50 въпроса и отговора за интервю за машинно обучение (2026)

по: Евелин Кларк Евелин Кларк
Hours Обновено

Ето въпроси и отговори за интервю за машинно обучение за по-свежи и опитни кандидати, за да получат мечтаната работа.

 

Машинно обучение Viva Въпроси и отговори за първокурсници

1) Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е клон на компютърните науки, който се занимава със системно програмиране с цел автоматично учене и подобряване с натрупване на опит. Например: Роботите са програмирани така, че да могат да изпълняват задачата въз основа на данни, които събират от сензори. Той автоматично научава програми от данни.

👉 Безплатно изтегляне на PDF: Въпроси и отговори за интервю за машинно обучение >>

2) Споменете разликата между извличане на данни и машинно обучение?

Машинното обучение е свързано с изучаването, проектирането и разработването на алгоритми, които дават на компютрите способността да учат, без да бъдат изрично програмирани. Докато извличането на данни може да се определи като процес, в който неструктурираните данни се опитват да извлекат знания или неизвестни интересни модели. По време на този процес се използват алгоритми за обучение.

3) Какво е „прекомерно оборудване“ в машинното обучение?

In машинно обучение, когато статистически модел описва произволна грешка или шум вместо основна връзка, възниква „пренастройване“. Когато моделът е прекалено сложен, обикновено се наблюдава пренастройване поради твърде много параметри по отношение на броя на типовете данни за обучение. Моделът показва лоша производителност, която е пренастроена.

4) Защо се случва прекомерно оборудване?

Възможността за пренастройване съществува, тъй като критериите, използвани за обучение на модела, не са същите като критериите, използвани за преценка на ефикасността на модела.

5) Как можете да избегнете прекомерното оборудване?

Чрез използването на много данни пренастройването може да бъде избегнато, пренастройването се случва относително, тъй като имате малък набор от данни и се опитвате да се учите от него. Но ако имате малка база данни и сте принудени да дойдете с модел, базиран на това. В такава ситуация можете да използвате техника, известна като кръстосано валидиране. При този метод наборът от данни се разделя на две секции, набори от данни за тестване и набор от данни за обучение, наборът от данни за тестване ще тества само модела, докато в набора от данни за обучение точките от данни ще излязат с модела.

При тази техника на модел обикновено се дава набор от известни данни, върху които се провежда обучение (набор от данни за обучение), и набор от неизвестни данни, спрямо които се тества моделът. Идеята на кръстосаното валидиране е да се дефинира набор от данни за „тестване“ на модела във фазата на обучение.

6) Какво е индуктивно машинно обучение?

Индуктивното машинно обучение включва процеса на учене чрез примери, при който система от набор от наблюдавани случаи се опитва да индуцира общо правило.

7) Кои са петте популярни алгоритми на машинното обучение?

  • Дървета за вземане на решения
  • Невронни мрежи (обратно разпространение)
  • Вероятностни мрежи
  • Най-близкият съсед
  • Поддържайте векторни машини

8) Какви са различните алгоритъмни техники в машинното обучение?

Различните видове техники в машинното обучение са

9) Какви са трите етапа за изграждане на хипотези или модел в машинното обучение?

  • Изграждане на модели
  • Тестване на модел
  • Прилагане на модела

10) Какъв е стандартният подход към контролираното обучение?

Стандартният подход към контролираното обучение е наборът от примери да се раздели на набора за обучение и теста.

11) Какво е „Набор за обучение“ и „Набор за тестване“?

В различни области на информационните науки, като машинното обучение, набор от данни се използва за откриване на потенциално предсказуема връзка, известна като „Набор за обучение“. Наборът за обучение е примери, дадени на обучаемия, докато тестовият набор се използва за тестване на точността на хипотезите, генерирани от обучаемия, и това е наборът от примери, задържани от обучаемия. Наборът за обучение е различен от набора за тестване.

12) Избройте различни подходи за машинно обучение?

Различните подходи в машинното обучение са

  • Концепция срещу класификационно обучение
  • Символично срещу статистическо обучение
  • Индуктивно срещу аналитично обучение

13) Какво не е машинно обучение?

14) Обяснете каква е функцията на „ученето без надзор“?

  • Намерете групи от данни
  • Намерете нискоразмерни представяния на данните
  • Намерете интересни насоки в данните
  • Интересни координати и съотношения
  • Намерете нови наблюдения/почистване на база данни

15) Обяснете каква е функцията на „ученето под надзор“?

  • Класификации
  • Гласово разпознаване
  • Регресия
  • Прогнозирайте времеви редове
  • Анотиране на низове

16) Какво е независимо от алгоритъма машинно обучение?

Машинното обучение, при което математическите основи са независими от всеки конкретен класификатор или алгоритъм за обучение, се нарича независимо от алгоритъма машинно обучение?

17) Каква е разликата между изкуственото обучение и машинното обучение?

Проектирането и разработването на алгоритми според поведенията, базирани на емпирични данни, са известни като машинно обучение. Въпреки че изкуственият интелект в допълнение към машинното обучение, той обхваща и други аспекти като представяне на знания, обработка на естествен език, планиране, роботика и т.н.

18) Какво е класификатор в машинното обучение?

Класификатор в машинно обучение е система, която въвежда вектор от дискретни или непрекъснати стойности на характеристики и извежда една отделна стойност, класа.

19) Какви са предимствата на Naive Bayes?

В Naive Bayes класификаторът ще се сближава по-бързо от дискриминативни модели като логистична регресия, така че имате нужда от по-малко данни за обучение. Основното предимство е, че не може да научи взаимодействията между функциите.

20) В какви области се използва разпознаването на образи?

Разпознаването на образи може да се използва в

  • Компютърно зрение
  • За разпознаване на реч
  • Data Mining
  • Статистика
  • Неформално извличане
  • Биоинформатика

Въпроси за интервю за машинно обучение за опитни

21) Какво е генетично програмиране?

Генетичното програмиране е една от двете техники, използвани в машинното обучение. Моделът се основава на тестване и избор на най-добрия избор сред набор от резултати.

22) Какво е индуктивно Logic Proграмамиране в машинно обучение?

индуктивен Logic Proграматирането (ILP) е подполе на машинното обучение, което използва логическо програмиране, представящо основни знания и примери.

23) Какво представлява изборът на модел в машинното обучение?

Процесът на избор на модели сред различни математически модели, които се използват за описание на един и същи набор от данни, е известен като избор на модел. Изборът на модел се прилага в областта на статистиката, машинното обучение и извличането на данни.

24) Кои са двата метода, използвани за калибриране в контролираното обучение?

Двата метода, използвани за прогнозиране на добри вероятности в контролираното обучение, са

  • Калибриране на Плат
  • Изотонична регресия

Тези методи са предназначени за двоична класификация и тя не е тривиална.

25) Кой метод се използва често за предотвратяване на прекомерното оборудване?

Когато има достатъчно данни, се използва „изотонична регресия“, за да се предотврати проблем с пренастройване.

26) Каква е разликата между евристика за изучаване на правила и евристика за дървета на решения?

Разликата е, че евристиката за дърветата на решенията оценява средното качество на няколко несвързани комплекта, докато обучаемите правила оценяват само качеството на набора от екземпляри, които са обхванати от правилото кандидат.

27) Какво е Perceptron в машинното обучение?

В машинното обучение Perceptron е алгоритъм за контролирано обучение за двоични класификатори, където двоичният класификатор е решаваща функция за това дали даден вход представлява вектор или число.

28) Обяснете двата компонента на байесовата логическа програма?

Байесовата логическа програма се състои от два компонента. Първият компонент е логически; той се състои от набор от Bayesian Clauses, който улавя качествената структура на домейна. Вторият компонент е количествен, той кодира количествената информация за домейна.

29) Какво представляват байесовите мрежи (BN)?

Bayesian Network се използва за представяне на графичния модел за вероятностна връзка между набор от променливи.

30) Защо алгоритъмът за обучение, базиран на екземпляри, понякога се нарича алгоритъм за мързеливо обучение?

Алгоритъмът за обучение, базиран на екземпляри, също се нарича алгоритъм за мързеливо обучение, тъй като забавя процеса на индукция или обобщение, докато се извърши класификация.

31) Кои са двата метода за класификация, с които може да се справи SVM (Support Vector Machine)?

  • Комбиниране на двоични класификатори
  • Модифициране на двоичен код за включване на многокласово обучение

32) Какво е ансамбълно обучение?

За решаване на конкретна изчислителна програма стратегически се генерират и комбинират множество модели като класификатори или експерти. Този процес е известен като ансамбълно обучение.

33) Защо се използва ансамбълното обучение?

Ансамбълното обучение се използва за подобряване на класификацията, прогнозирането, приближаването на функциите и т.н. на модел.

34) Кога да използваме ансамбълното обучение?

Ансамбълното обучение се използва, когато създавате класификатори на компоненти, които са по-точни и независими един от друг.

35) Какви са двете парадигми на ансамбловите методи?

Двете парадигми на ансамбловите методи са

СВЪРЗАНИ СТАТИИ

  • Методи на последователен ансамбъл
  • Паралелни ансамблови методи

36) Какъв е общият принцип на метода на ансамбъла и какво е събиране и усилване в метода на ансамбъла?

Общият принцип на метода на ансамбъла е да се комбинират прогнозите на няколко модела, изградени с даден алгоритъм за обучение, за да се подобри устойчивостта спрямо един модел. Пакетирането е метод в съвкупност за подобряване на нестабилни схеми за оценка или класификация. Докато методът на усилване се използва последователно, за да се намали отклонението на комбинирания модел. Boost и Bagging могат да намалят грешките чрез намаляване на термина на дисперсията.

37) Какво представлява декомпозицията на отклонение-вариация на класификационната грешка в метода на ансамбъла?

Очакваната грешка на алгоритъм за обучение може да се разложи на отклонение и дисперсия. Терминът на отклонение измерва доколко средният класификатор, произведен от алгоритъма за обучение, съответства на целевата функция. Терминът на дисперсията измерва колко флуктуира предвиждането на алгоритъма за обучение за различни набори за обучение.

38) Какво е алгоритъм за постепенно обучение в ансамбъл?

Методът на постепенно обучение е способността на алгоритъм да се учи от нови данни, които може да са налични, след като класификаторът вече е генериран от вече наличен набор от данни.

39) За какво се използват PCA, KPCA и ICA?

PCA (Анализ на основните компоненти), KPCA (Анализ на основните компоненти, базиран на ядрото) и ICA (Анализ на независимите компоненти) са важни техники за извличане на характеристики, използвани за намаляване на размерността.

40) Какво представлява намаляването на размерите в машинното обучение?

В машинното обучение и статистиката намаляването на размерите е процес на намаляване на броя на разглежданите произволни променливи и може да бъде разделено на избор на характеристики и извличане на функции.

41) Какво представляват опорните векторни машини?

Машините за поддържащи вектори са алгоритми за контролирано обучение, използвани за класификация и регресионен анализ.

42) Какви са компонентите на техниките за релационна оценка?

Важните компоненти на техниките за релационна оценка са

  • Събиране на данни
  • Придобиване на наземна истина
  • Техника за кръстосано валидиране
  • Тип заявка
  • Метрика за точкуване
  • Тест за значимост

43) Какви са различните методи за последователно контролирано обучение?

Различните методи за решаване на проблеми с последователното контролирано обучение са

  • Методи с плъзгащи се прозорци
  • Повтарящи се плъзгащи се прозорци
  • Скрити модели на Markow
  • Модели на Марков с максимална ентропия
  • Условни произволни полета
  • Графика на трансформаторни мрежи

44) Кои са областите в роботиката и обработката на информация, където възниква проблем с последователното прогнозиране?

Областите в роботиката и обработката на информация, където възниква проблем с последователното прогнозиране, са

  • Имитационно обучение
  • Структурирана прогноза
  • Базирано на модел обучение за укрепване

45) Какво е пакетно статистическо обучение?

Статистическите техники за обучение позволяват научаване на функция или предиктор от набор от наблюдавани данни, които могат да правят прогнози за невиждани или бъдещи данни. Тези техники предоставят гаранции за ефективността на научения предиктор за бъдещи невидяни данни въз основа на статистическо предположение за процеса на генериране на данни.

46) Какво е PAC обучение?

PAC (вероятно приблизително правилно) обучение е рамка за обучение, която е въведена за анализиране на алгоритми за обучение и тяхната статистическа ефективност.

47) Какви са различните категории, по които можете да категоризирате процеса на обучение на последователност?

  • Прогноза за последователност
  • Генериране на последователност
  • Разпознаване на последователност
  • Последователно решение

48) Какво е последователно обучение?

Последователното обучение е метод за преподаване и учене по логичен начин.

49) Какви са двете техники на машинното обучение?

Двете техники на машинното обучение са

  • Генетично програмиране
  • Индуктивно обучение

50) Дайте популярно приложение за машинно обучение, което виждате ежедневно?

Механизмът за препоръки, внедрен от големите уебсайтове за електронна търговия, използва машинно обучение.

Тези въпроси за интервюто също ще ви помогнат във вашата viva (устна)

Обобщете тази публикация с: