В последние годы машинное обучение становится все более популярной темой, и на то есть веские причины. Эта технология способна революционизировать то, как мы живем и работаем, автоматизируя сложные задачи и предоставляя информацию, которую раньше было невозможно получить. В результате неудивительно, что компании стремятся нанимать талантливых людей с глубоким пониманием машинного обучения. В этой статье предоставлено 20 частых вопросов, которые могут помочь вам пройти собеседование.
- Что такое машинное обучение и чем оно отличается от традиционного программирования?
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая включает обучение компьютерных алгоритмов обучению на основе данных без явного программирования. В отличие от традиционного программирования, алгоритмы машинного обучения могут улучшаться с течением времени, поскольку они подвергаются большему количеству данных, что позволяет им лучше делать прогнозы или выполнять задачи. - Каковы различные типы машинного обучения?
Существует три основных типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем включает в себя обучение модели делать прогнозы на основе помеченных данных, обучение без учителя включает в себя поиск закономерностей в неразмеченных данных, а обучение с подкреплением включает в себя обучение модели принимать решения на основе вознаграждений и наказаний. - В чем разница между переоснащением и недообучением?
Переоснащение возникает, когда модель слишком сложна и фиксирует шум в данных, что приводит к снижению производительности при работе с новыми, невидимыми данными. С другой стороны, недообучение происходит, когда модель слишком проста и не может отразить основные закономерности в данных, что также приводит к снижению производительности. - Что такое регуляризация и почему она используется в машинном обучении?
Регуляризация – это метод, используемый для предотвращения переобучения путем добавления штрафного члена к целевой функции модели. Этот штрафной срок препятствует тому, чтобы модель становилась слишком сложной, и помогает ей лучше обобщать новые данные. - Что такое перекрестная проверка и почему она используется в машинном обучении?
Перекрестная проверка – это метод, используемый для оценки производительности модели путем многократного разделения данных на наборы для обучения и проверки. Это помогает гарантировать, что модель не подходит для конкретного подмножества данных, и дает более точную оценку ее производительности. - Что такое компромисс между смещением и дисперсией и как он влияет на производительность модели?
Компромисс между смещением и дисперсией — это компромисс между способностью модели соответствовать обучающим данным (низкое смещение) и его способность обобщать новые данные (низкая дисперсия). Модели с высоким смещением, как правило, слишком просты и не соответствуют данным, в то время как модели с высокой дисперсией, как правило, слишком сложны и не соответствуют данным. - Что такое дерево решений и как оно работает?
Дерево решений — это тип алгоритма обучения с учителем, который разбивает данные на все более мелкие подмножества на основе значений различных признаков. Он работает путем рекурсивного разделения данных на основе функции, обеспечивающей наибольшую информационную выгоду, до тех пор, пока не будет выполнен критерий остановки. - Что такое случайный лес и чем он отличается от деревьев решений?
Случайный лес — это методика ансамблевого обучения, которая объединяет несколько деревьев решений для повышения производительности и уменьшения переобучения. Он работает путем построения нескольких деревьев решений на разных подмножествах данных и агрегирования их прогнозов. - Что такое градиентный спуск и как он используется в машинном обучении?
Градиентный спуск – это алгоритм оптимизации, используемый для минимизации целевой функции модели путем итеративной корректировки параметров модели в сторону отрицательного значения. градиент. Он обычно используется в обучении с учителем для обучения таких моделей, как линейная регрессия и нейронные сети. - Что такое нейронная сеть и как она работает?
Нейронная сеть — это тип модели машинного обучения, вдохновленный структурой человеческого мозга. Он состоит из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, которые обрабатывают информацию. - В чем разница между K-средними и KNN?
K-means — это алгоритм обучения без учителя, используемый для кластеризации, а KNN — это алгоритм обучения с учителем, используемый для классификации и регрессии. - В чем разница между регуляризацией L1 и L2?
Регуляризация L1 добавляет штрафной член, пропорциональный абсолютному значению весов, а регуляризация L2 добавляет штрафной член, пропорциональный квадрату весов. - Что такое PCA и как оно используется в машинном обучении?
PCA (анализ основных компонентов) – это метод, используемый для уменьшения размерности, при котором данные проецируются в пространство с меньшим размером, а сохранение самой важной информации. - Что такое проклятие размерности и как его избежать?
Проклятие размерности — это проблема увеличения разреженности данных и сложности вычислений по мере увеличения количества измерений. Этого можно избежать, используя такие методы, как уменьшение размерности, выбор функций и разработка функций. - Что такое матрица путаницы?
Матрица путаницы — это таблица, используемая для оценки эффективности модели классификации. Он показывает количество истинно положительных, истинно отрицательных, ложноположительных и ложноотрицательных прогнозов, сделанных моделью. Строки представляют фактические метки классов, а столбцы представляют прогнозируемые метки классов. Это полезный инструмент для понимания производительности модели и выявления возможных ошибок. - В чем разница между точностью и полнотой?
Точность и полнота — это два показателя оценки, которые используются для измерения эффективности модели классификации. Точность — это доля правильно предсказанных положительных случаев от всех случаев, предсказанных как положительные. Напомним, с другой стороны, это доля правильно предсказанных положительных случаев от всех фактических положительных случаев. Высокая точность означает, что модель точна, когда она предсказывает положительные случаи, а высокая полнота означает, что модель способна идентифицировать большинство положительных случаев. - Что такое кривая ROC и как она используется в машинном обучении?
Кривая ROC (рабочая характеристика приемника) — это графическое представление производительности двоичного классификатора. Он отображает процент истинных положительных результатов (чувствительность) в сравнении с уровнем ложных положительных результатов (1-специфичность) при различных пороговых значениях. Площадь под кривой (AUC) — это широко используемый показатель для сравнения производительности различных моделей. - В чем разница между ошибками типа I и типа II?
Ошибка типа I возникает, когда нулевая гипотеза отвергается, даже если она верна. Ошибка II рода возникает, когда нулевая гипотеза не отвергается, даже если она ложна. - В чем разница между пакетным градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском?
Пакетный градиентный спуск и стохастический градиентный спуск — это два варианта градиентного спуска, используемые в машинном обучении. Пакетный градиентный спуск вычисляет градиент функции потерь для всего набора обучающих данных и соответствующим образом обновляет веса. - В чем разница между генеративной моделью и дискриминационной моделью?
Генеративная модель изучает совместное распределение вероятностей входных и выходных переменных, а дискриминативная модель изучает условное распределение вероятностей выходная переменная по входной переменной. Генеративные модели обычно используются для таких задач, как генерация изображений и текстов, тогда как дискриминационные модели используются для таких задач, как классификация и регрессия.
Если вы хотите узнать больше о Вопросах для собеседования по глубокому обучению.
