50 koneoppimishaastattelun kysymystä ja vastausta (2025)

by: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Päivitetty

Tässä on koneoppimisen haastattelukysymyksiä ja vastauksia tuoreemmille ja kokeneemmille hakijoille unelmatyönsä saamiseksi.

 

Machine Learning Viva -kysymyksiä ja vastauksia fuksilaisille

1) Mitä koneoppiminen on?

Koneoppiminen on tietojenkäsittelytieteen ala, joka käsittelee järjestelmäohjelmointia, jotta se oppii automaattisesti ja kehittyy kokemuksen myötä. Esimerkiksi: Robotit on ohjelmoitu niin, että ne voivat suorittaa tehtävän antureista keräämiensä tietojen perusteella. Se oppii automaattisesti ohjelmat tiedoista.

👉 Ilmainen PDF-lataus: Koneoppimisen haastattelukysymyksiä ja vastauksia >>

2) Mainitse ero tiedon louhinnan ja koneoppimisen välillä?

Koneoppiminen liittyy sellaisten algoritmien tutkimiseen, suunnitteluun ja kehittämiseen, jotka antavat tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. Tiedon louhinta voidaan määritellä prosessiksi, jossa jäsentämätön data yrittää poimia tietoa tai tuntemattomia mielenkiintoisia malleja. Tämän prosessikoneen aikana käytetään oppimisalgoritmeja.

3) Mitä on koneoppimisen ylisovittaminen?

In koneoppiminen, kun tilastollinen malli kuvaa satunnaista virhettä tai kohinaa taustalla olevan suhteen sijasta, tapahtuu "ylisovitus". Kun malli on liian monimutkainen, havaitaan normaalisti ylisovitusta, koska siinä on liian monta parametria suhteessa harjoitustietotyyppien määrään. Mallin suorituskyky on heikko, ja se on ollut liian istuva.

4) Miksi yliasennus tapahtuu?

Ylisovituksen mahdollisuus on olemassa, koska mallin koulutuksessa käytetyt kriteerit eivät ole samoja kuin mallin tehokkuuden arvioinnissa käytetyt kriteerit.

5) Kuinka voit välttää liiallisen istuvuuden?

Käyttämällä paljon dataa voidaan välttää ylisovitus, ylisovitus tapahtuu suhteellisesti, koska sinulla on pieni tietojoukko ja yrität oppia siitä. Mutta jos sinulla on pieni tietokanta ja sinun on pakko tehdä siihen perustuva malli. Tällaisessa tilanteessa voit käyttää tekniikkaa, joka tunnetaan nimellä ristiin validointi. Tässä menetelmässä tietojoukko jaetaan kahteen osaan, testaus- ja koulutustietojoukkoon, testaustietojoukko vain testaa mallia, kun taas koulutustietojoukossa tietopisteet keksivät mallin.

Tässä tekniikassa mallille annetaan yleensä tietojoukko tunnetuista tiedoista, joilla harjoitus (harjoitustietojoukko) suoritetaan, ja tuntemattomien tietojen tietojoukko, jota vastaan ​​mallia testataan. Ristivalidoinnin ideana on määritellä tietojoukko mallin "testaamiseksi" koulutusvaiheessa.

6) Mitä on induktiivinen koneoppiminen?

Induktiivinen koneoppiminen sisältää esimerkkien avulla oppimisen prosessin, jossa järjestelmä joukosta havaittuja tapauksia yrittää indusoida yleissäännön.

7) Mitkä ovat viisi suosittua koneoppimisalgoritmia?

  • Päätöspuut
  • Hermoverkot (takaisin eteneminen)
  • Todennäköisyyspohjaiset verkot
  • Lähin naapuri
  • Tuki vektori koneita

8) Mitkä ovat koneoppimisen algoritmitekniikat?

Koneoppimisen erityyppiset tekniikat ovat

9) Mitkä ovat kolme vaihetta hypoteesien tai mallin rakentamiseen koneoppimisessa?

  • Mallirakennus
  • Mallin testaus
  • Mallin soveltaminen

10) Mikä on standardi lähestymistapa ohjattuun oppimiseen?

Vakiolähestymistapa ohjattuun oppimiseen on jakaa esimerkkisarja koulutussarjaksi ja kokeeksi.

11) Mitä ovat "harjoitussarja" ja "testausetti"?

Tietojen eri aloilla, kuten koneoppimisessa, datajoukkoa käytetään mahdollisen ennustavan suhteen löytämiseen, joka tunnetaan nimellä "Training Set". Harjoittelusarja on oppijalle annettu esimerkki, kun taas testisarjaa käytetään oppijan luomien hypoteesien tarkkuuden testaamiseen ja se on oppijasta pidätettynä esimerkkinä. Harjoitussarja eroaa testisarjasta.

12) Luettele erilaisia ​​lähestymistapoja koneoppimiseen?

Koneoppimisen eri lähestymistavat ovat

  • Käsite vs luokittelu oppiminen
  • Symbolinen vs tilastollinen oppiminen
  • Induktiivinen vs analyyttinen oppiminen

13) Mikä ei ole koneoppimista?

  • Tekoäly
  • Sääntöihin perustuva päättely

14) Selitä, mikä on "ohjaamattoman oppimisen" tehtävä?

  • Etsi tietoklusterit
  • Etsi tiedoista pieniulotteisia esityksiä
  • Löydä mielenkiintoisia ohjeita tiedoista
  • Mielenkiintoisia koordinaatteja ja korrelaatioita
  • Etsi uusia havaintoja / tietokannan puhdistus

15) Selitä, mikä on "ohjatun oppimisen" tehtävä?

  • Luokitukset
  • Puheentunnistus
  • Regressio
  • Ennusta aikasarjat
  • Merkitse merkkijonoja

16) Mitä on algoritmista riippumaton koneoppiminen?

Koneoppimista, joissa matemaattiset perusteet ovat riippumattomia tietystä luokittimesta tai oppimisalgoritmista kutsutaanko algoritmista riippumattomaksi koneoppimiseksi?

17) Mitä eroa on keinotekoisen oppimisen ja koneoppimisen välillä?

Empiiriseen dataan perustuvan käyttäytymisen mukaisten algoritmien suunnittelu ja kehittäminen tunnetaan koneoppimisena. Vaikka tekoäly kattaa koneoppimisen lisäksi myös muita näkökohtia, kuten tiedon esittämisen, luonnollisen kielen käsittelyn, suunnittelun, robotiikan jne.

18) Mikä on luokittelija koneoppimisessa?

Koneoppimisen luokitin on järjestelmä, joka syöttää diskreettien tai jatkuvien piirrearvojen vektorin ja tulostaa yhden diskreetin arvon, luokan.

19) Mitkä ovat Naive Bayesin edut?

Naiivissa Bayesin luokitin konvergoi nopeammin kuin erottelevat mallit, kuten logistinen regressio, joten tarvitset vähemmän harjoitustietoja. Suurin etu on, että se ei voi oppia vuorovaikutusta ominaisuuksien välillä.

20) Millä alueilla kuviontunnistusta käytetään?

Kuviontunnistusta voidaan käyttää

  • Tietokoneen visio
  • Puheentunnistus
  • Data Mining
  • tilastotiedot
  • Epävirallinen haku
  • Bioinformatiikka

Koneoppimisen haastattelukysymyksiä kokeneille

21) Mitä on geneettinen ohjelmointi?

Geneettinen ohjelmointi on yksi koneoppimisessa käytetyistä kahdesta tekniikasta. Malli perustuu testaukseen ja parhaan valinnan valintaan tulosjoukon joukosta.

22) Mikä on induktiivinen Logic Prokielioppi koneoppimisessa?

Induktiivinen Logic Programming (ILP) on koneoppimisen alakenttä, joka käyttää taustatietoa ja esimerkkejä edustavaa loogista ohjelmointia.

23) Mitä on mallin valinta koneoppimisessa?

Mallien valintaprosessia eri matemaattisten mallien joukosta, joita käytetään kuvaamaan samaa tietojoukkoa, kutsutaan mallin valinnaksi. Mallinvalintaa sovelletaan tilastojen, koneoppimisen ja tiedon louhinnan aloilla.

24) Mitä kahta menetelmää käytetään ohjatun oppimisen kalibroinnissa?

Hyvien todennäköisyyksien ennustamiseen ohjatussa oppimisessa käytetään kahta menetelmää

  • Plattin kalibrointi
  • Isotoninen regressio

Nämä menetelmät on suunniteltu binääriluokitukseen, eikä se ole triviaalia.

25) Mitä menetelmää käytetään usein estämään yliasennus?

Kun dataa on riittävästi, käytetään 'Isotonista regressiota' estämään ylisovitusongelma.

26) Mitä eroa on sääntöjen oppimisen heuristilla ja päätöspuiden heuristiikalla?

Erona on se, että päätöspuiden heuristiikka arvioi useiden hajautettujen joukkojen keskimääräisen laadun, kun taas säännön oppijat arvioivat vain ehdokassäännön kattaman esiintymän joukon laadun.

27) Mikä on Perceptron koneoppimisessa?

Koneoppimisessa Perceptron on valvottu oppimisalgoritmi binääriluokittimille, jossa binääriluokittaja ratkaisee, edustaako syöte vektoria vai lukua.

28) Selitä Bayesin logiikkaohjelman kaksi komponenttia?

Bayesilainen logiikkaohjelma koostuu kahdesta osasta. Ensimmäinen komponentti on looginen; se koostuu joukosta Bayesin lauseita, jotka kaappaavat toimialueen laadullisen rakenteen. Toinen komponentti on kvantitatiivinen, se koodaa kvantitatiivisen tiedon toimialueesta.

29) Mitä ovat Bayes-verkot (BN)?

Bayesin verkkoa käytetään edustamaan graafista mallia muuttujien välisen todennäköisyyssuhteen suhteen.

30) Miksi ilmentymäpohjaista oppimisalgoritmia kutsutaan joskus laiskaksi oppimisalgoritmiksi?

Instanssipohjaisia ​​oppimisalgoritmeja kutsutaan myös laiskaksi oppimisalgoritmiksi, koska ne viivästyttävät induktio- tai yleistysprosessia, kunnes luokittelu suoritetaan.

31) Mitkä ovat ne kaksi luokitusmenetelmää, joita SVM ( Support Vector Machine) pystyy käsittelemään?

  • Binääriluokittajien yhdistäminen
  • Binäärimuodon muokkaaminen moniluokkaisen oppimisen sisällyttämiseksi

32) Mitä on ryhmäoppiminen?

Tietyn laskentaohjelman ratkaisemiseksi luodaan ja yhdistetään strategisesti useita malleja, kuten luokittajia tai asiantuntijoita. Tämä prosessi tunnetaan ryhmäoppimisena.

33) Miksi ryhmäoppimista käytetään?

Ensemble-oppimista käytetään parantamaan mallin luokittelua, ennustamista, funktion approksimaatiota jne.

34) Milloin ryhmäoppimista kannattaa käyttää?

Ensemble-oppimista käytetään, kun rakennat tarkempia ja toisistaan ​​riippumattomia komponenttien luokittajia.

35) Mitkä ovat ensemble-menetelmien kaksi paradigmaa?

Ensemble-menetelmien kaksi paradigmaa ovat

AIHEESEEN LIITTYVÄT ARTIKKELIT

  • Peräkkäiset ensemble-menetelmät
  • Rinnakkaisryhmämenetelmät

36) Mikä on ensemble-menetelmän yleinen periaate ja mitä on puskiminen ja tehostaminen ensemble-menetelmässä?

Ensemble-menetelmän yleisperiaate on yhdistää useiden tietyllä oppimisalgoritmilla rakennettujen mallien ennusteet, jotta voidaan parantaa yhden mallin robustisuutta. Pussittaminen on kokonaisuutena käytetty menetelmä epävakaiden arviointi- tai luokitusmenetelmien parantamiseksi. Boosting-menetelmää käytetään peräkkäin yhdistetyn mallin harhan vähentämiseksi. Sekä tehostaminen että pussittaminen voivat vähentää virheitä pienentämällä varianssitermiä.

37) Mikä on luokitusvirheen bias-varianssihajotelma ensemble-menetelmässä?

Oppimisalgoritmin odotettu virhe voidaan jakaa harhaksi ja varianssiksi. Biastermi mittaa, kuinka tarkasti oppimisalgoritmin tuottama keskimääräinen luokitin vastaa kohdefunktiota. Varianssitermi mittaa kuinka paljon oppimisalgoritmin ennuste vaihtelee eri harjoitussarjoissa.

38) Mikä on inkrementaalinen oppimisalgoritmi ensemblessä?

Inkrementaalinen oppimismenetelmä on algoritmin kyky oppia uudesta tiedosta, joka saattaa olla saatavilla sen jälkeen, kun luokitin on jo luotu jo saatavilla olevasta tietojoukosta.

39) Mihin PCA:ta, KPCA:ta ja ICA:ta käytetään?

PCA (Principal Components Analysis), KPCA (ydinpohjainen pääkomponenttianalyysi) ja ICA (Independent Component Analysis) ovat tärkeitä ominaisuuksien erotustekniikoita, joita käytetään mittasuhteiden vähentämiseen.

40) Mitä ulottuvuuden vähentäminen on koneoppimisessa?

Koneoppimisessa ja tilastoissa dimensioiden pienentäminen on prosessi, jolla vähennetään tarkasteltavien satunnaismuuttujien määrää, ja se voidaan jakaa ominaisuuden valintaan ja ominaisuuden poimimiseen.

41) Mitä ovat tukivektorikoneet?

Tukivektorikoneet ovat valvottuja oppimisalgoritmeja, joita käytetään luokitteluun ja regressioanalyysiin.

42) Mitkä ovat relaatioarviointitekniikoiden komponentit?

Relaatioarviointitekniikoiden tärkeitä komponentteja ovat

  • Data Acquisition
  • Ground Truth Acquisition
  • Cross Validation Technique
  • Kyselytyyppi
  • Pisteytysmittari
  • Merkitystesti

43) Mitkä ovat peräkkäisen ohjatun oppimisen eri menetelmät?

Eri menetelmiä peräkkäisen ohjatun oppimisen ongelmien ratkaisemiseksi ovat

  • Liukuikkunamenetelmät
  • Toistuvat liukuvat ikkunat
  • Piilotetut Markow-mallit
  • Maksimientropia Markow-mallit
  • Ehdolliset satunnaiset kentät
  • Graafimuuntajaverkot

44) Mitkä ovat ne osa-alueet robotiikassa ja tiedonkäsittelyssä, joilla peräkkäisen ennustamisen ongelma ilmenee?

Robotiikan ja tiedonkäsittelyn alueet, joilla peräkkäisen ennustamisen ongelma syntyy, ovat

  • Jäljitelmäoppiminen
  • Strukturoitu ennuste
  • Mallipohjainen vahvistusoppiminen

45) Mitä on erätilastollinen oppiminen?

Tilastolliset oppimistekniikat mahdollistavat funktion tai ennustajan oppimisen joukosta havaittuja tietoja, jotka voivat tehdä ennusteita näkymättömistä tai tulevista tiedoista. Nämä tekniikat antavat takeet opitun ennustajan suorituskyvystä tulevaisuuden näkymättömään dataan perustuen tilastolliseen olettamukseen tiedon tuottoprosessista.

46) Mitä PAC-oppiminen on?

PAC (Probably Approximately Correct) -oppiminen on oppimiskehys, joka on otettu käyttöön oppimisalgoritmien ja niiden tilastollisen tehokkuuden analysoimiseksi.

47) Mihin eri kategorioihin voit luokitella sekvenssioppimisprosessin?

  • Jakson ennustus
  • Jakson luominen
  • Sekvenssin tunnistus
  • Peräkkäinen päätös

48) Mitä sekvenssioppiminen on?

Sekvenssioppiminen on menetelmä opettaa ja oppia loogisella tavalla.

49) Mitkä ovat kaksi koneoppimistekniikkaa?

Koneoppimisen kaksi tekniikkaa ovat

  • Geneettinen ohjelmointi
  • Induktiivinen oppiminen

50) Anna suosittu koneoppimissovellus, jota näet päivittäin?

Suurten verkkokauppasivustojen toteuttama suositusmoottori käyttää koneoppimista.

Nämä haastattelukysymykset auttavat myös vivassasi (suullinen)

Päivittäinen Guru99-uutiskirje

Aloita päiväsi uusimmilla ja tärkeimmillä tekoälyuutisilla, jotka toimitetaan juuri nyt.