50 masinõppeintervjuu küsimust ja vastust (2025)

Autor: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Ajakohastatud

Siin on masinõppe intervjuu küsimused ja vastused nii värskematele kui ka kogenud kandidaatidele, et saada oma unistuste töökoht.

 

Masinõppe Viva küsimused ja vastused esmakursuslastele

1) Mis on masinõpe?

Masinõpe on arvutiteaduse haru, mis tegeleb süsteemi programmeerimisega, et automaatselt õppida ja kogemustega täiustada. Näiteks: robotid on programmeeritud nii, et nad saaksid anduritelt kogutud andmete põhjal ülesandeid täita. See õpib programme automaatselt andmete põhjal.

👉 Tasuta PDF-i allalaadimine: masinõppeintervjuu küsimused ja vastused >>

2) Mainige andmete kaevandamise ja masinõppe erinevust?

Masinõpe on seotud algoritmide uurimise, kavandamise ja arendamisega, mis võimaldavad arvutitel õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Samas võib andmekaeve määratleda kui protsessi, mille käigus struktureerimata andmed püüavad hankida teadmisi või tundmatuid huvitavaid mustreid. Selle protsessimasina käigus kasutatakse õppealgoritme.

3) Mis on masinõppes ülepaigutamine?

In masinõpe, kui statistiline mudel kirjeldab aluseks oleva seose asemel juhuslikku viga või müra, tekib "ülesobitus". Kui mudel on liiga keeruline, täheldatakse tavaliselt ülepaigutamist, kuna sellel on treeningandmete tüüpide arvu suhtes liiga palju parameetreid. Mudelil on kehv jõudlus, mis on olnud liiga sobiv.

4) Miks toimub liigne paigaldamine?

Ülesobitamise võimalus on olemas, kuna mudeli väljaõppeks kasutatud kriteeriumid ei ole samad, mis mudeli tõhususe hindamiseks kasutatud kriteeriumid.

5) Kuidas vältida liigsöömist?

Kui kasutate palju andmeid, saab ülepaigutamist vältida, ülepaigutamine toimub suhteliselt väikese andmehulga ja proovite sellest õppida. Aga kui sul on väike andmebaas ja sa oled sunnitud tulema mudeliga selle põhjal. Sellises olukorras võite kasutada tehnikat, mida nimetatakse ristvalideerimine. Selle meetodi puhul jagatakse andmestik kaheks osaks, testimis- ja koolitusandmekogumiks, testimisandmekogum testib ainult mudelit, samal ajal kui koolitusandmestiku puhul koostavad andmepunktid mudeli.

Selle tehnika puhul antakse mudelile tavaliselt teadaolevate andmete andmekogum, mille alusel koolitust (treeningu andmekogum) käitatakse, ja tundmatute andmete andmekogumi, mille suhtes mudelit testitakse. Ristvalideerimise mõte on määratleda andmestik, et mudelit koolitusfaasis "testida".

6) Mis on induktiivne masinõpe?

Induktiivne masinõpe hõlmab näidete abil õppimise protsessi, kus süsteem proovib vaadeldud juhtumite hulgast esile kutsuda üldreeglit.

7) Millised on viis populaarset masinõppe algoritmi?

  • Otsustuspuud
  • Närvivõrgud (tagasi levimine)
  • Tõenäosuslikud võrgud
  • Lähim naaber
  • Toetage vektormasinaid

8) Millised on masinõppe erinevad algoritmitehnikad?

Masinõppe erinevat tüüpi tehnikad on

9) Millised on kolm etappi masinõppe hüpoteeside või mudelite loomiseks?

  • Mudeli ehitamine
  • Mudeli testimine
  • Mudeli rakendamine

10) Milline on standardne lähenemine juhendatud õppele?

Juhendatud õppimise tavapärane lähenemisviis on jagada eeskuju koolituskomplektiks ja testiks.

11) Mis on "Treeningkomplekt" ja "Testikomplekt"?

Infoteaduse erinevates valdkondades, nagu masinõpe, kasutatakse potentsiaalselt ennustava seose avastamiseks andmekogumit, mida nimetatakse koolituskomplektiks. Treeningkomplekt on õppijale antud näited, samas kui testikomplekti kasutatakse õppija loodud hüpoteeside täpsuse testimiseks ja see on õppijast tagasi hoitud näidete kogum. Treeningkomplekt erineb testikomplektist.

12) Loetlege erinevaid masinõppe lähenemisviise?

Masinõppe erinevad lähenemisviisid on

  • Mõiste vs klassifikatsiooniõpe
  • Sümboolne vs statistiline õpe
  • Induktiivne vs analüütiline õpe

13) Mis ei ole masinõpe?

14) Selgitage, mis on "juhendamata õppimise" funktsioon?

  • Otsige andmete klastreid
  • Leidke andmete madalamõõtmelised esitused
  • Leidke andmetest huvitavaid juhiseid
  • Huvitavad koordinaadid ja korrelatsioonid
  • Otsige uudseid vaatlusi / andmebaasi puhastamist

15) Selgitage, mis on juhendatud õppimise funktsioon?

  • Klassifikatsioonid
  • Kõne tuvastamine
  • Regressioon
  • Aegridade ennustamine
  • Annoteerige stringid

16) Mis on algoritmist sõltumatu masinõpe?

Masinõpet, kus matemaatilised alused ei sõltu konkreetsest klassifikaatorist või õppimisalgoritmi nimetatakse algoritmist sõltumatuks masinõppeks?

17) Mis vahe on tehisõppel ja masinõppel?

Algoritmide kavandamist ja arendamist vastavalt empiirilistel andmetel põhinevale käitumisele nimetatakse masinõppeks. Kuigi tehisintellekt hõlmab lisaks masinõppele ka muid aspekte, nagu teadmiste esitus, loomuliku keele töötlemine, planeerimine, robootika jne.

18) Mis on masinõppes klassifikaator?

Masinõppe klassifikaator on süsteem, mis sisestab diskreetsete või pidevate tunnusväärtuste vektori ja väljastab ühe diskreetse väärtuse, klassi.

19) Millised on Naive Bayesi eelised?

Naiivis Bayesi klassifikaator läheneb kiiremini kui diskrimineerivad mudelid, nagu logistiline regressioon, seega vajate vähem treeningandmeid. Peamine eelis on see, et see ei suuda õppida funktsioonide vahelisi koostoimeid.

20) Millistes valdkondades kasutatakse mustrituvastust?

Mustrituvastust saab kasutada

  • Arvuti visioon
  • Kõnetuvastus
  • Data Mining
  • Statistika
  • Mitteametlik otsimine
  • Bioinformaatika

Masinõppe intervjuu küsimused kogenud inimestele

21) Mis on geneetiline programmeerimine?

Geneetiline programmeerimine on üks kahest masinõppes kasutatavast tehnikast. Mudel põhineb testimisel ja tulemuste hulgast parima valiku valimisel.

22) Mis on induktiivne Logic Programmimine masinõppes?

Induktiivne Logic Programming (ILP) on masinõppe alamvaldkond, mis kasutab taustateadmiste ja näidete esitamiseks loogilist programmeerimist.

23) Mis on masinõppe mudelivalik?

Mudelite valimist erinevate matemaatiliste mudelite hulgast, mida kasutatakse sama andmestiku kirjeldamiseks, nimetatakse mudelivalikuks. Mudelivalikut rakendatakse statistika, masinõppe ja andmekaevandamise valdkondades.

24) Milliseid kahte meetodit kasutatakse juhendatud õppes kalibreerimiseks?

Järelevalveõppes heade tõenäosuste ennustamiseks kasutatakse kahte meetodit

  • Platti kalibreerimine
  • Isotooniline regressioon

Need meetodid on mõeldud binaarseks klassifitseerimiseks ja see ei ole triviaalne.

25) Millist meetodit kasutatakse sageli ülepaigutamise vältimiseks?

Kui andmeid on piisavalt, kasutatakse ülepaigutamise probleemi vältimiseks isotoonilist regressiooni.

26) Mis vahe on reeglite õppimise heuristika ja otsustuspuude heuristika vahel?

Erinevus seisneb selles, et otsustuspuude heuristika hindab mitme lahutatud hulga keskmist kvaliteeti, samas kui reegli õppijad hindavad ainult kandidaatreegliga hõlmatud eksemplaride komplekti kvaliteeti.

27) Mis on Perceptron masinõppes?

Masinõppes on Perceptron binaarklassifikaatorite juhendatud õppealgoritm, kus binaarne klassifikaator on otsustav funktsioon selle kohta, kas sisend esindab vektorit või arvu.

28) Selgitage Bayesi loogikaprogrammi kahte komponenti?

Bayesi loogikaprogramm koosneb kahest komponendist. Esimene komponent on loogiline; see koosneb Bayesi klauslite komplektist, mis kajastab domeeni kvalitatiivset struktuuri. Teine komponent on kvantitatiivne, see kodeerib domeeni kvantitatiivset teavet.

29) Mis on Bayesi võrgud (BN)?

Bayesi võrku kasutatakse muutujate komplekti vahelise tõenäosussuhte graafilise mudeli esitamiseks.

30) Miks eksemplaripõhist õppealgoritmi nimetatakse mõnikord laisaks õppealgoritmiks?

Eksemplaripõhist õppealgoritmi nimetatakse ka laisaks õppealgoritmiks, kuna need viivitavad induktsiooni- või üldistusprotsessi kuni klassifitseerimiseni.

31) Millised on kaks klassifitseerimismeetodit, millega SVM (Support Vector Machine) hakkama saab?

  • Binaarsete klassifikaatorite kombineerimine
  • Kahefaili muutmine mitme klassi õppimise kaasamiseks

32) Mis on ansambliõpe?

Konkreetse arvutusprogrammi lahendamiseks luuakse ja kombineeritakse strateegiliselt mitu mudelit, nagu klassifikaatorid või eksperdid. Seda protsessi nimetatakse ansambliõppeks.

33) Miks kasutatakse ansambliõpet?

Ansambelõpet kasutatakse mudeli klassifitseerimise, prognoosimise, funktsioonide lähendamise jms parandamiseks.

34) Millal kasutada ansambliõpet?

Ansambelõpet kasutatakse täpsemate ja üksteisest sõltumatute komponentide klassifikaatorite koostamisel.

35) Millised on ansamblimeetodite kaks paradigmat?

Ansamblimeetodite kaks paradigmat on

SEOTUD ARTIKLID

  • Järjestikuste ansamblite meetodid
  • Paralleelansambli meetodid

36) Mis on ansamblimeetodi üldpõhimõte ja mis on ansamblimeetodi puhul kottimine ja hoogustamine?

Ansamblimeetodi üldpõhimõte on kombineerida mitme antud õppealgoritmiga ehitatud mudeli ennustused, et parandada ühe mudeli robustsust. Kottimine on meetod ebastabiilsete hindamis- või klassifitseerimisskeemide parandamiseks. Võimendusmeetodit kasutatakse järjestikku kombineeritud mudeli kallutatuse vähendamiseks. Nii võimendamine kui ka kottidesse lisamine võivad dispersiooniperioodi vähendamise kaudu vigu vähendada.

37) Mis on klassifikatsioonivea bias-variance decomposition ansamblimeetodil?

Õppimisalgoritmi eeldatava vea saab laotada nihkeks ja dispersiooniks. Eelarvamuse termin mõõdab, kui täpselt õppealgoritmi loodud keskmine klassifikaator vastab sihtfunktsioonile. Dispersioonitermin mõõdab, kui palju õpialgoritmi ennustus erinevate treeningkomplektide puhul kõigub.

38) Mis on inkrementaalse õppimise algoritm ansamblis?

Inkrementaalne õppemeetod on algoritmi võime õppida uutest andmetest, mis võivad olla saadaval pärast seda, kui klassifikaator on juba olemasolevast andmekogumist juba loodud.

39) Milleks PCA-d, KPCA-d ja ICA-d kasutatakse?

PCA (põhikomponentide analüüs), KPCA (kernelipõhine põhikomponentide analüüs) ja ICA (sõltumatu komponentide analüüs) on olulised funktsioonide eraldamise tehnikad, mida kasutatakse mõõtmete vähendamiseks.

40) Mis on mõõtmete vähendamine masinõppes?

Masinõppes ja statistikas on dimensioonide vähendamine kaalutavate juhuslike muutujate arvu vähendamise protsess ning selle võib jagada funktsioonide valikuks ja funktsioonide eraldamiseks.

41) Mis on tugivektorimasinad?

Tugivektorimasinad on järelevalve all olevad õppealgoritmid, mida kasutatakse klassifitseerimiseks ja regressioonianalüüsiks.

42) Millised on relatsioonilise hindamise tehnikate komponendid?

Relatsioonilise hindamise tehnikate olulised komponendid on

  • Andmehõive
  • Põhitõe omandamine
  • Ristvalideerimise tehnika
  • Päringu tüüp
  • Hindamismõõdik
  • Olulisuse test

43) Millised on järjestikuse juhendatud õppe erinevad meetodid?

Erinevad meetodid järjestikuse juhendatud õppe probleemide lahendamiseks on

  • Lükandakna meetodid
  • Korduvad lükandaknad
  • Varjatud Markow mudelid
  • Maksimaalne entroopia Markow mudelid
  • Tingimuslikud juhuslikud väljad
  • Graafiktrafo võrgud

44) Millised on robootika ja infotöötluse valdkonnad, kus tekib järjestikuse ennustamise probleem?

Robootika ja infotöötluse valdkonnad, kus tekib järjestikuse prognoosimise probleem, on

  • Imitatsiooniõpe
  • Struktureeritud ennustus
  • Mudelipõhine tugevdusõpe

45) Mis on pakettstatistika õpe?

Statistilised õppimismeetodid võimaldavad vaadeldavate andmete kogumi põhjal õppida funktsiooni või ennustajat, mis võib ennustada nähtamatute või tulevaste andmete kohta. Need tehnikad annavad tagatisi õpitud ennustaja toimivuse kohta tulevaste nähtamatute andmete puhul, tuginedes andmete genereerimisprotsessi statistilisele eeldusele.

46) Mis on PAC-õpe?

PAC (Probably Approximately Correct) õpe on õpperaamistik, mis on kasutusele võetud õpialgoritmide ja nende statistilise efektiivsuse analüüsimiseks.

47) Millised on erinevad kategooriad, mida saate järjestusõppe protsessi liigitada?

  • Järjestuse ennustamine
  • Jada genereerimine
  • Järjestuste tuvastamine
  • Järjestikune otsus

48) Mis on järjestusõpe?

Järjestusõpe on loogilise õpetamise ja õppimise meetod.

49) Mis on masinõppe kaks tehnikat?

Masinõppe kaks tehnikat on

  • Geneetiline programmeerimine
  • Induktiivne õpe

50) Andke masinõppe populaarne rakendus, mida näete igapäevaselt?

Suuremate e-kaubanduse veebisaitide rakendatav soovitusmootor kasutab masinõpet.

Need intervjuu küsimused aitavad ka teie viva (suuline)