50 Ερωτήσεις και Απαντήσεις Συνέντευξης Μηχανικής Μάθησης (2025)
Ακολουθούν ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης Machine Learning για πιο φρέσκους αλλά και έμπειρους υποψηφίους για να πάρουν τη δουλειά των ονείρων τους.
Machine Learning Viva Ερωτήσεις και απαντήσεις για Freshers
1) Τι είναι η μηχανική μάθηση;
Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που ασχολείται με τον προγραμματισμό συστημάτων προκειμένου να μαθαίνει αυτόματα και να βελτιώνεται με την εμπειρία. Για παράδειγμα: Τα ρομπότ είναι προγραμματισμένα έτσι ώστε να μπορούν να εκτελούν την εργασία με βάση τα δεδομένα που συλλέγουν από αισθητήρες. Μαθαίνει αυτόματα προγράμματα από δεδομένα.
👉 Δωρεάν λήψη PDF: Ερωτήσεις & Απαντήσεις Συνέντευξης Μηχανικής Μάθησης >>
2) Αναφέρετε τη διαφορά μεταξύ Εξόρυξης Δεδομένων και Μηχανικής μάθησης;
Η μηχανική μάθηση σχετίζεται με τη μελέτη, το σχεδιασμό και την ανάπτυξη των αλγορίθμων που δίνουν στους υπολογιστές τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Ενώ, η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να οριστεί ως η διαδικασία κατά την οποία τα μη δομημένα δεδομένα προσπαθούν να εξάγουν γνώση ή άγνωστα ενδιαφέροντα μοτίβα. Κατά τη διάρκεια αυτής της μηχανής διαδικασίας, χρησιμοποιούνται αλγόριθμοι εκμάθησης.
3) Τι είναι το «Overfitting» στη Μηχανική Εκμάθηση;
In μάθηση μηχανής, όταν ένα στατιστικό μοντέλο περιγράφει τυχαίο σφάλμα ή θόρυβο αντί της υποκείμενης σχέσης εμφανίζεται «υπερπροσαρμογή». Όταν ένα μοντέλο είναι υπερβολικά πολύπλοκο, συνήθως παρατηρείται υπερπροσαρμογή, επειδή έχει πάρα πολλές παραμέτρους σε σχέση με τον αριθμό των τύπων δεδομένων εκπαίδευσης. Το μοντέλο παρουσιάζει κακή απόδοση, η οποία ήταν υπερβολική.
4) Γιατί συμβαίνει υπερβολική προσαρμογή;
Η πιθανότητα υπερπροσαρμογής υπάρχει καθώς τα κριτήρια που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του μοντέλου δεν είναι τα ίδια με τα κριτήρια που χρησιμοποιούνται για να κριθεί η αποτελεσματικότητα ενός μοντέλου.
5) Πώς μπορείτε να αποφύγετε την υπερβολική τοποθέτηση;
Με τη χρήση πολλών δεδομένων, η υπερπροσαρμογή μπορεί να αποφευχθεί, η υπερπροσαρμογή συμβαίνει σχετικά καθώς έχετε ένα μικρό σύνολο δεδομένων και προσπαθείτε να μάθετε από αυτό. Αλλά αν έχετε μια μικρή βάση δεδομένων και είστε αναγκασμένοι να έρθετε με ένα μοντέλο που βασίζεται σε αυτό. Σε μια τέτοια περίπτωση, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μια τεχνική γνωστή ως διασταυρωμένη επικύρωση. Σε αυτή τη μέθοδο το σύνολο δεδομένων χωρίζεται σε δύο ενότητες, σύνολα δεδομένων δοκιμής και εκπαίδευσης, το σύνολο δεδομένων δοκιμής θα δοκιμάσει μόνο το μοντέλο ενώ, στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, τα σημεία δεδομένων θα καταλήξουν στο μοντέλο.
Σε αυτή την τεχνική, σε ένα μοντέλο δίνεται συνήθως ένα σύνολο δεδομένων γνωστών δεδομένων στα οποία εκτελείται η εκπαίδευση (σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης) και ένα σύνολο δεδομένων άγνωστων δεδομένων έναντι των οποίων δοκιμάζεται το μοντέλο. Η ιδέα της διασταυρούμενης επικύρωσης είναι να οριστεί ένα σύνολο δεδομένων για να «δοκιμάσει» το μοντέλο στη φάση εκπαίδευσης.
6) Τι είναι η επαγωγική μηχανική μάθηση;
Η επαγωγική μηχανική μάθηση περιλαμβάνει τη διαδικασία μάθησης μέσω παραδειγμάτων, όπου ένα σύστημα, από ένα σύνολο παρατηρούμενων περιπτώσεων προσπαθεί να προκαλέσει έναν γενικό κανόνα.
7) Ποιοι είναι οι πέντε δημοφιλείς αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης;
- Αποφάσεις δέντρων
- Νευρωνικά δίκτυα (πίσω διάδοση)
- Πιθανολογικά δίκτυα
- Πλησιέστερος γείτονας
- Υποστήριξη διανυσματικά μηχανήματα
8) Ποιες είναι οι διαφορετικές τεχνικές Αλγορίθμων στη Μηχανική Μάθηση;
Οι διαφορετικοί τύποι τεχνικών στη Μηχανική Μάθηση είναι
- Εποπτευόμενη μάθηση
- Μη εποπτευόμενη μάθηση
- Ημι-εποπτευόμενη μάθηση
- Μάθηση Ενίσχυσης
- μεταγωγή
- Μαθαίνω να μαθαίνω
9) Ποια είναι τα τρία στάδια για τη δημιουργία των υποθέσεων ή του μοντέλου στη μηχανική μάθηση;
- Μοντέλο κτίριο
- Δοκιμή μοντέλου
- Εφαρμογή του μοντέλου
10) Ποια είναι η τυπική προσέγγιση για την εποπτευόμενη μάθηση;
Η τυπική προσέγγιση για την εποπτευόμενη μάθηση είναι να χωριστεί το σύνολο παραδειγμάτων σε σύνολο εκπαίδευσης και δοκιμασία.
11) Τι είναι το «Σετ προπόνησης» και το «Σετ δοκιμών»;
Σε διάφορους τομείς της επιστήμης της πληροφορίας, όπως η μηχανική μάθηση, χρησιμοποιείται ένα σύνολο δεδομένων για την ανακάλυψη της πιθανώς προγνωστικής σχέσης που είναι γνωστή ως «Σύνολο Εκπαίδευσης». Το σετ εκπαίδευσης είναι ένα παράδειγμα που δίνεται στον εκπαιδευόμενο, ενώ το σύνολο δοκιμών χρησιμοποιείται για να ελέγξει την ακρίβεια των υποθέσεων που δημιουργούνται από τον εκπαιδευόμενο και είναι το σύνολο παραδείγματος που κρατά πίσω από τον εκπαιδευόμενο. Το σετ προπόνησης διαφέρει από το σετ δοκιμής.
12) Καταγράψτε διάφορες προσεγγίσεις για τη μηχανική μάθηση;
Οι διαφορετικές προσεγγίσεις στη Μηχανική Μάθηση είναι
- Έννοια εναντίον μάθησης ταξινόμησης
- Συμβολική εναντίον Στατιστικής Μάθησης
- Επαγωγική Vs Αναλυτική Μάθηση
13) Τι δεν είναι η Μηχανική Μάθηση;
- Τεχνητή νοημοσύνη
- Συμπεράσματα βάσει κανόνων
14) Εξηγήστε ποια είναι η λειτουργία της «Μάθησης χωρίς επίβλεψη»;
- Βρείτε συστάδες δεδομένων
- Βρείτε αναπαραστάσεις χαμηλών διαστάσεων των δεδομένων
- Βρείτε ενδιαφέρουσες οδηγίες στα δεδομένα
- Ενδιαφέρουσες συντεταγμένες και συσχετίσεις
- Βρείτε νέες παρατηρήσεις/ καθαρισμό βάσης δεδομένων
15) Εξηγήστε ποια είναι η λειτουργία της «Εποπτευόμενης Μάθησης»;
- Ταξινομήσεις
- Αναγνώρισης ομιλίας
- Οπισθοδρόμηση
- Πρόβλεψη χρονοσειρών
- Σχολιάστε χορδές
16) Τι είναι η μηχανική μάθηση ανεξάρτητη από αλγόριθμο;
Μηχανική μάθηση όπου τα μαθηματικά θεμέλια είναι ανεξάρτητα από οποιονδήποτε συγκεκριμένο ταξινομητή ή ο αλγόριθμος μάθησης αναφέρεται ως μηχανική μάθηση ανεξάρτητη από αλγόριθμο;
17) Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της τεχνητής μάθησης και της μηχανικής μάθησης;
Ο σχεδιασμός και η ανάπτυξη αλγορίθμων σύμφωνα με τις συμπεριφορές που βασίζονται σε εμπειρικά δεδομένα είναι γνωστοί ως Machine Learning. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη εκτός από τη μηχανική μάθηση, καλύπτει επίσης και άλλες πτυχές όπως αναπαράσταση γνώσης, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, σχεδιασμός, ρομποτική κ.λπ.
18) Τι είναι ο ταξινομητής στη μηχανική μάθηση;
Ένας ταξινομητής σε μια Μηχανική Μάθηση είναι ένα σύστημα που εισάγει ένα διάνυσμα διακριτών ή συνεχών τιμών χαρακτηριστικών και εξάγει μια μοναδική διακριτή τιμή, την κλάση.
19) Ποια είναι τα πλεονεκτήματα του Naive Bayes;
Στο Naïve Bayes ο ταξινομητής θα συγκλίνει πιο γρήγορα από τα διακριτικά μοντέλα όπως η λογιστική παλινδρόμηση, επομένως χρειάζεστε λιγότερα δεδομένα εκπαίδευσης. Το κύριο πλεονέκτημα είναι ότι δεν μπορεί να μάθει τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ των χαρακτηριστικών.
20) Σε ποιους τομείς χρησιμοποιείται η αναγνώριση προτύπων;
Η αναγνώριση προτύπων μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε
- Computer Vision
- Αναγνώριση ομιλίας
- Data Mining
- Σε Πραγματικό Χρόνο
- Άτυπη Ανάκτηση
- Βιο-Πληροφορική
Ερωτήσεις συνέντευξης μηχανικής μάθησης για έμπειρους
21) Τι είναι ο Γενετικός Προγραμματισμός;
Ο γενετικός προγραμματισμός είναι μία από τις δύο τεχνικές που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση. Το μοντέλο βασίζεται στη δοκιμή και στην επιλογή της καλύτερης επιλογής ανάμεσα σε ένα σύνολο αποτελεσμάτων.
22) Τι είναι Επαγωγικό Logic Proγραμματισμός στη Μηχανική Μάθηση;
Επαγωγικός Logic ProΤο gramming (ILP) είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί λογικό προγραμματισμό που αντιπροσωπεύει γνώση και παραδείγματα.
23) Τι είναι η Επιλογή Μοντέλου στη Μηχανική Εκμάθηση;
Η διαδικασία επιλογής μοντέλων μεταξύ διαφορετικών μαθηματικών μοντέλων, τα οποία χρησιμοποιούνται για την περιγραφή του ίδιου συνόλου δεδομένων είναι γνωστή ως Επιλογή Μοντέλου. Η επιλογή μοντέλου εφαρμόζεται στους τομείς της στατιστικής, της μηχανικής μάθησης και της εξόρυξης δεδομένων.
24) Ποιες είναι οι δύο μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για τη βαθμονόμηση στην εποπτευόμενη μάθηση;
Οι δύο μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη καλών πιθανοτήτων στην εποπτευόμενη μάθηση είναι
- Βαθμονόμηση Platt
- Ισοτονική παλινδρόμηση
Αυτές οι μέθοδοι έχουν σχεδιαστεί για δυαδική ταξινόμηση και δεν είναι ασήμαντη.
25) Ποια μέθοδος χρησιμοποιείται συχνά για να αποφευχθεί η υπερβολική τοποθέτηση;
Όταν υπάρχουν επαρκή δεδομένα, χρησιμοποιείται η «Ισοτονική παλινδρόμηση» για την αποφυγή προβλήματος υπερβολικής προσαρμογής.
26) Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της ευρετικής για εκμάθηση κανόνων και της ευρετικής για τα δέντρα αποφάσεων;
Η διαφορά είναι ότι τα ευρετικά για τα δέντρα αποφάσεων αξιολογούν τη μέση ποιότητα ενός αριθμού ασύνδετων συνόλων, ενώ οι μαθητές κανόνων αξιολογούν μόνο την ποιότητα του συνόλου των περιπτώσεων που καλύπτεται από τον υποψήφιο κανόνα.
27) Τι είναι το Perceptron στη Μηχανική Μάθηση;
Στη Μηχανική Μάθηση, το Perceptron είναι ένας εποπτευόμενος αλγόριθμος εκμάθησης για δυαδικούς ταξινομητές όπου ένας δυαδικός ταξινομητής είναι μια καθοριστική συνάρτηση για το εάν μια είσοδος αντιπροσωπεύει ένα διάνυσμα ή έναν αριθμό.
28) Εξηγήστε τα δύο συστατικά του προγράμματος Μπεϋζιανής λογικής;
Το πρόγραμμα Μπεϋζιανής λογικής αποτελείται από δύο στοιχεία. Το πρώτο συστατικό είναι λογικό. αποτελείται από ένα σύνολο Bayesian Clauses, το οποίο αποτυπώνει την ποιοτική δομή του τομέα. Το δεύτερο συστατικό είναι ποσοτικό, κωδικοποιεί τις ποσοτικές πληροφορίες για τον τομέα.
29) Τι είναι τα Bayesian Networks (BN);
Το Bayesian Network χρησιμοποιείται για να αναπαραστήσει το γραφικό μοντέλο για τη σχέση πιθανότητας μεταξύ ενός συνόλου μεταβλητών.
30) Γιατί ο αλγόριθμος μάθησης που βασίζεται σε παράδειγμα αναφέρεται μερικές φορές ως αλγόριθμος εκμάθησης Lazy;
Ο αλγόριθμος μάθησης που βασίζεται σε παράδειγμα αναφέρεται επίσης ως αλγόριθμος μάθησης Lazy καθώς καθυστερεί τη διαδικασία επαγωγής ή γενίκευσης μέχρι να πραγματοποιηθεί η ταξινόμηση.
31) Ποιες είναι οι δύο μέθοδοι ταξινόμησης που μπορεί να χειριστεί το SVM (Support Vector Machine);
- Συνδυασμός δυαδικών ταξινομητών
- Τροποποίηση δυαδικού αρχείου για να ενσωματώσει τη μάθηση πολλαπλών τάξεων
32) Τι είναι η μάθηση συνόλου;
Για την επίλυση ενός συγκεκριμένου υπολογιστικού προγράμματος, παράγονται και συνδυάζονται στρατηγικά πολλαπλά μοντέλα, όπως ταξινομητές ή ειδικοί. Αυτή η διαδικασία είναι γνωστή ως εκμάθηση συνόλου.
33) Γιατί χρησιμοποιείται η μάθηση συνόλου;
Η εκμάθηση συνόλου χρησιμοποιείται για τη βελτίωση της ταξινόμησης, της πρόβλεψης, της προσέγγισης συναρτήσεων κ.λπ. ενός μοντέλου.
34) Πότε να χρησιμοποιήσετε την εκμάθηση συνόλου;
Η εκμάθηση συνόλου χρησιμοποιείται όταν δημιουργείτε ταξινομητές στοιχείων που είναι πιο ακριβείς και ανεξάρτητοι μεταξύ τους.
35) Ποια είναι τα δύο παραδείγματα των μεθόδων συνόλου;
Τα δύο παραδείγματα των μεθόδων συνόλου είναι
- Μέθοδοι διαδοχικών συνόλων
- Μέθοδοι παράλληλων συνόλων
36) Ποια είναι η γενική αρχή μιας μεθόδου συνόλου και τι είναι το bagging and boosting στη μέθοδο συνόλου;
Η γενική αρχή μιας μεθόδου συνόλου είναι να συνδυάζει τις προβλέψεις πολλών μοντέλων που έχουν κατασκευαστεί με έναν δεδομένο αλγόριθμο εκμάθησης προκειμένου να βελτιωθεί η ευρωστία σε ένα μόνο μοντέλο. Το Bagging είναι μια μέθοδος στο σύνολο για τη βελτίωση των ασταθών σχημάτων εκτίμησης ή ταξινόμησης. Ενώ η μέθοδος ενίσχυσης χρησιμοποιείται διαδοχικά για τη μείωση της προκατάληψης του συνδυασμένου μοντέλου. Το Boosting και το Bagging και τα δύο μπορούν να μειώσουν τα σφάλματα μειώνοντας τον όρο διακύμανσης.
37) Τι είναι η αποσύνθεση μεροληψίας-διακύμανσης του σφάλματος ταξινόμησης στη μέθοδο συνόλου;
Το αναμενόμενο σφάλμα ενός αλγορίθμου εκμάθησης μπορεί να αναλυθεί σε μεροληψία και διακύμανση. Ένας όρος μεροληψίας μετρά πόσο πολύ ταιριάζει ο μέσος ταξινομητής που παράγεται από τον αλγόριθμο εκμάθησης με τη συνάρτηση στόχο. Ο όρος διακύμανσης μετρά πόσο κυμαίνεται η πρόβλεψη του αλγορίθμου μάθησης για διαφορετικά σετ εκπαίδευσης.
38) Τι είναι ο αλγόριθμος Αυξητικής Μάθησης στο σύνολο;
Η μέθοδος αυξητικής μάθησης είναι η ικανότητα ενός αλγορίθμου να μαθαίνει από νέα δεδομένα που μπορεί να είναι διαθέσιμα αφού ο ταξινομητής έχει ήδη δημιουργηθεί από ήδη διαθέσιμο σύνολο δεδομένων.
39) Σε τι χρησιμεύουν τα PCA, KPCA και ICA;
Η PCA (Ανάλυση Κύριων Στοιχείων), η KPCA (Ανάλυση Κύριων Στοιχείων με βάση τον πυρήνα) και η Ανάλυση Ανεξάρτητων Στοιχείων είναι σημαντικές τεχνικές εξαγωγής χαρακτηριστικών που χρησιμοποιούνται για τη μείωση διαστάσεων.
40) Τι είναι η μείωση διαστάσεων στη Μηχανική Μάθηση;
Στη Μηχανική Μάθηση και στα στατιστικά στοιχεία, η μείωση διαστάσεων είναι η διαδικασία μείωσης του αριθμού των τυχαίων μεταβλητών που εξετάζονται και μπορεί να χωριστεί σε επιλογή χαρακτηριστικών και εξαγωγή χαρακτηριστικών.
41) Τι είναι οι μηχανές φορέα υποστήριξης;
Οι μηχανές διανυσμάτων υποστήριξης είναι αλγόριθμοι επίβλεψης εκμάθησης που χρησιμοποιούνται για ανάλυση ταξινόμησης και παλινδρόμησης.
42) Ποια είναι τα συστατικά των τεχνικών σχεσιακής αξιολόγησης;
Τα σημαντικά συστατικά των τεχνικών σχεσιακής αξιολόγησης είναι
- Απόκτηση δεδομένων
- Επίγεια Απόκτηση Αλήθειας
- Τεχνική Cross Validation
- Τύπος ερωτήματος
- Μετρική βαθμολογίας
- Δοκιμή Σημασίας
43) Ποιες είναι οι διαφορετικές μέθοδοι για τη διαδοχική εποπτευόμενη μάθηση;
Οι διαφορετικές μέθοδοι για την επίλυση προβλημάτων Διαδοχικής Εποπτευόμενης Μάθησης είναι
- Μέθοδοι συρόμενου παραθύρου
- Επαναλαμβανόμενα συρόμενα παράθυρα
- Κρυφά μοντέλα Markow
- Μοντέλα Markow μέγιστης εντροπίας
- Τυχαία πεδία υπό όρους
- Δίκτυα μετασχηματιστών γραφικών
44) Ποιοι είναι οι τομείς της ρομποτικής και της επεξεργασίας πληροφοριών όπου προκύπτει πρόβλημα διαδοχικής πρόβλεψης;
Οι τομείς της ρομποτικής και της επεξεργασίας πληροφοριών όπου προκύπτει πρόβλημα διαδοχικής πρόβλεψης είναι
- Εκμάθηση Μίμησης
- Δομημένη πρόβλεψη
- Ενισχυτική μάθηση βάσει μοντέλου
45) Τι είναι η παρτίδα στατιστικής εκμάθησης;
Οι τεχνικές στατιστικής μάθησης επιτρέπουν την εκμάθηση μιας συνάρτησης ή μιας διάταξης πρόβλεψης από ένα σύνολο παρατηρούμενων δεδομένων που μπορούν να κάνουν προβλέψεις για μη ορατά ή μελλοντικά δεδομένα. Αυτές οι τεχνικές παρέχουν εγγυήσεις για την απόδοση του μαθημένου προγνωστικού παράγοντα στα μελλοντικά μη ορατά δεδομένα με βάση μια στατιστική υπόθεση για τη διαδικασία δημιουργίας δεδομένων.
46) Τι είναι το PAC Learning;
Η μάθηση PAC (Πιθανώς κατά προσέγγιση σωστή) είναι ένα πλαίσιο μάθησης που έχει εισαχθεί για την ανάλυση αλγορίθμων μάθησης και τη στατιστική τους αποτελεσματικότητα.
47) Ποιες είναι οι διαφορετικές κατηγορίες που μπορείτε να κατηγοριοποιήσετε τη διαδικασία μάθησης ακολουθίας;
- Πρόβλεψη ακολουθίας
- Δημιουργία ακολουθίας
- Αναγνώριση ακολουθίας
- Διαδοχική απόφαση
48) Τι είναι η μάθηση ακολουθίας;
Η διαδοχική μάθηση είναι μια μέθοδος διδασκαλίας και μάθησης με λογικό τρόπο.
49) Ποιες είναι οι δύο τεχνικές της Μηχανικής Μάθησης;
Οι δύο τεχνικές της Μηχανικής Μάθησης είναι
- Γενετικός Προγραμματισμός
- Επαγωγική Μάθηση
50) Δώστε μια δημοφιλή εφαρμογή μηχανικής μάθησης που βλέπετε καθημερινά;
Η μηχανή προτάσεων που εφαρμόζεται από μεγάλους ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιεί τη Μηχανική Εκμάθηση.
Αυτές οι ερωτήσεις συνέντευξης θα βοηθήσουν επίσης στο viva (προφορικά) σας