50 preguntas y respuestas de entrevistas sobre aprendizaje automático (2025)

Por: evelyn clarke evelyn clarke
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Aquí hay preguntas y respuestas de la entrevista sobre aprendizaje automático para que los candidatos más nuevos y experimentados consigan el trabajo de sus sueños.

 

Preguntas y respuestas de Machine Learning Viva para principiantes

1) ¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la informática que se ocupa de la programación de sistemas para aprender y mejorar automáticamente con la experiencia. Por ejemplo: los robots están programados para que puedan realizar la tarea en función de los datos que recopilan de los sensores. Aprende automáticamente programas a partir de datos.

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2) ¿Mencione la diferencia entre minería de datos y aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se relaciona con el estudio, diseño y desarrollo de algoritmos que dan a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente. Mientras que la minería de datos se puede definir como el proceso en el que los datos no estructurados intentan extraer conocimiento o patrones interesantes desconocidos. Durante este proceso se utilizan algoritmos de aprendizaje automático.

3) ¿Qué es el "sobreajuste" en el aprendizaje automático?

In aprendizaje automático, cuando un modelo estadístico describe un error aleatorio o ruido en lugar de una relación subyacente, se produce un "sobreajuste". Cuando un modelo es excesivamente complejo, normalmente se observa un sobreajuste, debido a que tiene demasiados parámetros con respecto a la cantidad de tipos de datos de entrenamiento. El modelo muestra un rendimiento deficiente que se ha sobreajustado.

4) ¿Por qué ocurre el sobreajuste?

La posibilidad de sobreajuste existe ya que los criterios utilizados para entrenar el modelo no son los mismos que los criterios utilizados para juzgar la eficacia de un modelo.

5) ¿Cómo se puede evitar el sobreajuste?

Al utilizar una gran cantidad de datos, se puede evitar el sobreajuste, que ocurre relativamente cuando se tiene un conjunto de datos pequeño y se intenta aprender de él. Pero si tienes una base de datos pequeña y te ves obligado a venir con un modelo basado en eso. En tal situación, puede utilizar una técnica conocida como validación cruzada. En este método, el conjunto de datos se divide en dos secciones, conjuntos de datos de prueba y entrenamiento; el conjunto de datos de prueba solo probará el modelo mientras que, en el conjunto de datos de entrenamiento, los puntos de datos generarán el modelo.

En esta técnica, a un modelo generalmente se le proporciona un conjunto de datos conocidos sobre los cuales se ejecuta el entrenamiento (conjunto de datos de entrenamiento) y un conjunto de datos desconocidos con los que se prueba el modelo. La idea de la validación cruzada es definir un conjunto de datos para "probar" el modelo en la fase de entrenamiento.

6) ¿Qué es el aprendizaje automático inductivo?

El aprendizaje automático inductivo implica el proceso de aprendizaje mediante ejemplos, donde un sistema, a partir de un conjunto de instancias observadas, intenta inducir una regla general.

7) ¿Cuáles son los cinco algoritmos populares de aprendizaje automático?

  • Árboles de decisión
  • Redes neuronales (propagación hacia atrás)
  • Redes probabilísticas
  • Vecino más cercano
  • Máquinas de vectores de soporte

8) ¿Cuáles son las diferentes técnicas de algoritmos en Machine Learning?

Los diferentes tipos de técnicas en Machine Learning son

9) ¿Cuáles son las tres etapas para construir las hipótesis o modelo en aprendizaje automático?

  • Construcción del modelo
  • Pruebas de modelos
  • Aplicando el modelo

10) ¿Cuál es el enfoque estándar del aprendizaje supervisado?

El enfoque estándar para el aprendizaje supervisado es dividir el conjunto de ejemplos en el conjunto de entrenamiento y la prueba.

11) ¿Qué es el "conjunto de entrenamiento" y el "conjunto de prueba"?

En diversas áreas de la ciencia de la información, como el aprendizaje automático, se utiliza un conjunto de datos para descubrir la relación potencialmente predictiva conocida como "conjunto de entrenamiento". El conjunto de entrenamiento son ejemplos que se le dan al alumno, mientras que el conjunto de pruebas se usa para probar la precisión de las hipótesis generadas por el alumno, y es el conjunto de ejemplos que se le oculta al alumno. El conjunto de entrenamiento es distinto del conjunto de prueba.

12) ¿Enumere varios enfoques para el aprendizaje automático?

Los diferentes enfoques en Machine Learning son

  • Aprendizaje de conceptos versus clasificación
  • Aprendizaje simbólico versus estadístico
  • Aprendizaje inductivo versus aprendizaje analítico

13) ¿Qué no es Machine Learning?

14) Explique cuál es la función del "aprendizaje no supervisado".

  • Encuentra grupos de datos
  • Encuentre representaciones de baja dimensión de los datos.
  • Encuentre direcciones interesantes en los datos
  • Coordenadas y correlaciones interesantes.
  • Encuentre observaciones novedosas/limpieza de bases de datos

15) Explique cuál es la función del "aprendizaje supervisado".

  • Clasificaciones
  • Reconocimiento de voz
  • Regresión
  • Predecir series de tiempo
  • Anotar cadenas

16) ¿Qué es el aprendizaje automático independiente de algoritmos?

El aprendizaje automático en el que los fundamentos matemáticos son independientes de cualquier clasificador o algoritmo de aprendizaje en particular se denomina aprendizaje automático independiente del algoritmo.

17) ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje artificial y aprendizaje automático?

El diseño y desarrollo de algoritmos en función de los comportamientos basados ​​en datos empíricos se conoce como aprendizaje automático. Si bien la inteligencia artificial, además del aprendizaje automático, también abarca otros aspectos como la representación del conocimiento, el procesamiento del lenguaje natural, la planificación, la robótica, etc.

18) ¿Qué es el clasificador en el aprendizaje automático?

Un clasificador en Machine Learning es un sistema que ingresa un vector de valores de características discretos o continuos y genera un único valor discreto, la clase.

19) ¿Cuáles son las ventajas de Naive Bayes?

En Naïve Bayes, el clasificador convergerá más rápido que los modelos discriminativos como la regresión logística, por lo que necesita menos datos de entrenamiento. La principal ventaja es que no puede aprender las interacciones entre funciones.

20) ¿En qué áreas se utiliza el reconocimiento de patrones?

El reconocimiento de patrones se puede utilizar en

  • Visión por computador
  • Reconocimiento de voz
  • Extracción de Información
  • Estadísticas
  • Recuperación informal
  • Bioinformática

Preguntas de entrevista de aprendizaje automático para experimentados

21) ¿Qué es la Programación Genética?

La programación genética es una de las dos técnicas utilizadas en el aprendizaje automático. El modelo se basa en probar y seleccionar la mejor opción entre un conjunto de resultados.

22) ¿Qué es inductivo? Logic Pro¿Gramática en aprendizaje automático?

Inductivo Logic ProLa gramática (ILP) es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza programación lógica que representa conocimientos previos y ejemplos.

23) ¿Qué es la selección de modelos en el aprendizaje automático?

El proceso de selección de modelos entre diferentes modelos matemáticos, que se utilizan para describir el mismo conjunto de datos, se conoce como Selección de Modelo. La selección de modelos se aplica a los campos de la estadística, el aprendizaje automático y la minería de datos.

24) ¿Cuáles son los dos métodos utilizados para la calibración en Aprendizaje Supervisado?

Los dos métodos utilizados para predecir buenas probabilidades en el aprendizaje supervisado son

  • Calibración de Platt
  • Regresión isotónica

Estos métodos están diseñados para clasificación binaria y no son triviales.

25) ¿Qué método se utiliza frecuentemente para evitar el sobreajuste?

Cuando hay datos suficientes, se utiliza la "regresión isotónica" para evitar un problema de sobreajuste.

26) ¿Cuál es la diferencia entre heurística para el aprendizaje de reglas y heurística para árboles de decisión?

La diferencia es que las heurísticas de los árboles de decisión evalúan la calidad promedio de una serie de conjuntos inconexos, mientras que los estudiantes de reglas solo evalúan la calidad del conjunto de instancias cubiertas por la regla candidata.

27) ¿Qué es el perceptrón en el aprendizaje automático?

En aprendizaje automático, Perceptron es un algoritmo de aprendizaje supervisado para clasificadores binarios, donde un clasificador binario es una función que decide si una entrada representa un vector o un número.

28) Explique los dos componentes del programa de lógica bayesiana.

Un programa de lógica bayesiana consta de dos componentes. El primer componente es lógico y consiste en un conjunto de cláusulas bayesianas que capturan la estructura cualitativa del dominio. El segundo componente es cuantitativo y codifica la información cuantitativa sobre el dominio.

29) ¿Qué son las Redes Bayesianas (BN)?

La red bayesiana se utiliza para representar el modelo gráfico de la relación de probabilidad entre un conjunto de variables.

30) ¿Por qué el algoritmo de aprendizaje basado en instancias a veces se denomina algoritmo de aprendizaje diferido?

El algoritmo de aprendizaje basado en instancias también se conoce como algoritmo de aprendizaje diferido, ya que retrasa el proceso de inducción o generalización hasta que se realiza la clasificación.

31) ¿Cuáles son los dos métodos de clasificación que puede manejar SVM (Máquina de vectores de soporte)?

  • Combinando clasificadores binarios
  • Modificación del binario para incorporar el aprendizaje multiclase

32) ¿Qué es el aprendizaje en conjunto?

Para resolver un programa computacional particular, se generan y combinan estratégicamente múltiples modelos, como clasificadores o expertos. Este proceso se conoce como aprendizaje en conjunto.

33) ¿Por qué se utiliza el aprendizaje en conjunto?

El aprendizaje conjunto se utiliza para mejorar la clasificación, predicción, aproximación de funciones, etc. de un modelo.

34) ¿Cuándo utilizar el aprendizaje en conjunto?

El aprendizaje conjunto se utiliza cuando se crean clasificadores de componentes que son más precisos e independientes entre sí.

35) ¿Cuáles son los dos paradigmas de los métodos de conjunto?

Los dos paradigmas de los métodos de conjunto son

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36) ¿Cuál es el principio general de un método de conjunto y qué es el ensacado y el refuerzo en el método de conjunto?

El principio general de un método de conjunto es combinar las predicciones de varios modelos construidos con un algoritmo de aprendizaje determinado para mejorar la robustez de un solo modelo. El embolsado es un método conjunto para mejorar los esquemas de estimación o clasificación inestables. Mientras que el método de refuerzo se utiliza secuencialmente para reducir el sesgo del modelo combinado. Tanto el impulso como el embolsado pueden reducir los errores al reducir el término de variación.

37) ¿Qué es la descomposición sesgo-varianza del error de clasificación en el método de conjunto?

El error esperado de un algoritmo de aprendizaje se puede descomponer en sesgo y varianza. Un término de sesgo mide qué tan cerca coincide el clasificador promedio producido por el algoritmo de aprendizaje con la función objetivo. El término de varianza mide cuánto fluctúa la predicción del algoritmo de aprendizaje para diferentes conjuntos de entrenamiento.

38) ¿Qué es un algoritmo de aprendizaje incremental en conjunto?

El método de aprendizaje incremental es la capacidad de un algoritmo para aprender de nuevos datos que pueden estar disponibles después de que el clasificador ya se haya generado a partir de un conjunto de datos ya disponible.

39) ¿Para qué se utilizan PCA, KPCA e ICA?

PCA (Análisis de componentes principales), KPCA (Análisis de componentes principales basado en kernel) e ICA (Análisis de componentes independientes) son técnicas de extracción de características importantes que se utilizan para la reducción de dimensionalidad.

40) ¿Qué es la reducción de dimensiones en Machine Learning?

En aprendizaje automático y estadística, la reducción de dimensiones es el proceso de reducir la cantidad de variables aleatorias consideradas y se puede dividir en selección de características y extracción de características.

41) ¿Qué son las máquinas de vectores de soporte?

Las máquinas de vectores de soporte son algoritmos de aprendizaje supervisado que se utilizan para clasificación y análisis de regresión.

42) ¿Cuáles son los componentes de las técnicas de evaluación relacional?

Los componentes importantes de las técnicas de evaluación relacional son

  • Adquisición de Datos
  • Adquisición de la verdad fundamental
  • Técnica de validación cruzada
  • Tipo de consulta
  • Métrica de puntuación
  • Prueba de significancia

43) ¿Cuáles son los diferentes métodos de aprendizaje supervisado secuencial?

Los diferentes métodos para resolver problemas de Aprendizaje Supervisado Secuencial son

  • Métodos de ventana corredera
  • Ventanas corredizas recurrentes
  • Modelos ocultos de Markow
  • Modelos de Markow de máxima entropía
  • Campos aleatorios condicionales
  • Redes de transformadores gráficos.

44) ¿Cuáles son las áreas de la robótica y el procesamiento de información donde surge el problema de predicción secuencial?

Las áreas de robótica y procesamiento de información donde surge el problema de predicción secuencial son

  • Aprendizaje por imitación
  • predicción estructurada
  • Aprendizaje por refuerzo basado en modelos

45) ¿Qué es el aprendizaje estadístico por lotes?

Las técnicas de aprendizaje estadístico permiten aprender una función o predictor a partir de un conjunto de datos observados que pueden hacer predicciones sobre datos futuros o no vistos. Estas técnicas proporcionan garantías sobre el rendimiento del predictor aprendido sobre los datos futuros no vistos basándose en una suposición estadística sobre el proceso de generación de datos.

46) ¿Qué es el aprendizaje PAC?

El aprendizaje PAC (probablemente aproximadamente correcto) es un marco de aprendizaje que se ha introducido para analizar los algoritmos de aprendizaje y su eficiencia estadística.

47) ¿Cuáles son las diferentes categorías en las que se puede clasificar el proceso de aprendizaje de secuencias?

  • Predicción de secuencia
  • Generación de secuencia
  • Reconocimiento de secuencia
  • Decisión secuencial

48) ¿Qué es el aprendizaje secuencial?

El aprendizaje secuencial es un método de enseñanza y aprendizaje de manera lógica.

49) ¿Cuáles son dos técnicas de aprendizaje automático?

Las dos técnicas de Machine Learning son

  • Programación genética
  • Aprendizaje Inductivo

50) ¿Menciona una aplicación popular de aprendizaje automático que veas en el día a día?

El motor de recomendación implementado por los principales sitios web de comercio electrónico utiliza Machine Learning.

Estas preguntas de la entrevista también te ayudarán en tu viva(orals)