras que la regresión predice el valor de un conjunto continuo
• Se prefiere la técnica de clasificación a la regresión cuando los resultados del modelo necesitan devolver la pertenencia de los puntos de datos en un conjunto de datos con categorías explícitas específicas
Pasemos a las siguientes preguntas de la entrevista de Machine Learning.
19. ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático inductivo y el aprendizaje automático deductivo?
Responder:
La diferencia entre el aprendizaje automático inductivo y el aprendizaje automático deductivo es la siguiente:
aprendizaje automático donde el modelo aprende con ejemplos de un conjunto de instancias observadas para sacar una conclusión generalizada, mientras que en el aprendizaje deductivo el modelo primero saca la conclusión y luego se saca la conclusión.
20. ¿Cuáles son las ventajas de los árboles de decisión?
Responder:
Las ventajas de los árboles de decisión son:
• Los árboles de decisión son fáciles de interpretar.
• no paramétrico
• Hay relativamente pocos parámetros para ajustar
21. ¿Cuáles son las desventajas de los árboles de decisión?
Responder:
Los árboles de decisión son propensos a sobreajustar. Sin embargo, esto puede abordarse mediante métodos de conjunto como bosques aleatorios o árboles potenciados.
22. ¿Cuáles son las ventajas de las redes neuronales?
Responder:
Estas son las preguntas avanzadas de la entrevista de Machine Learning realizadas en una entrevista. Las redes neuronales han llevado a avances en el rendimiento de conjuntos de datos no estructurados como imágenes, audio y video. Su increíble flexibilidad les permite aprender patrones que ningún otro algoritmo de Machine Learning puede aprender.
23. ¿Cuáles son las desventajas de las redes neuronales?
Responder:
La red neuronal requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento para converger. También es difícil elegir la arquitectura correcta, y las capas internas "ocultas" son incomprensibles.
24. ¿Cuál es la diferencia entre la regularización L1 y L2?
Responder:
La diferencia entre la regularización L1 y L2 es la siguiente:
• L1 / Laplace tiende a tolerar tanto valores grandes como valores muy pequeños de coeficientes más que L2 / Gaussian
• L1 puede producir modelos dispersos mientras que L2 no
• La regularización de L1 y L2 evita el sobreajuste al reducir los coeficientes.
• L2 (Ridge) reduce todo el coeficiente en las mismas proporciones pero no elimina ninguno, mientras que L1 (Lazo) puede reducir algunos coeficientes a cero, realizando una selección variable
• L1 es la norma de primer momento | x1-x2 | esa es simplemente la diferencia absoluta entre dos puntos donde L2 es la norma de segundo momento correspondiente a la distancia euclidiana que es | x1-x2 | 2.
• La regularización de L2 tiende a extender el error entre todos los términos, mientras que L1 es más binario / disperso.
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Esta ha sido una guía para la lista de preguntas y respuestas de la entrevista de aprendizaje automático para que el candidato pueda tomar medidas enérgicas contra estas preguntas de la entrevista de aprendizaje automático. Este artículo consta de todas las preguntas y respuestas importantes de la entrevista de aprendizaje automático. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
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