Fii pregătit pentru aceste 13 întrebări de interviu despre învățarea automată

Întrebări de interviu pentru învățarea automată

Interviul pentru un inginer de învățare automată va fi foarte tehnic, dar șansa ta de a arăta ceea ce te face cel mai bun candidat.

Pregătește-te cu aceste întrebări de interviuri cu inteligență artificială și învățare automată și cum să le răspunzi.

Intervievatorii pot utiliza, de asemenea, această listă pentru a construi un interviu care să dezvăluie capacitatea candidaților la învățarea automată. Veți învăța abilitățile lor tehnice și abilitatea lor de a gândi critic.

Întrebări de așteptat într-un interviu de învățare automată.

Flickr

Algoritmi

Fiți pregătit să vă arătați cunoștințele despre algoritmii de învățare superficială. Cu excepția cazului în care aplicați pentru o poziție strictă de Data Scientist, intervievatorul nu va merge prea mult cu întrebări algoritmice. Dar ar trebui să puteți vorbi despre intrări și despre ce algoritmi sunt cei mai utilizați pentru ce aplicație.

1. Când ați folosi KNN (k cei mai apropiați vecini)?

KNN este de obicei folosit pentru clasificare. Este unul dintre cei mai simpli și utilizați algoritmi în învățarea automată.

Răspunsul dvs. poate varia în funcție de experiența dvs., dar aș lua în considerare KNN în majoritatea cazurilor când clasele și caracteristicile sunt etichetate

2. Descrieți cum funcționează SVM (Support Vector Machine). Cum puteți utiliza SVM-uri cu date neliniare?

SVM creează un hiperplan sau o limită de decizie pentru a clasifica datele de intrare în funcție de ce parte a limitei se află noile date. Acestea sunt optimizate prin creșterea cât mai mare a marjei dintre limită și punctele de date.

Amintiți-vă că nucleele sunt adesea stivuite cu SVM-uri. Nucleele transformă datele neliniare în date liniare, astfel încât un SVM să poată fi optimizat.

Cadrele și limbile

Intervievatorul va dori să știe ce limbi și cadre ați folosit. Aceștia vor folosi, de asemenea, aceste întrebări pentru a-și face o idee despre cât de repede veți prelua un nou cadru și cum sunteți în acord cu ce cadre sunt disponibile pentru inteligența artificială.

3. De ce îți place să folosești ?

Orice din CV-ul tău este un joc corect. Mai ales limbajele de programare pe care le enumerați în abilitățile dvs. Așadar, fiți pregătiți să vorbiți despre toate intrările și ieșirile.

Dacă răspunsul adevărat este că ați folosit limbajul respectiv doar pentru că așa au folosit-o la ultimul loc de muncă, este în regulă. Fiți pregătit să vorbiți despre avantajele și dezavantajele unei limbi dintr-o perspectivă de învățare automată.

4. Spune-mi despre experiența ta folosind ?

Dacă sunteți familiarizat cu cadrul pe care îl folosește compania, acest lucru ar trebui să vă fie ușor. Cu siguranță, dacă le-ai enumerat în CV-ul tău, ar trebui să poți vorbi despre ele.

Dacă nu ați folosit mult acel cadru specific, acesta nu este neapărat un break-deal. Orice inginer software care își merită sarea ar trebui să se poată adapta la un nou cadru fără o curbă imensă de învățare. Descrierea postului va enumera probabil câteva dintre principalele platforme pe care le folosește compania. Faceți cercetarea asupra celor înainte de începerea interviului.

Unele aspecte pe care trebuie să ne concentrăm atunci când cercetăm un nou cadru:

• Ce sarcini se descurcă cel mai bine?
• Care sunt punctele tari / punctele slabe?
• Ce limbi interacționează bine cu cadrul?

Trebuie să poți vorbi inteligent despre acel mediu.

Dacă cadrul este open-source, încercați-l pe computerul personal. Există, de asemenea, câteva cursuri online la prețuri accesibile, care vă vor oferi o licență temporară.

Construirea rețelelor neuronale

5. Ce ați face dacă algoritmul dvs. nu converge?

Aceasta este o întrebare deschisă care ar trebui să fie ușoară pentru oricine lucrează în învățarea automată.

Scăderea ratei de învățare (alfa) este un prim pas bun. În calitate de intervievator, aș dori să văd candidatul descriind o abordare mai logică a găsirii alfa. Încercați o gamă strategică de alfa și trageți funcția de cost în funcție de numărul de iterații.

6. Când ați folosi Gradient Descent vs Normal Equation?

S-ar putea să vă întrebați despre avantajele și dezavantajele diferitelor metode pentru a optimiza un algoritm.

Amintiți-vă că ecuația normală nu poate fi utilizată la clasificare, deci această comparație contează doar pentru regresie. Ecuația normală este aleasă atunci când numărul de caracteristici nu este foarte mare. Are un avantaj față de coborârea în gradient, prin faptul că nu trebuie să alegeți o rată de învățare sau să iterați.

Dacă există o mulțime de caracteristici, atunci ecuația normală este foarte lentă, așa că aș alege coborârea în gradient.

Așteptați întrebări despre construirea rețelelor neuronale într-un interviu pentru o poziție de învățare automată sau de inteligență artificială.

WikimediaCommons

Evaluarea modelelor (performanță)

Una dintre principalele sarcini ale unui inginer de învățare automată este de a optimiza o rețea neuronală și de a înțelege cât de bine funcționează.

7. De ce este suprasolicitarea rău și cum o puteți remedia?

Suprapunerea este atunci când un algoritm se potrivește foarte bine cu datele de antrenament, dar prezice cu precizie situații noi. Evident, acest lucru este rău, deoarece nu este util pentru situații din lumea reală.

Descrieți câteva modalități prin care supradaptarea poate fi îmbunătățită. Adăugarea unui termen de regularizare și creșterea lambda pot avea rezultate bune. Scăderea numărului de caracteristici sau reducerea ordinii polinoamelor sunt opțiuni, dar nu sunt alegerile corecte în fiecare situație.

8. De unde știi dacă modelul tău este bun?

Acest lucru este similar cu întrebarea de mai sus, în care candidatul trebuie să înțeleagă cum să evalueze modelele.

Puteți explica modul în care datele de instruire disponibile sunt împărțite în Date de instruire, Date de validare și Date de testare și pentru ce sunt utilizate fiecare. Aș vrea să aud un candidat vorbind despre variația gradului polinomial și lambda și despre compararea erorii din datele de validare.

Proiecte

Vino la interviu gata să discute despre proiectele anterioare. Ca și în cazul oricărui interviu, orice din CV-ul dvs. este un joc corect.

Pregătește un portofoliu de proiecte de la locul de muncă, școală sau uz personal. Este posibil să fiți restricționat în ceea ce puteți spune dintr-un Acord de nedivulgare sau o lucrare clasificată, așa că fiți clar despre ce puteți discuta.

Iată câteva întrebări la care vă puteți aștepta:

9. Care a fost proiectul tău preferat de învățare automată la care ai lucrat?

De dragul acestui interviu, ați putea alege proiectul cel mai relevant pentru locul de muncă ca favorit. Acest lucru vă va oferi șansa de a evidenția experiența dvs. relevantă.

Dacă preferați să vorbiți despre care a fost favoritul dvs. real pentru a oferi managerului angajator o idee dacă vă va plăcea noua poziție, aceasta este și o idee bună.

10. Spune-mi despre o problemă dură pe care ai rezolvat-o.

Alegeți o problemă care poate fi descrisă cu ușurință. O parte din a răspunde bine la această întrebare arată că puteți descrie probleme complexe de învățare automată unui public non-tehnic.

Când descrieți soluția dvs., nu luați creditul decât dacă într-adevăr a fost tot efortul dvs. Redarea contribuțiilor echipei tale va arăta că ești un bun jucător de echipă. Dacă este cazul, indicați impactul clientului, programului și bugetului pe care îl are această problemă. Afișați modul în care contribuțiile dvs. adăugați valoare la linia de jos, nu doar problema imediată.

Întrebări comportamentale

Nu uitați că interviul va include cel mai probabil întrebări comportamentale. Și pentru mulți ingineri și oameni de știință de date, aceasta este cea mai grea parte! Petrecem atât de mult timp pregătindu-ne pentru întrebările tehnice, uităm că, de asemenea, vor fi evaluați prin modul în care ne încadrăm în echipă.

Întrebările de comportament mai importante sunt mai jos, astfel încât să vă puteți pregăti din timp. Pentru întrebările care vă cer să descrieți o anumită oră, utilizați modelul STAR pentru a vă prezenta răspunsurile. Citit