50 Fragen und Antworten im Vorstellungsgespräch zum maschinellen Lernen (2025)

By: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
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Hier finden Sie Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen im Bereich maschinelles Lernen für neue und erfahrene Kandidaten, die ihren Traumjob bekommen möchten.

 

Viva-Fragen und -Antworten zum maschinellen Lernen für Studienanfänger

1) Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Systemprogrammierung beschäftigt, um durch Erfahrung automatisch zu lernen und sich zu verbessern. Zum Beispiel: Roboter werden so programmiert, dass sie die Aufgabe auf der Grundlage von Daten ausführen können, die sie von Sensoren sammeln. Es lernt automatisch Programme aus Daten.

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2) Erwähnen Sie den Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen?

Maschinelles Lernen bezieht sich auf das Studium, den Entwurf und die Entwicklung von Algorithmen, die Computern die Fähigkeit verleihen, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Data Mining hingegen kann als der Prozess definiert werden, bei dem versucht wird, aus unstrukturierten Daten Wissen oder unbekannte interessante Muster zu extrahieren. Während dieses Prozesses werden maschinelle Lernalgorithmen verwendet.

3) Was ist „Overfitting“ beim maschinellen Lernen?

In Maschinelles Lernen, wenn ein statistisches Modell zufällige Fehler oder Rauschen anstelle der zugrunde liegenden Beziehung beschreibt, kommt es zu einer Überanpassung. Wenn ein Modell übermäßig komplex ist, wird normalerweise eine Überanpassung beobachtet, weil es im Verhältnis zur Anzahl der Trainingsdatentypen zu viele Parameter gibt. Das Modell weist eine schlechte Leistung auf, die auf eine Überanpassung zurückzuführen ist.

4) Warum kommt es zu einer Überanpassung?

Es besteht die Möglichkeit einer Überanpassung, da die zum Training des Modells verwendeten Kriterien nicht mit den Kriterien zur Beurteilung der Wirksamkeit eines Modells übereinstimmen.

5) Wie können Sie eine Überanpassung vermeiden?

Durch die Verwendung vieler Daten kann eine Überanpassung vermieden werden. Eine Überanpassung tritt relativ auf, da Sie über einen kleinen Datensatz verfügen und versuchen, daraus zu lernen. Aber wenn Sie über eine kleine Datenbank verfügen und gezwungen sind, ein darauf basierendes Modell zu erstellen. In einer solchen Situation können Sie eine Technik namens verwenden Kreuzvalidierung. Bei dieser Methode wird der Datensatz in zwei Abschnitte aufgeteilt: Test- und Trainingsdatensätze. Der Testdatensatz testet nur das Modell, während im Trainingsdatensatz die Datenpunkte das Modell erstellen.

Bei dieser Technik erhält ein Modell normalerweise einen Datensatz bekannter Daten, auf denen das Training ausgeführt wird (Trainingsdatensatz), und einen Datensatz unbekannter Daten, anhand derer das Modell getestet wird. Die Idee der Kreuzvalidierung besteht darin, einen Datensatz zu definieren, um das Modell in der Trainingsphase zu „testen“.

6) Was ist induktives maschinelles Lernen?

Beim induktiven maschinellen Lernen handelt es sich um den Prozess des Lernens anhand von Beispielen, bei dem ein System versucht, aus einer Reihe beobachteter Instanzen eine allgemeine Regel zu induzieren.

7) Was sind die fünf beliebtesten Algorithmen des maschinellen Lernens?

  • Entscheidungsbäume
  • Neuronale Netze (Backpropagation)
  • Wahrscheinlichkeitsnetzwerke
  • Nächster Nachbar
  • Support-Vektor-Maschinen

8) Was sind die verschiedenen Algorithmustechniken beim maschinellen Lernen?

Es gibt verschiedene Arten von Techniken beim maschinellen Lernen

9) Was sind die drei Phasen zur Erstellung der Hypothesen oder des Modells beim maschinellen Lernen?

  • Modellbau
  • Modelltest
  • Anwenden des Modells

10) Was ist der Standardansatz für überwachtes Lernen?

Der Standardansatz für überwachtes Lernen besteht darin, den Beispielsatz in den Trainingssatz und den Test aufzuteilen.

11) Was ist „Trainingsset“ und „Testset“?

In verschiedenen Bereichen der Informationswissenschaft wie dem maschinellen Lernen wird ein Datensatz verwendet, um die potenziell prädiktive Beziehung zu ermitteln, die als „Trainingssatz“ bekannt ist. Beim Trainingssatz handelt es sich um Beispiele, die dem Lernenden gegeben werden, während der Testsatz dazu dient, die Genauigkeit der vom Lernenden generierten Hypothesen zu testen, und es handelt sich um den Beispielsatz, der dem Lernenden vorenthalten wird. Der Trainingssatz unterscheidet sich vom Testsatz.

12) Verschiedene Ansätze für maschinelles Lernen auflisten?

Die verschiedenen Ansätze beim maschinellen Lernen sind

  • Konzept vs. Klassifizierungslernen
  • Symbolisches vs. statistisches Lernen
  • Induktives vs. analytisches Lernen

13) Was ist kein maschinelles Lernen?

14) Erklären Sie, welche Funktion „unüberwachtes Lernen“ hat.

  • Finden Sie Cluster der Daten
  • Finden Sie niedrigdimensionale Darstellungen der Daten
  • Finden Sie interessante Richtungen in Daten
  • Interessante Koordinaten und Zusammenhänge
  • Finden Sie neuartige Beobachtungen/Datenbankbereinigung

15) Erklären Sie, welche Funktion „Supervised Learning“ hat.

  • Klassifikationen
  • Spracherkennung
  • Regression
  • Zeitreihen vorhersagen
  • Kommentieren Sie Zeichenfolgen

16) Was ist algorithmusunabhängiges maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen, bei dem die mathematischen Grundlagen unabhängig von einem bestimmten Klassifikator oder Lernalgorithmus sind, wird als algorithmusunabhängiges maschinelles Lernen bezeichnet?

17) Was ist der Unterschied zwischen künstlichem Lernen und maschinellem Lernen?

Das Entwerfen und Entwickeln von Algorithmen auf der Grundlage von empirischen Daten wird als maschinelles Lernen bezeichnet. Künstliche Intelligenz umfasst neben maschinellem Lernen auch andere Aspekte wie Wissensrepräsentation, Verarbeitung natürlicher Sprache, Planung, Robotik usw.

18) Was ist ein Klassifikator beim maschinellen Lernen?

Ein Klassifikator beim maschinellen Lernen ist ein System, das einen Vektor diskreter oder kontinuierlicher Merkmalswerte eingibt und einen einzelnen diskreten Wert, die Klasse, ausgibt.

19) Was sind die Vorteile von Naive Bayes?

Bei Naive Bayes konvergiert der Klassifikator schneller als diskriminierende Modelle wie die logistische Regression, sodass Sie weniger Trainingsdaten benötigen. Der Hauptvorteil besteht darin, dass Interaktionen zwischen Funktionen nicht erlernt werden können.

20) In welchen Bereichen wird Mustererkennung eingesetzt?

Mustererkennung kann in verwendet werden

  • Computer Vision
  • Spracherkennung
  • Data Mining
  • Statistiken
  • Informeller Abruf
  • Bioinformatik

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21) Was ist genetische Programmierung?

Genetische Programmierung ist eine der beiden Techniken, die beim maschinellen Lernen eingesetzt werden. Das Modell basiert auf dem Testen und der Auswahl der besten Wahl aus einer Reihe von Ergebnissen.

22) Was ist induktiv? Logic ProProgrammierung im maschinellen Lernen?

Induktiv Logic ProGrammatik (ILP) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das logische Programmierung nutzt, die Hintergrundwissen und Beispiele darstellt.

23) Was ist Modellauswahl beim maschinellen Lernen?

Der Prozess der Auswahl von Modellen aus verschiedenen mathematischen Modellen, die zur Beschreibung desselben Datensatzes verwendet werden, wird als Modellauswahl bezeichnet. Die Modellauswahl wird auf die Bereiche Statistik, maschinelles Lernen und Data Mining angewendet.

24) Welche beiden Methoden werden für die Kalibrierung beim Supervised Learning verwendet?

Die beiden Methoden zur Vorhersage guter Wahrscheinlichkeiten beim überwachten Lernen sind:

  • Platt-Kalibrierung
  • Isotonische Regression

Diese Methoden sind für die binäre Klassifizierung konzipiert und nicht trivial.

25) Welche Methode wird häufig verwendet, um eine Überanpassung zu verhindern?

Wenn genügend Daten vorhanden sind, wird die „isotonische Regression“ verwendet, um ein Überanpassungsproblem zu verhindern.

26) Was ist der Unterschied zwischen Heuristik für Regellernen und Heuristik für Entscheidungsbäume?

Der Unterschied besteht darin, dass die Heuristik für Entscheidungsbäume die durchschnittliche Qualität einer Reihe unzusammenhängender Mengen bewertet, während Regellerner nur die Qualität der Menge von Instanzen bewerten, die von der Kandidatenregel abgedeckt wird.

27) Was ist Perceptron beim maschinellen Lernen?

Beim maschinellen Lernen ist Perceptron ein überwachter Lernalgorithmus für binäre Klassifikatoren, wobei ein binärer Klassifikator eine Entscheidungsfunktion ist, ob eine Eingabe einen Vektor oder eine Zahl darstellt.

28) Erklären Sie die beiden Komponenten des Bayesschen Logikprogramms.

Ein Bayes-Logikprogramm besteht aus zwei Komponenten. Die erste Komponente ist logisch; sie besteht aus einer Reihe von Bayes-Klauseln, die die qualitative Struktur der Domäne erfassen. Die zweite Komponente ist quantitativ; sie kodiert die quantitativen Informationen über die Domäne.

29) Was sind Bayesianische Netzwerke (BN)?

Das Bayesianische Netzwerk wird verwendet, um das grafische Modell für die Wahrscheinlichkeitsbeziehung zwischen einer Reihe von Variablen darzustellen.

30) Warum wird ein instanzbasierter Lernalgorithmus manchmal als Lazy-Learning-Algorithmus bezeichnet?

Instanzbasierte Lernalgorithmen werden auch als Lazy-Learning-Algorithmen bezeichnet, da sie den Induktions- oder Generalisierungsprozess verzögern, bis die Klassifizierung durchgeführt wird.

31) Welche beiden Klassifizierungsmethoden kann SVM (Support Vector Machine) verarbeiten?

  • Kombination binärer Klassifikatoren
  • Ändern der Binärdatei, um das Lernen mehrerer Klassen zu integrieren

32) Was ist Ensemble-Lernen?

Um ein bestimmtes Rechenprogramm zu lösen, werden mehrere Modelle wie Klassifikatoren oder Experten strategisch generiert und kombiniert. Dieser Vorgang wird als Ensemble-Lernen bezeichnet.

33) Warum wird Ensemble-Lernen verwendet?

Ensemble-Lernen wird verwendet, um die Klassifizierung, Vorhersage, Funktionsnäherung usw. eines Modells zu verbessern.

34) Wann sollte Ensemble-Lernen eingesetzt werden?

Ensemble-Lernen wird verwendet, wenn Sie Komponentenklassifikatoren erstellen, die genauer und unabhängiger voneinander sind.

35) Was sind die beiden Paradigmen der Ensemble-Methoden?

Die beiden Paradigmen der Ensemble-Methoden sind

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36) Was ist das allgemeine Prinzip einer Ensemble-Methode und was bedeutet Bagging und Boosting bei der Ensemble-Methode?

Das allgemeine Prinzip einer Ensemble-Methode besteht darin, die Vorhersagen mehrerer Modelle zu kombinieren, die mit einem bestimmten Lernalgorithmus erstellt wurden, um die Robustheit gegenüber einem einzelnen Modell zu verbessern. Bagging ist eine Gesamtmethode zur Verbesserung instabiler Schätzungs- oder Klassifizierungsschemata. Dabei werden Boosting-Methoden nacheinander verwendet, um die Verzerrung des kombinierten Modells zu verringern. Sowohl Boosting als auch Bagging können Fehler reduzieren, indem der Varianzterm reduziert wird.

37) Was ist die Bias-Varianz-Zerlegung des Klassifizierungsfehlers in der Ensemble-Methode?

Der erwartete Fehler eines Lernalgorithmus kann in Bias und Varianz zerlegt werden. Ein Bias-Term misst, wie genau der vom Lernalgorithmus erzeugte durchschnittliche Klassifikator mit der Zielfunktion übereinstimmt. Der Varianzterm misst, wie stark die Vorhersage des Lernalgorithmus für verschiedene Trainingssätze schwankt.

38) Was ist ein inkrementeller Lernalgorithmus im Ensemble?

Bei der inkrementellen Lernmethode handelt es sich um die Fähigkeit eines Algorithmus, aus neuen Daten zu lernen, die möglicherweise verfügbar sind, nachdem der Klassifikator bereits aus einem bereits verfügbaren Datensatz generiert wurde.

39) Wofür werden PCA, KPCA und ICA verwendet?

PCA (Hauptkomponentenanalyse), KPCA (Kernelbasierte Hauptkomponentenanalyse) und ICA (Unabhängige Komponentenanalyse) sind wichtige Techniken zur Merkmalsextraktion, die zur Dimensionsreduzierung verwendet werden.

40) Was ist Dimensionsreduktion beim maschinellen Lernen?

Im maschinellen Lernen und in der Statistik ist Dimensionsreduktion der Prozess der Reduzierung der Anzahl der betrachteten Zufallsvariablen und kann in Merkmalsauswahl und Merkmalsextraktion unterteilt werden.

41) Was sind Support-Vektor-Maschinen?

Support Vector Machines sind überwachte Lernalgorithmen, die zur Klassifizierung und Regressionsanalyse verwendet werden.

42) Was sind die Komponenten relationaler Bewertungstechniken?

Die wichtigen Komponenten relationaler Bewertungstechniken sind

  • Datenerfassung
  • Grundwahrheitserwerb
  • Kreuzvalidierungstechnik
  • Abfragetyp
  • Bewertungsmetrik
  • Signifikanztest

43) Welche verschiedenen Methoden gibt es für sequentielles überwachtes Lernen?

Die verschiedenen Methoden zur Lösung von Problemen des sequentiellen überwachten Lernens sind

  • Schiebefenstermethoden
  • Wiederkehrende Schiebefenster
  • Versteckte Markow-Modelle
  • Markow-Modelle mit maximaler Entropie
  • Bedingte Zufallsfelder
  • Graphtransformator-Netzwerke

44) In welchen Bereichen der Robotik und Informationsverarbeitung treten Probleme bei der sequentiellen Vorhersage auf?

Die Bereiche in der Robotik und Informationsverarbeitung, in denen sequentielle Vorhersageprobleme auftreten, sind

  • Imitationslernen
  • Strukturierte Vorhersage
  • Modellbasiertes Verstärkungslernen

45) Was ist statistisches Batch-Lernen?

Statistische Lerntechniken ermöglichen das Lernen einer Funktion oder eines Prädiktors aus einer Reihe beobachteter Daten, die Vorhersagen über unsichtbare oder zukünftige Daten treffen können. Diese Techniken bieten Garantien für die Leistung des erlernten Prädiktors für zukünftige, nicht sichtbare Daten, basierend auf einer statistischen Annahme über den Datengenerierungsprozess.

46) Was ist PAC-Lernen?

PAC-Lernen (Probably Approximately Correct) ist ein Lernrahmen, der eingeführt wurde, um Lernalgorithmen und ihre statistische Effizienz zu analysieren.

47) In welche verschiedenen Kategorien können Sie den Sequenzlernprozess einteilen?

  • Sequenzvorhersage
  • Sequenzgenerierung
  • Sequenzerkennung
  • Sequentielle Entscheidung

48) Was ist Sequenzlernen?

Sequenzlernen ist eine Methode zum logischen Lehren und Lernen.

49) Was sind zwei Techniken des maschinellen Lernens?

Die beiden Techniken des maschinellen Lernens sind

  • Genetische Programmierung
  • Induktives Lernen

50) Nennen Sie eine beliebte Anwendung des maschinellen Lernens, die Sie täglich sehen?

Die von großen E-Commerce-Websites implementierte Empfehlungs-Engine nutzt maschinelles Lernen.

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