Top 50 Ofte stillede spørgsmål og svar til maskinlæring Interview

1. Hvad er interviewspørgsmål til maskinindlæring?
2. Hvordan forbereder jeg mig på et maskinlæringsinterview?
3. Hvad der gør dig interesseret i maskinlæring dette spørgsmål er påkrævet?
4. Hvad er den bedste algoritme til forudsigelse?
5. Hvad er de grundlæggende i maskinindlæring?
6. Hvad er maskinindlæring og dens typer?
7. Er maskinindlæring virkelig nyttig?
8. Hvordan forbereder jeg mig på en maskintest?
9. Hvorfor skal du ansættes til dette rollesvar?
10. Hvad er 3 domæner af AI forklarer kort med eksempler?
11. Hvad er interessant ved maskinlæring?
12. Hvorfor elsker du maskinindlæring?

Hvad er interviewspørgsmål til maskinlæring?

Spørgsmål om maskinindlæring: Algoritmer / teori

• Q2: Hvad er forskellen mellem overvåget og ikke-overvåget maskinindlæring?
• Q3: Hvordan adskiller KNN sig fra k-betyder klynger?
• Q4: Forklar, hvordan en ROC-kurve fungerer.
• Q5: Definer præcision og tilbagekaldelse.
• Q10: Hvad er forskellen mellem type I og type II-fejl?

Hvordan forbereder jeg mig på et maskinlæringsinterview?

Machine Learning Interview Practice

1. Forudsig regn, identificer fisk, opdag plagiering.
2. Reducer datadimensionalitet og udforsk, hvordan SVM'er fungerer.
3. Besvar spørgsmål om praksis for at teste dine færdigheder inden for grundlæggende datalogi, anvendelser af maskinlæringsalgoritmer og andre vigtige interviewemner.

Hvad der gør dig interesseret i maskinlæring dette spørgsmål er påkrævet?

Løse et problem

Måske er det et åbent forretningsproblem eller et problem på arbejdspladsen. ... Du vil også meget sandsynligt være interesseret i de kreative måder at bruge disse værktøjer på, såsom casestudier om problemer som det problem, du vil løse.

Hvad er den bedste algoritme til forudsigelse?

• 1 - Lineær regression. ...
• 2 - Logistisk regression. ...
• 3 - Lineær diskriminantanalyse. ...
• 4 - Klassificering og regressionstræer. ...
• 5 - Naive Bayes. ...
• 6 - K-nærmeste naboer. ...
• 7 - Læring af vektorkvantificering. ...
• 8 - Støtte vektormaskiner.

Hvad er de grundlæggende i maskinindlæring?

Vi har samlet nogle ideer og grundlæggende begreber i Machine Learning for at hjælpe med at forstå det for dem, der lige er landet i denne spændende verden.

• Overvåget og ikke-overvåget maskinindlæring. ...
• Klassificering og regression. ...
• Data minedrift. ...
• Læring, træning. ...
• Datasæt. ...
• Forekomst, prøve, registrering.

Hvad er maskinindlæring og dens typer?

Som forklaret har maskinlæringsalgoritmer evnen til at forbedre sig selv gennem træning. I dag trænes ML-algoritmer ved hjælp af tre fremtrædende metoder. Dette er tre typer maskinindlæring: overvåget læring, ikke-overvåget læring og forstærkning.

Er maskinindlæring virkelig nyttig?

Derefter operationaliserer du maskinindlæringen, f.eks. Ved at bruge den til at give indsigt eller som en del af et produkt. ... ”Og i modsætning til hvad en person kan analysere, kan maskinindlæring tage store mængder data over tid og forudsige for at forbedre kundeoplevelsen og give reel værdi til slutbrugeren.”

Hvordan forbereder jeg mig på en maskintest?

Skrev noget om PS / DS (problemløsning, datastrukturer og algoritmer) kodning også. Tjek det ud. I betragtning af at næsten alle tech-virksomheder hovedsageligt ansætter gennem PS / DS-kodningssamtaler, er det ekstremt vigtigt at forberede sig på det, hvis du sigter mod at få et job som softwareingeniør.

Hvorfor skal du ansættes til dette rollesvar?

”Ærligt talt har jeg alle de færdigheder og erfaring, du leder efter. Jeg er ret sikker på, at jeg er den bedste kandidat til denne jobrolle. Det er ikke kun min baggrund i tidligere projekter, men også mine menneskers færdigheder, som vil være anvendelige i denne stilling.

Hvad er 3 domæner af AI forklarer kort med eksempler?

Opgaveklassificering af AI

AI-domænet er klassificeret i formelle opgaver, mundane opgaver og ekspertopgaver. Mennesker lærer verdslige (almindelige) opgaver siden deres fødsel. De lærer ved opfattelse, tale, bruge sprog og lokomotiver. De lærer formelle opgaver og ekspertopgaver senere i den rækkefølge.

Hvad er interessant ved maskinlæring?

Maskinindlæring er fascinerende, fordi programmer lærer af eksempler. Ud fra de data, du har indsamlet, kan en maskinlæringsmetode automatisk analysere og lære den struktur, der allerede findes i disse data, for at give en løsning på det problem, du prøver at løse.

Hvorfor elsker du maskinindlæring?

Meget enkle maskinlæringsløsninger kan løse problemer hver dag, kan optimere processer, automatisere dem på en smart måde, det kan automatisk forstå, hvordan man udfører de tidskrævende opgaver, der stjæler tid fra vores eksperter fra at gøre, hvad de udmærker sig i, det kan reducere driften omkostninger, kan lade os vinde ...