Einführung in das maschinelle Lernen Interview Fragen und Antworten
Maschinelles Lernen ist ein Ansatz zur künstlichen Intelligenz. Dies bietet jedem System die Möglichkeit, automatisch zu lernen und zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hilft bei der Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese verwenden können, um selbst zu lernen. Wenn das statistische Modell einen zufälligen Fehler auslöst oder wenn das Modell übermäßig komplex ist, hilft maschinelles Lernen beim Lösen dieser Komplexitäten.
Im Folgenden finden Sie die 24 wichtigen Fragen und Antworten zum maschinellen Lernen 2019
Sie haben also endlich Ihren Traumjob im maschinellen Lernen gefunden und fragen sich, wie Sie das Interview zum maschinellen Lernen knacken können und was die wahrscheinlichen Fragen zum maschinellen Lernen im Jahr 2019 sein könnten. Jedes Interview ist anders und der Umfang eines Jobs ist auch anders. In Anbetracht dessen haben wir die häufigsten Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen für das maschinelle Lernen erstellt, um Ihnen dabei zu helfen, Ihr Vorstellungsgespräch erfolgreich zu gestalten.
Diese Fragen gliedern sich in zwei Teile:
Teil 1 - Fragen zum maschinellen Lernen (Grundkenntnisse)
- Teil 2 - Fragen zum maschinellen Lernen (Fortgeschrittene)
Teil 1 - Fragen zum maschinellen Lernen (Grundkenntnisse)
In diesem ersten Teil werden die grundlegenden Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen zum maschinellen Lernen behandelt.
1. Was verstehen Sie unter maschinellem Lernen?
Antworten:
Maschinelles Lernen ist eine Anwendung künstlicher Intelligenz, mit der Systeme automatisch aus Erfahrungen lernen und sich verbessern können, ohne explizit programmiert zu werden. Das maschinelle Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese verwenden können, um selbst zu lernen.
2. Nennen Sie ein Beispiel, das den Maschinenbau in der Industrie erklärt.
Antworten:
Roboter ersetzen in vielen Bereichen den Menschen. Dies liegt daran, dass Roboter so programmiert sind, dass sie die Aufgabe auf der Grundlage der von den Sensoren gesammelten Daten ausführen können. Sie lernen aus den Daten und verhalten sich intelligent.
Fahren wir mit den nächsten Fragen zum maschinellen Lernen fort.
3. Was sind die verschiedenen Algorithmus-Techniken beim maschinellen Lernen?
Antworten:
Die verschiedenen Arten von Algorithmus-Techniken beim maschinellen Lernen sind wie folgt:
• Verstärkungslernen
• Überwachtes Lernen
• Unbeaufsichtigtes Lernen
• Halbüberwachtes Lernen
• Transduktion
• Lernen zu lernen
4. Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen?
Antworten:
Dies sind die grundlegenden Fragen zum maschinellen Lernen, die in einem Interview gestellt werden. Überwachtes Lernen ist ein Prozess, bei dem gekennzeichnete Daten geschult werden müssen. Unüberwachtes Lernen erfordert keine Kennzeichnung der Daten.
5. Was ist die Funktion von unbeaufsichtigtem Lernen?
Antworten:
Die Funktion des unbeaufsichtigten Lernens ist wie folgt:
• Finden Sie Cluster der Daten der Daten
• Suchen Sie nach niedrigdimensionalen Darstellungen der Daten
• Finden Sie interessante Richtungen in Daten
• Interessante Koordinaten und Korrelationen
• Finden Sie neuartige Beobachtungen
6. Was ist die Funktion des betreuten Lernens?
Antworten:
Die Funktionen von Supervised Learning sind wie folgt:
• Klassifikationen
• Spracherkennung
• Regression
• Prognostizieren Sie die Zeitreihen
• Beschriften Sie Zeichenfolgen
7. Was sind die Vorteile von Naive Bayes?
Antworten:
Die Vorteile von Naive Bayes sind:
• Der Klassifikator konvergiert schneller als diskriminative Modelle
• Es kann die Interaktionen zwischen Features nicht lernen
Fahren wir mit den nächsten Fragen zum maschinellen Lernen fort.
8. Was sind die Nachteile von Naive Bayes?
Antworten:
Die Nachteile von Naive Bayes sind:
• Dies liegt daran, dass das Problem bei fortlaufenden Features auftritt
• Es wird sehr stark von der Form Ihrer Datenverteilung ausgegangen
• Es kann auch zu Datenmangel kommen
9. Warum ist naive Bayes so naiv?
Antworten:
Naive Bayes ist so naiv, weil davon ausgegangen wird, dass alle Features in einem Datensatz gleich wichtig und unabhängig sind.
10. Was ist Überanpassung beim maschinellen Lernen?
Antworten:
Dies ist das beliebte Interview mit Fragen zum maschinellen Lernen, die in einem Interview gestellt wurden. Überanpassung beim maschinellen Lernen ist definiert als wenn ein statistisches Modell zufällige Fehler oder Störungen anstelle der zugrunde liegenden Beziehung beschreibt oder wenn ein Modell übermäßig komplex ist.
11. Unter welchen Bedingungen erfolgt eine Überanpassung?
Antworten:
Einer der wichtigsten Gründe und die Möglichkeit einer Überanpassung liegt darin, dass die Kriterien für das Training des Modells nicht mit den Kriterien für die Beurteilung der Wirksamkeit eines Modells übereinstimmen.
12. Wie können Sie eine Überanpassung vermeiden?
Antworten:
Wir können eine Überanpassung vermeiden, indem wir Folgendes verwenden:
• Viele Daten
• Kreuzvalidierung
Teil 2 - Fragen zum maschinellen Lernen (Fortgeschrittene)
Lassen Sie uns nun einen Blick auf die erweiterten Fragen zum maschinellen Lernen werfen.
13. Was sind die fünf gängigen Algorithmen für maschinelles Lernen?
Antworten:
Nachfolgend finden Sie die Liste der fünf gängigen Algorithmen des maschinellen Lernens:
• Entscheidungsbäume
• Probabilistische Netzwerke
• Nächster Nachbar
• Support-Vektor-Maschinen
• Neuronale Netze
14. Was sind die verschiedenen Anwendungsfälle, in denen Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden können?
Antworten:
Die verschiedenen Anwendungsfälle, in denen Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden können, sind folgende:
• Entdeckung eines Betruges
• Gesichtserkennung
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Marktsegmentierung
• Textkategorisierung
• Bioinformatik
Fahren wir mit den nächsten Fragen zum maschinellen Lernen fort.
15. Was sind parametrische und nicht parametrische Modelle?
Antworten:
Parametrische Modelle sind Modelle mit einer begrenzten Anzahl von Parametern. Um neue Daten vorherzusagen, müssen Sie nur die Parameter des Modells kennen.
Nicht parametrische Modelle sind Modelle mit einer unbegrenzten Anzahl von Parametern, die mehr Flexibilität ermöglichen. Um neue Daten vorhersagen zu können, müssen Sie die Parameter des Modells und den Status der beobachteten Daten kennen.
16. In welchen drei Schritten werden die Hypothesen oder Modelle des maschinellen Lernens aufgestellt?
Antworten:
Dies ist die häufig gestellte Frage zum maschinellen Lernen in einem Interview. Die drei Phasen, in denen die Hypothesen oder das Modell für maschinelles Lernen erstellt werden, sind:
1. Modellbau
2. Modellprüfung
3. Anwenden des Modells
17. Was ist induktive Logikprogrammierung beim maschinellen Lernen (ILP)?
Antworten:
Induktive Logikprogrammierung (ILP) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das die Logikprogrammierung verwendet und Hintergrundwissen und Beispiele darstellt.
18. Was ist der Unterschied zwischen Klassifikation und Regression?
Antworten:
Der Unterschied zwischen Klassifikation und Regression ist wie folgt:
• Bei der Klassifizierung geht es um die Identifizierung der Gruppenmitgliedschaft, während bei der Regressionstechnik eine Antwort vorhergesagt wird.
• Klassifizierungs- und Regressionstechniken hängen mit der Vorhersage zusammen
• Die Klassifizierung sagt die Zugehörigkeit zu einer Klasse voraus, während die Regression den Wert aus einer stetigen Menge vorhersagt
• Die Klassifizierungstechnik wird der Regression vorgezogen, wenn die Ergebnisse des Modells die Zugehörigkeit von Datenpunkten in einem Datensatz mit bestimmten expliziten Kategorien zurückgeben müssen
Fahren wir mit den nächsten Fragen zum maschinellen Lernen fort.
19. Was ist der Unterschied zwischen induktivem maschinellem Lernen und deduktivem maschinellem Lernen?
Antworten:
Der Unterschied zwischen dem induktiven maschinellen Lernen und dem deduktiven maschinellen Lernen ist wie folgt:
Maschinelles Lernen, bei dem das Modell anhand von Beispielen aus einer Reihe beobachteter Instanzen lernt, um eine verallgemeinerte Schlussfolgerung zu ziehen, während beim deduktiven Lernen das Modell zuerst die Schlussfolgerung zieht und dann die Schlussfolgerung gezogen wird.
20. Was sind die Vorteile von Entscheidungsbäumen?
Antworten:
Die Vorteile von Entscheidungsbäumen sind:
• Entscheidungsbäume sind leicht zu interpretieren
• Nichtparametrisch
• Es sind relativ wenige Parameter einzustellen
21. Was sind die Nachteile von Entscheidungsbäumen?
Antworten:
Entscheidungsbäume neigen zur Überanpassung. Dies kann jedoch durch Ensemblemethoden wie zufällige Wälder oder verstärkte Bäume angegangen werden.
22. Was sind die Vorteile neuronaler Netze?
Antworten:
Dies ist das fortgeschrittene maschinelle Lernen Interview Fragen in einem Interview gestellt. Neuronale Netze haben zu Performance-Durchbrüchen für unstrukturierte Datensätze wie Bilder, Audio und Video geführt. Ihre unglaubliche Flexibilität ermöglicht es ihnen, Muster zu lernen, die kein anderer Algorithmus für maschinelles Lernen lernen kann.
23. Was sind die Nachteile neuronaler Netze?
Antworten:
Für die Konvergenz des neuronalen Netzwerks ist eine große Menge an Trainingsdaten erforderlich. Es ist auch schwierig, die richtige Architektur auszuwählen, und die internen „verborgenen“ Ebenen sind unverständlich.
24. Was ist der Unterschied zwischen L1- und L2-Regularisierung?
Antworten:
Der Unterschied zwischen L1- und L2-Regularisierung ist wie folgt:
• L1 / Laplace toleriert sowohl große als auch sehr kleine Werte von Koeffizienten über L2 / Gauß
• L1 kann spärliche Modelle liefern, L2 nicht
• Die Regulierung von L1 und L2 verhindert eine Überanpassung, indem die Koeffizienten verkleinert werden
• L2 (Ridge) verkleinert den gesamten Koeffizienten um die gleichen Anteile, eliminiert jedoch keinen, während L1 (Lasso) einige Koeffizienten auf Null verkleinern kann und eine variable Auswahl vornimmt
• L1 ist die Norm für den ersten Moment | x1-x2 | das ist einfach der absolute Abstand zwischen zwei Punkten, an denen L2 die Norm des zweiten Moments ist, die der euklidischen Entfernung entspricht, die | x1-x2 | 2 ist.
• L2-Regularisierung tendiert dazu, Fehler auf alle Terme zu verteilen, während L1 binärer / spärlicher ist
Empfohlene Artikel
Dies war ein Leitfaden für die Liste der Fragen und Antworten zu maschinellen Lerninterviews, damit der Kandidat diese Fragen zu maschinellen Lerninterviews leicht durchgreifen kann. Dieser Artikel enthält alle wichtigen Fragen und Antworten zu maschinellen Lerninterviews. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
- Fragen im Vorstellungsgespräch für Campus
- Fragen in Vorstellungsgesprächen bei Valuable Data Science
- Interview-Fragen für einen Projektmanager-Job
- Tipps für Ihr nächstes Vorstellungsgespräch (Ideen)