جدول المحتويات:
- أسئلة مقابلة تعلم الآلة
- الخوارزميات
- الأطر واللغات
- بناء الشبكات العصبية
- نماذج التقييم (الأداء)
- المشاريع
- أسئلة سلوكية
أسئلة مقابلة تعلم الآلة
ستكون مقابلة مهندس التعلم الآلي تقنية للغاية ، لكنها فرصتك لإظهار ما الذي يجعلك أفضل مرشح.
استعد مع أسئلة المقابلة الخاصة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وكيفية الإجابة عليها.
يمكن للمحاورين أيضًا استخدام هذه القائمة لبناء مقابلة تكشف قدرة المرشحين للتعلم الآلي. ستتعلم مهاراتهم الفنية وقدرتهم على التفكير النقدي.
أسئلة يمكن توقعها في مقابلة التعلم الآلي.
فليكر
الخوارزميات
كن مستعدًا لاظهار معرفتك بخوارزميات التعلم الضحلة. ما لم تكن تتقدم لشغل منصب صارم في عالم البيانات ، فلن يخوض القائم بإجراء المقابلة الكثير من التفاصيل الدقيقة في أسئلة الخوارزمية. ولكن يجب أن تكون قادرًا على التحدث عن المدخلات وما هي الخوارزميات الأفضل استخدامًا لأي تطبيق.
1. متى ستستخدم KNN (أقرب جيران ك)؟
يستخدم KNN عادة للتصنيف. إنها واحدة من أبسط الخوارزميات وأكثرها استخدامًا في التعلم الآلي.
قد تختلف إجابتك بناءً على تجربتك ، لكنني سأفكر في KNN في معظم الحالات عندما يتم تصنيف الفئات والميزات
2. وصف كيفية عمل SVM (دعم آلة المتجهات). كيف يمكنك استخدام SVMs مع البيانات غير الخطية؟
ينشئ SVM مستوى مفرطًا أو حد قرار لتصنيف بيانات الإدخال بناءً على أي جانب من الحدود تكمن فيه البيانات الجديدة. يتم تحسينها عن طريق زيادة الهامش بين الحدود ونقاط البيانات قدر الإمكان.
تذكر أن الحبات غالبًا ما تكون مكدسة باستخدام أجهزة SVM. تقوم Kernels بتحويل البيانات غير الخطية إلى بيانات خطية بحيث يمكن تحسين SVM.
الأطر واللغات
سيرغب القائم بإجراء المقابلة في معرفة اللغات والأطر التي استخدمتها. سيستخدمون هذه الأسئلة أيضًا للحصول على فكرة عن مدى السرعة التي ستلتقط بها إطار عمل جديد ومدى توافقك مع الأطر المتاحة للذكاء الاصطناعي.
3. لماذا تحب استخدام
أي شيء في سيرتك الذاتية هو لعبة عادلة. خاصة لغات البرمجة التي تدرجها في مهاراتك. لذا كن مستعدًا للحديث عن كل ما هو داخلي وعمق.
إذا كانت الإجابة الصادقة هي أنك استخدمت هذه اللغة فقط لأن هذا هو ما استخدموه في وظيفتك الأخيرة ، فلا بأس بذلك. فقط كن مستعدًا للتحدث عن مزايا وعيوب اللغة من منظور التعلم الآلي.
4. أخبرني عن تجربتك في استخدام
إذا كنت معتادًا على إطار العمل الذي تستخدمه الشركة ، فيجب أن يكون هذا سهلاً بالنسبة لك. بالتأكيد ، إذا قمت بإدراجها في سيرتك الذاتية ، فيجب أن تكون قادرًا على التحدث عنها جميعًا.
إذا لم تكن قد استخدمت هذا الإطار المحدد كثيرًا ، فهذا ليس بالضرورة عامل كسر للصفقة. يجب أن يكون أي مهندس برمجيات يستحق كل هذا الملح قادرًا على التكيف مع إطار عمل جديد دون منحنى تعليمي ضخم. من المحتمل أن يسرد وصف الوظيفة عددًا قليلاً من المنصات الرئيسية التي تستخدمها الشركة. قم ببحثك عن هؤلاء قبل بدء المقابلة.
بعض الجوانب التي يجب التركيز عليها عند البحث عن إطار عمل جديد:
- ما المهام التي تتعامل معها بشكل أفضل؟
- ما هي نقاط القوة / الضعف؟
- ما هي اللغات التي تتفاعل بشكل جيد مع الإطار؟
يجب أن تكون قادرًا على التحدث بذكاء عن تلك البيئة.
إذا كان إطار العمل مفتوح المصدر ، فجربه على جهاز الكمبيوتر الشخصي الخاص بك. هناك أيضًا بعض الفصول الدراسية عبر الإنترنت التي يمكنك الحصول عليها بأسعار معقولة والتي ستمنحك ترخيصًا مؤقتًا.
بناء الشبكات العصبية
5. ماذا ستفعل إذا لم تتقارب الخوارزمية؟
هذا سؤال مفتوح يجب أن يكون سهلاً لأي شخص يعمل في التعلم الآلي.
يعد خفض معدل التعلم (ألفا) خطوة أولى جيدة. بصفتي أحد المحاورين ، أود أن أرى المرشح يصف نهجًا أكثر منطقية للعثور على ألفا. جرّب نطاقًا استراتيجيًا من ألفا ورسم دالة التكلفة على عدد التكرارات.
6. متى تستخدم الانحدار الانحدار مقابل المعادلة العادية؟
قد تسأل عن إيجابيات وسلبيات الطرق المختلفة لتحسين الخوارزمية.
تذكر أنه لا يمكن استخدام المعادلة العادية مع التصنيف ، لذا فإن هذه المقارنة مهمة فقط للانحدار. يتم اختيار المعادلة العادية عندما لا يكون عدد الميزات كبيرًا جدًا. لها ميزة على الانحدار في أنه ليس عليك اختيار معدل التعلم أو التكرار.
إذا كان هناك الكثير من الميزات ، فإن المعادلة العادية تكون بطيئة جدًا لذا سأختار نزول التدرج.
توقع أسئلة حول بناء الشبكات العصبية في مقابلة لتعلم الآلة أو الذكاء الاصطناعي.
ويكيميديا كومونس
نماذج التقييم (الأداء)
تتمثل إحدى الوظائف الأساسية لمهندس التعلم الآلي في تحسين الشبكة العصبية وفهم مدى جودة أدائها.
7. لماذا يعتبر فرط التجهيز سيئًا وكيف يمكنك إصلاحه؟
يحدث overfitting عندما تناسب الخوارزمية بيانات التدريب جيدًا ولكنها تتنبأ بدقة بالمواقف الجديدة. من الواضح أن هذا سيء لأنه ليس مفيدًا لمواقف العالم الحقيقي.
صف بعض الطرق التي يمكن من خلالها تحسين فرط التجهيز. يمكن أن تؤدي إضافة مصطلح تسوية وزيادة قيمة لامدا إلى نتائج جيدة. يعد تقليل عدد الميزات أو تقليل ترتيب كثيرات الحدود من الخيارات ولكنها ليست الخيارات الصحيحة في كل موقف.
8. كيف تعرف ما إذا كان نموذجك جيدًا؟
هذا مشابه للسؤال أعلاه حيث يحتاج المرشح إلى فهم كيفية تقييم النماذج.
يمكنك شرح كيفية تقسيم بيانات التدريب المتاحة إلى بيانات التدريب وبيانات التحقق من الصحة وبيانات الاختبار وما يتم استخدام كل منها. أرغب في سماع أحد المرشحين يتحدث عن تغيير درجة كثيرة الحدود ولامدا ومقارنة الخطأ في بيانات التحقق من الصحة.
المشاريع
تعال إلى المقابلة جاهزًا لمناقشة المشاريع السابقة. كما هو الحال مع أي مقابلة ، فإن أي شيء في سيرتك الذاتية يعتبر لعبة عادلة.
جهز مجموعة من المشاريع من العمل أو المدرسة أو للاستخدام الشخصي. قد تكون مقيدًا فيما يمكنك قوله من اتفاقية عدم إفشاء أو عمل سري ، لذا كن واضحًا بشأن ما يمكنك مناقشته.
إليك بعض الأسئلة التي يمكنك توقعها:
9. ما هو مشروع التعلم الآلي المفضل لديك الذي عملت عليه؟
من أجل هذه المقابلة ، يمكنك اختيار المشروع الأكثر صلة بالوظيفة على أنه المفضل لديك. سيعطيك هذا فرصة لتسليط الضوء على تجربتك ذات الصلة.
إذا كنت تفضل التحدث عن الشخص الذي كان المفضل لديك فعليًا لإعطاء مدير التوظيف فكرة عما إذا كنت ستعجب بالوظيفة الجديدة ، فهذه فكرة جيدة أيضًا.
10. أخبرني عن مشكلة صعبة قمت بحلها.
اختر مشكلة يمكن وصفها بسهولة. جزء من الإجابة على هذا السؤال جيدًا هو إظهار أنه يمكنك وصف مشاكل التعلم الآلي المعقدة لجمهور غير تقني.
عندما تصف الحل الخاص بك ، لا تأخذ الفضل إلا إذا كان كل ما تبذلونه من جهد. سيظهر لعب مساهمات فريقك أنك لاعب فريق جيد. إن أمكن ، أشر إلى العميل والجدول الزمني والميزانية آثار هذه المشكلة. أظهر كيف تضيف مساهماتك قيمة إلى النتيجة النهائية ، وليس فقط المشكلة الفورية.
أسئلة سلوكية
لا تنس أن المقابلة ستشمل على الأرجح أسئلة سلوكية. بالنسبة للعديد من المهندسين وعلماء البيانات ، هذا هو الجزء الأصعب! نحن نقضي الكثير من الوقت في التحضير للأسئلة الفنية وننسى أنه سيتم أيضًا تقييمها من خلال كيفية ملاءمتنا للفريق.
فيما يلي الأسئلة السلوكية الأكثر أهمية حتى تتمكن من الاستعداد مسبقًا. بالنسبة للأسئلة التي تطلب منك وصف وقت محدد ، استخدم نموذج STAR لتحديد إجاباتك. اقرأ