Давайте рассмотрим основные вопросы на интервью по машинному обучению, которые обычно задают на подобных собеседованиях. Вы можете что-то почерпнуть для собственного собеседования или же просто узнать больше о машинном обучении.

В ходе собеседования инженеры машинного обучения обычно проходят тестирование на различные навыки, которые включают в себя: технические навыки и навыки программирования, способность структурировать решения для открытых задач, знание того, как эффективно применять машинное обучение, опыт анализа данных с несколькими методы, коммуникативные навыки и общее владение фундаментальными концепциями машинного обучения.

Вот парочка вопросов из интервью по машинному обучению.

Как вы трактуете машинное обучение?

Этот вопрос предназначен для того, чтобы кандидат мог продемонстрировать свою точку зрения и подход к машинному обучению. По сути, машинное обучение - это метод, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, и поэтому он основан на идее о том, что машины могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным человеческим контролем/вмешательством.

Какова актуальность машинного обучения в современном технологическом ландшафте?

Инженеры машинного обучения могут поделиться своими знаниями о передовых технологиях в машинном обучении, а также о последних тенденциях, и все это в контексте освещения того, как машинное обучение может принести пользу многим отраслям промышленности и быть примененным к множеству приложений для упрощения рутинных задач путем обучения машин. Кандидаты должны рассказать о возможностях машинного обучения в раскрытии связей и закономерностей в данных, которые могут создать возможности для бизнеса и развить их технологическую стратегию с использованием тщательно составленного списка алгоритмов, которые улучшают процесс принятия решений.

В чем разница между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением?

Кандидаты должны четко указать, что глубокое обучение является подуровнем машинного обучения, которое, в свою очередь, является подуровнем искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - это наука, целью которой является создание интеллектуальных машин, которые работают, действуют и ведут себя как люди.

Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая специализируется на алгоритмах и статистических моделях для обучения на данных и позволяет машинам выполнять задачи без явных инструкций.

Глубокое обучение - это уровень машинного обучения, которое фокусируется на задачах, которые имитируют человеческий мозг с точки зрения обработки данных и создания шаблонов. Он состоит из нейронных сетей, которые учатся на неструктурированных и немаркированных данных.

Что такое контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением? Какие наиболее распространенные алгоритмы для каждого типа?

Кандидаты должны объяснить следующее:

Контролируемое обучение - это практика использования алгоритмов, которые обучаются с использованием помеченных примеров для сопоставления ввода с выходом. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов включают линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса и т.д.

При обучении без учителя (неконтролируемое) используются немаркированные данные для поиска структуры в наборах данных. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов включают k-средства, иерархическую кластеризацию, PCA, обнаружение аномалий и т. д.

Усиленное обучение - это практика, с помощью которой машины путем проб и ошибок обнаруживают, какие действия дают наилучшие результаты. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов включают q-learning, state-action-reward-state-action, глубокую q-сеть, глубокий детерминированный градиент политики и т.д.

Как выбрать лучший алгоритм для уникального сценария набора данных?

Здесь кандидаты преуспеют, чтобы уточнить, что решение о выборе алгоритма в основном зависит от типа используемых данных. Если данные представляют характеристики линейности, то линейная регрессия будет хорошим вариантом. Если сценарий требует использования изображений, звука и других сложных элементов, нейронная сеть поможет построить всеобъемлющую модель.

Перечислите некоторые из наиболее широко используемых технологий и инструментов, используемых в машинном обучении.

Кандидаты могут использовать этот вопрос, чтобы подчеркнуть свои знания и опыт в ключевых технологиях, применимых к машинному обучению. Инженеры могут говорить о TensorFlow, Pandas, Keras, PyTorch, Scikit learn, Hadoop, Numpy и многом другом. Дополнительным бонусом стало бы упоминание о новейших технологиях, которые только начинают появляться в среде машинного обучения.

Что такое увеличение данных?

Здесь кандидаты могут описать, что это практика увеличения числа точек данных, полученных из внутренних и внешних источников внутри предприятия, для увеличения стоимости. Он синтезирует новые данные путем изменения существующих данных таким образом, чтобы цель не изменилась или изменилась знакомым образом.

Что такое переоснащение?

Кандидаты должны объяснить, что переоснащение происходит, когда статистическая модель описывает случайные ошибки или шум, а не базовые отношения. Если модели являются сложными, существует слишком много параметров в зависимости от количества типов обучающих данных, что приводит к переобучению.

Что такое байесовская сеть?

Кандидаты должны объяснить, что байесовские сети являются вероятностной моделью, которая представляет набор переменных и их условных зависимостей через ориентированный ациклический граф.

Что такое визуализация данных и какие библиотеки вы используете?

Кандидаты должны говорить о том, что визуализация данных представляет собой графическое представление информации и данных. Благодаря использованию визуальных элементов, таких как графики, диаграммы и карты, пользователи могут понимать тенденции и закономерности в данных. Кроме того, кандидат должен перечислить некоторые из наиболее популярных инструментов, среди которых R ggplot, seaborn и matplotlib Python, Plot.ly, Bokeh и Tableau.

Когда используется генетический алгоритм?

Генетические алгоритмы решают ограниченные и неограниченные задачи оптимизации на основе естественного отбора, который является частью более широкого класса эволюционных алгоритмов. Генетические алгоритмы обычно используются, когда мало известно о пространстве поиска, и они применяются к любой задаче оптимизации.

Что такое несбалансированный набор данных?

Это тот, который имеет разные пропорции целевых категорий. Различные способы работы с несбалансированными наборами данных включают избыточную выборку или недостаточную выборку, увеличение данных и использование соответствующих метрик.

Что такое выпуклый корпус?

В контексте линейно разделяемых данных выпуклая оболочка представляет внешние границы двух групп точек данных.

Каковы основные преимущества машинного обучения в облаке?

Облако имеет модель с оплатой за использование, которая хорошо подходит для рабочих нагрузок машинного обучения.

Облако помогает организациям экспериментировать с различными возможностями машинного обучения и наращивать масштабы по мере запуска проектов и повышения спроса.

Облако предоставляет интеллектуальные возможности, которые легко доступны без необходимости применения передовых навыков в области искусственного интеллекта, машинного обучения или обработки данных.

Облако платформы как службы предоставляет SDK и API, которые легко доступны для встраивания функций машинного обучения непосредственно в приложения, поскольку они поддерживают большинство языков программирования.

Дополнительные навыки, которые полезны для интервью машинного обучения

1. Коммуникация является фундаментальным навыком, который создает или разрушает ценность, которую инженеры машинного обучения извлекают из наборов данных. Способность обмениваться мнениями, полученными из задач и алгоритмов машинного обучения, жизненно важна для своевременных действий организаций. Результаты должны быть четко переведены и обнародованы таким образом, чтобы подчеркивать рекомендуемые бизнес-решения, которые должны быть выполнены.
2. Критическое мышление и отношение к решению проблем будут иметь большое значение в карьере инженера по машинному обучению, поскольку они ежедневно сталкиваются с реальными проблемами и должны выбирать лучшие методы и практики для подхода к каждому сложному сценарию.
3. Важно отметить, что инженеры машинного обучения должны хорошо владеть математикой и статистикой, поскольку эти две науки являются основой, на которой строится машинное обучение. Машинное обучение находится на пересечении статистических, вероятностных, компьютерных наук, алгоритмов и математических аспектов, присущих извлечению ценности из данных, поэтому крайне важно, чтобы инженеры машинного обучения обладали обширными знаниями в этих областях, чтобы процветать.
4. Наряду с математикой и статистикой, инженеры машинного обучения будут хорошо иметь необходимые навыки программирования Python и R. Эти два языка программирования давно известны как успешные в средах статистических вычислений и с использованием алгоритмов машинного обучения, поскольку они обеспечивают простой синтаксис, который хорошо работает с прогнозированием, распознаванием образов и многим другим.
5. Расстановка приоритетов - это ключ к тому, чтобы помочь инженерам машинного обучения отделить самые высокие приоритеты от не столь важных. Инженеры должны решить, какие проблемы следует решить в первую очередь и сколько усилий им следует уделить.