50 pitanja i odgovora za intervju o strojnom učenju (2025.)
Evelyn Clarke
Evo pitanja i odgovora na intervjuu za Machine Learning za svježije i iskusne kandidate koji će dobiti posao iz snova.
Machine Learning Viva Pitanja i odgovori za brucoše
1) Što je strojno učenje?
Strojno učenje je grana računalne znanosti koja se bavi programiranjem sustava u svrhu automatskog učenja i usavršavanja s iskustvom. Na primjer: Roboti su programirani tako da mogu izvršiti zadatak na temelju podataka koje prikupe od senzora. Automatski uči programe iz podataka.
👉 Besplatno preuzimanje PDF-a: Pitanja i odgovori za intervju o strojnom učenju >>
2) Spomenite razliku između rudarenja podataka i strojnog učenja?
Strojno učenje povezano je s proučavanjem, dizajnom i razvojem algoritama koji računalima daju sposobnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Dok se rudarenje podataka može definirati kao proces u kojem nestrukturirani podaci pokušavaju izvući znanje ili nepoznate zanimljive obrasce. Tijekom ovog procesnog stroja koriste se algoritmi učenja.
3) Što je 'prekomerno opremanje' u strojnom učenju?
In stroj za učenje, kada statistički model opisuje slučajnu pogrešku ili šum umjesto temeljnog odnosa, dolazi do 'overfittinga'. Kada je model pretjerano složen, obično se opaža prekomjerno prilagođavanje jer ima previše parametara u odnosu na broj tipova podataka za obuku. Model pokazuje loše performanse koje su bile pretjerane.
4) Zašto dolazi do prekomjernog opremanja?
Mogućnost prekomjernog opremanja postoji jer kriteriji koji se koriste za obuku modela nisu isti kao kriteriji koji se koriste za procjenu učinkovitosti modela.
5) Kako možete izbjeći prekomjerno opremanje?
Upotrebom velike količine podataka može se izbjeći prekomjerno prilagođavanje, relativno se događa jer imate mali skup podataka i pokušavate učiti iz njega. Ali ako imate malu bazu podataka i prisiljeni ste doći s modelom koji se temelji na tome. U takvoj situaciji možete koristiti tehniku poznatu kao unakrsna provjera valjanosti. U ovoj se metodi skup podataka dijeli na dva odjeljka, skupove podataka za testiranje i skupove za obuku, skup podataka za testiranje testirat će samo model dok će u skupu podataka za obuku podatkovne točke doći do modela.
U ovoj tehnici, modelu se obično daje skup podataka poznatih podataka na kojima se provodi obuka (skup podataka obuke) i skup podataka nepoznatih podataka prema kojima se model testira. Ideja unakrsne provjere je definiranje skupa podataka za "testiranje" modela u fazi obuke.
6) Što je induktivno strojno učenje?
Induktivno strojno učenje uključuje proces učenja pomoću primjera, gdje sustav iz skupa promatranih instanci pokušava inducirati opće pravilo.
7) Kojih je pet popularnih algoritama strojnog učenja?
- Stabla odlučivanja
- Neuronske mreže (povratno širenje)
- Probabilističke mreže
- Najbliži susjed
- Strojevi za podršku vektora
8) Koje su različite tehnike algoritama u strojnom učenju?
Različite vrste tehnika u strojnom učenju su
- Nadzirano učenje
- Učenje bez nadzora
- Polu-nadzirano učenje
- Učenje ojačanja
- sstanično
- Učenje učenja
9) Koje su tri faze izgradnje hipoteza ili modela u strojnom učenju?
- Izgradnja modela
- Ispitivanje modela
- Primjena modela
10) Koji je standardni pristup nadziranom učenju?
Standardni pristup nadziranom učenju je podijeliti skup primjera na skup za obuku i test.
11) Što je 'Trening set' i 'Test set'?
U raznim područjima informacijske znanosti kao što je strojno učenje, skup podataka koristi se za otkrivanje potencijalno prediktivnog odnosa poznatog kao 'Skup za obuku'. Skup za obuku su primjeri koji se daju učeniku, dok se testni skup koristi za testiranje točnosti hipoteza koje je generirao učenik, a to je skup primjera koji se zadržava od učenika. Skup za obuku razlikuje se od skupa za testiranje.
12) Navedite različite pristupe strojnom učenju?
Različiti pristupi u strojnom učenju su
- Koncept vs klasifikacijsko učenje
- Simboličko vs statističko učenje
- Induktivno nasuprot analitičkom učenju
13) Što nije strojno učenje?
- Umjetna inteligencija
- Zaključivanje na temelju pravila
14) Objasnite koja je funkcija 'nenadziranog učenja'?
- Pronađite klastere podataka
- Pronađite niskodimenzionalne prikaze podataka
- Pronađite zanimljive upute u podacima
- Zanimljive koordinate i korelacije
- Pronađite nova opažanja/čišćenje baze podataka
15) Objasnite koja je funkcija 'nadziranog učenja'?
- klasifikacije
- Prepoznavanje govora
- Regresija
- Predvidjeti vremenske serije
- Označite nizove
16) Što je strojno učenje neovisno o algoritmu?
Strojno učenje u kojem su matematički temelji neovisni o bilo kojem posebnom klasifikatoru ili se algoritam učenja naziva strojnim učenjem neovisnim o algoritmu?
17) Koja je razlika između umjetnog učenja i strojnog učenja?
Dizajniranje i razvoj algoritama prema ponašanjima na temelju empirijskih podataka poznati su kao strojno učenje. Iako umjetna inteligencija osim strojnog učenja, pokriva i druge aspekte kao što su reprezentacija znanja, obrada prirodnog jezika, planiranje, robotika itd.
18) Što je klasifikator u strojnom učenju?
Klasifikator u strojnom učenju je sustav koji unosi vektor diskretnih ili kontinuiranih vrijednosti obilježja i daje jednu diskretnu vrijednost, klasu.
19) Koje su prednosti Naive Bayesa?
U Naive Bayes klasifikator će konvergirati brže od diskriminativnih modela kao što je logistička regresija, tako da vam treba manje podataka za obuku. Glavna prednost je što ne može naučiti interakcije između značajki.
20) U kojim područjima se koristi prepoznavanje uzoraka?
Prepoznavanje uzoraka može se koristiti u
- računalni vid
- Prepoznavanja govora
- Data Mining
- Statistika
- Neformalno pronalaženje
- Bio-informatika
Pitanja za intervju o strojnom učenju za iskusne
21) Što je genetsko programiranje?
Genetsko programiranje je jedna od dvije tehnike koje se koriste u strojnom učenju. Model se temelji na testiranju i odabiru najboljeg izbora među nizom rezultata.
22) Što je induktivno Logic Programatiranje u strojnom učenju?
induktivan Logic Programatiranje (ILP) je potpolje strojnog učenja koje koristi logičko programiranje koje predstavlja pozadinsko znanje i primjere.
23) Što je odabir modela u strojnom učenju?
Proces odabira modela među različitim matematičkim modelima koji se koriste za opisivanje istog skupa podataka poznat je kao odabir modela. Odabir modela primjenjuje se na područja statistike, strojnog učenja i rudarenja podataka.
24) Koje su dvije metode korištene za kalibraciju u nadziranom učenju?
Dvije metode koje se koriste za predviđanje dobrih vjerojatnosti u nadziranom učenju su
- Plattova kalibracija
- Izotonična regresija
Ove metode su dizajnirane za binarnu klasifikaciju, a ona nije trivijalna.
25) Koja se metoda često koristi za sprječavanje prekomjernog opremanja?
Kada postoji dovoljno podataka, koristi se 'izotonična regresija' kako bi se spriječio problem prekomjernog opremanja.
26) Koja je razlika između heuristike za učenje pravila i heuristike za stabla odlučivanja?
Razlika je u tome što heuristika za stabla odlučivanja ocjenjuje prosječnu kvalitetu određenog broja nepovezanih skupova, dok oni koji uče pravila ocjenjuju samo kvalitetu skupa instanci koji je pokriven pravilom kandidata.
27) Što je Perceptron u strojnom učenju?
U strojnom učenju, Perceptron je nadzirani algoritam učenja za binarne klasifikatore gdje je binarni klasifikator odlučujuća funkcija o tome predstavlja li unos vektor ili broj.
28) Objasnite dvije komponente Bayesovog logičkog programa?
Program Bayesove logike sastoji se od dvije komponente. Prva komponenta je logična; sastoji se od niza Bayesovih klauzula, koje obuhvaćaju kvalitativnu strukturu domene. Druga komponenta je kvantitativna, ona kodira kvantitativne informacije o domeni.
29) Što su Bayesove mreže (BN)?
Bayesova mreža koristi se za predstavljanje grafičkog modela za odnos vjerojatnosti između skupa varijabli.
30) Zašto se algoritam za učenje temeljen na instanci ponekad naziva algoritam za lijeno učenje?
Algoritam učenja temeljen na instancama naziva se i algoritam za lijeno učenje jer odgađa proces indukcije ili generalizacije dok se ne izvrši klasifikacija.
31) Koje su dvije metode klasifikacije s kojima SVM (Support Vector Machine) može rukovati?
- Kombiniranje binarnih klasifikatora
- Modificiranje binarnog zapisa za uključivanje učenja više klasa
32) Što je učenje u ansamblu?
Za rješavanje određenog računalnog programa strateški se generiraju i kombiniraju višestruki modeli kao što su klasifikatori ili eksperti. Ovaj proces je poznat kao ansambl učenje.
33) Zašto se koristi učenje u ansamblu?
Učenje ansambla koristi se za poboljšanje klasifikacije, predviđanja, aproksimacije funkcija itd. modela.
34) Kada koristiti učenje u ansamblu?
Učenje ansambla koristi se kada gradite klasifikatore komponenti koji su točniji i neovisniji jedni o drugima.
35) Koje su dvije paradigme metoda ansambla?
Dvije paradigme metoda ansambla su
- Metode sekvencijalnog ansambla
- Metode paralelnog ansambla
36) Koji je opći princip ansambl metode i što je bagging i boosting u ansambl metodi?
Opće načelo metode ansambla je kombiniranje predviđanja nekoliko modela izgrađenih s danim algoritmom učenja kako bi se poboljšala robusnost u odnosu na jedan model. Bagging je skupna metoda za poboljšanje nestabilnih shema procjene ili klasifikacije. Dok se metoda pojačanja koristi sekvencijalno kako bi se smanjila pristranost kombiniranog modela. Boosting i Bagging oboje mogu smanjiti pogreške smanjenjem izraza varijance.
37) Što je dekompozicija pristranosti-varijance klasifikacijske pogreške u metodi ansambla?
Očekivana pogreška algoritma učenja može se rastaviti na pristranost i varijancu. Izraz pristranosti mjeri koliko se prosječni klasifikator koji proizvodi algoritam učenja podudara s ciljnom funkcijom. Izraz varijance mjeri koliko predviđanje algoritma učenja fluktuira za različite skupove obuke.
38) Što je algoritam inkrementalnog učenja u ansamblu?
Inkrementalna metoda učenja je sposobnost algoritma da uči iz novih podataka koji mogu biti dostupni nakon što je klasifikator već generiran iz već dostupnog skupa podataka.
39) Za što se koriste PCA, KPCA i ICA?
PCA (Analiza glavnih komponenti), KPCA (Analiza glavnih komponenti temeljena na jezgri) i ICA (Analiza neovisnih komponenti) važne su tehnike izdvajanja značajki koje se koriste za smanjenje dimenzionalnosti.
40) Što je smanjenje dimenzija u strojnom učenju?
U strojnom učenju i statistici, smanjenje dimenzije je proces smanjenja broja slučajnih varijabli koje se razmatraju i može se podijeliti na odabir značajki i ekstrakciju značajki.
41) Što su strojevi za potporne vektore?
Strojevi za potporne vektore nadzirani su algoritmi učenja koji se koriste za klasifikaciju i regresijsku analizu.
42) Koje su komponente tehnika relacijske procjene?
Važne komponente tehnika relacijske evaluacije su
- Prikupljanje podataka
- Stjecanje temeljne istine
- Tehnika unakrsne provjere
- Vrsta upita
- Metrika bodovanja
- Test značajnosti
43) Koje su različite metode za sekvencijalno nadzirano učenje?
Različite metode za rješavanje problema sekvencijalnog nadziranog učenja su
- Metode kliznih prozora
- Ponavljajući klizni prozori
- Skriveni Markow modeli
- Markow modeli maksimalne entropije
- Uvjetna slučajna polja
- Grafički prikazati mreže transformatora
44) Koja su područja u robotici i obradi informacija u kojima se javlja problem sekvencijalnog predviđanja?
Područja u robotici i obradi informacija u kojima se javlja problem sekvencijalnog predviđanja su
- Učenje imitacije
- Strukturirano predviđanje
- Učenje s potkrepljenjem temeljeno na modelu
45) Što je skupno statističko učenje?
Tehnike statističkog učenja omogućuju učenje funkcije ili prediktora iz skupa promatranih podataka koji mogu dati predviđanja o neviđenim ili budućim podacima. Ove tehnike daju jamstva o izvedbi naučenog prediktora na budućim nevidljivim podacima na temelju statističke pretpostavke o procesu generiranja podataka.
46) Što je PAC učenje?
PAC (Probably Approximately Correct) učenje je okvir učenja koji je uveden za analizu algoritama učenja i njihove statističke učinkovitosti.
47) Koje su različite kategorije u koje možete kategorizirati proces učenja niza?
- Predviđanje slijeda
- Generiranje sekvenci
- Prepoznavanje sekvenci
- Sekvencijalna odluka
48) Što je slijedno učenje?
Učenje slijedom je metoda poučavanja i učenja na logičan način.
49) Koje su dvije tehnike strojnog učenja?
Dvije tehnike strojnog učenja su
- Genetsko programiranje
- Induktivno učenje
50) Navedite popularnu aplikaciju strojnog učenja koju viđate iz dana u dan?
Mehanizam za preporuke koji implementiraju velike web stranice za e-trgovinu koristi strojno učenje.
Ova pitanja za intervju također će vam pomoći u vašem životu