50 domande e risposte per interviste sull'apprendimento automatico (2025)
Evelyn Clarke
Ecco le domande e le risposte al colloquio sul Machine Learning rivolte ai candidati più freschi ed esperti per ottenere il lavoro dei loro sogni.
Domande e risposte su Machine Learning Viva per le matricole
1) Cos'è l'apprendimento automatico?
Il machine learning è una branca dell'informatica che si occupa della programmazione dei sistemi per apprendere automaticamente e migliorare con l'esperienza. Ad esempio: i robot sono programmati in modo che possano eseguire l'attività in base ai dati raccolti dai sensori. Apprende automaticamente i programmi dai dati.
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2) Menzionare la differenza tra Data Mining e Machine Learning?
L'apprendimento automatico riguarda lo studio, la progettazione e lo sviluppo di algoritmi che danno ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati. Mentre, il data mining può essere definito come il processo in cui i dati non strutturati cercano di estrarre conoscenza o modelli interessanti sconosciuti. Durante questo processo macchina vengono utilizzati algoritmi di apprendimento.
3) Cos'è l'"overfitting" nell'apprendimento automatico?
In machine learning, quando un modello statistico descrive un errore casuale o un rumore invece della relazione sottostante, si verifica un "sovraadattamento". Quando un modello è eccessivamente complesso, si osserva normalmente un sovraadattamento, a causa di troppi parametri rispetto al numero di tipi di dati di training. Il modello mostra scarse prestazioni che sono state sovraadattate.
4) Perché si verifica il sovradattamento?
La possibilità di overfitting esiste poiché i criteri utilizzati per addestrare il modello non sono gli stessi criteri utilizzati per giudicare l'efficacia di un modello.
5) Come evitare il sovradattamento?
Utilizzando molti dati è possibile evitare il sovraadattamento, che avviene relativamente quando si dispone di un set di dati di piccole dimensioni e si tenta di imparare da esso. Ma se hai un piccolo database e sei costretto a produrre un modello basato su quello. In tale situazione, puoi utilizzare una tecnica nota come convalida incrociata. In questo metodo il set di dati si divide in due sezioni, set di dati di test e set di dati di addestramento, il set di dati di test testerà solo il modello mentre, nel set di dati di addestramento, i punti dati forniranno il modello.
In questa tecnica, a un modello viene solitamente fornito un set di dati di dati noti su cui viene eseguito l'addestramento (set di dati di addestramento) e un set di dati di dati sconosciuti rispetto ai quali viene testato il modello. L'idea della convalida incrociata è quella di definire un set di dati per “testare” il modello nella fase di training.
6) Cos'è l'apprendimento automatico induttivo?
L'apprendimento automatico induttivo prevede il processo di apprendimento tramite esempi, in cui un sistema, da un insieme di istanze osservate, cerca di indurre una regola generale.
7) Quali sono i cinque algoritmi più diffusi di Machine Learning?
- Alberi decisionali
- Reti Neurali (propagazione all'indietro)
- Reti probabilistiche
- Il vicino più prossimo
- Supporta macchine vettoriali
8) Quali sono le diverse tecniche di algoritmo nel Machine Learning?
I diversi tipi di tecniche di Machine Learning sono
- Apprendimento supervisionato
- Apprendimento senza supervisione
- Apprendimento semi-supervisionato
- Insegnamento rafforzativo
- trasduzione
- Imparare ad imparare
9) Quali sono le tre fasi per costruire le ipotesi o il modello nell'apprendimento automatico?
- Modellismo
- Test del modello
- Applicazione del modello
10) Qual è l'approccio standard all'apprendimento supervisionato?
L'approccio standard all'apprendimento supervisionato consiste nel dividere l'insieme di esempi in un insieme di formazione e in un test.
11) Che cosa sono il "set di allenamento" e il "set di test"?
In varie aree della scienza dell'informazione come l'apprendimento automatico, un insieme di dati viene utilizzato per scoprire la relazione potenzialmente predittiva nota come "Training Set". Il training set è un esempio fornito allo studente, mentre il test set viene utilizzato per testare l'accuratezza delle ipotesi generate dallo studente, ed è l'insieme di esempi trattenuti dallo studente. I set di training sono distinti dai set di test.
12) Elencare i vari approcci per l'apprendimento automatico?
I diversi approcci nel Machine Learning sono
- Apprendimento dei concetti contro la classificazione
- Apprendimento simbolico vs apprendimento statistico
- Apprendimento induttivo vs analitico
13) Cosa non è il Machine Learning?
- Intelligenza Artificiale
- Inferenza basata su regole
14) Spiegare qual è la funzione dell'"Apprendimento non supervisionato"?
- Trova cluster di dati
- Trova rappresentazioni a bassa dimensionalità dei dati
- Trova indicazioni interessanti nei dati
- Coordinate e correlazioni interessanti
- Trovare nuove osservazioni/pulizia del database
15) Spiegare qual è la funzione dell'"Apprendimento Supervisionato"?
- Classifiche
- Il riconoscimento vocale
- Regressione
- Prevedere serie temporali
- Annotare le stringhe
16) Cos'è l'apprendimento automatico indipendente dall'algoritmo?
L'apprendimento automatico in cui i fondamenti matematici sono indipendenti da un particolare classificatore o algoritmo di apprendimento viene definito apprendimento automatico indipendente dall'algoritmo?
17) Qual è la differenza tra apprendimento artificiale e machine learning?
La progettazione e lo sviluppo di algoritmi in base ai comportamenti basati su dati empirici è nota come Machine Learning. Oltre all’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale copre anche altri aspetti come la rappresentazione della conoscenza, l’elaborazione del linguaggio naturale, la pianificazione, la robotica, ecc.
18) Cos'è il classificatore nell'apprendimento automatico?
Un classificatore in un Machine Learning è un sistema che inserisce un vettore di valori di caratteristiche discrete o continue e restituisce un singolo valore discreto, la classe.
19) Quali sono i vantaggi di Naive Bayes?
In Naïve Bayes il classificatore converge più rapidamente rispetto ai modelli discriminativi come la regressione logistica, quindi sono necessari meno dati di addestramento. Il vantaggio principale è che non può apprendere le interazioni tra le funzionalità.
20) In quali ambiti viene utilizzato il Pattern Recognition?
È possibile utilizzare il riconoscimento dei modelli in
- Visione computerizzata
- Riconoscimento vocale
- Data Mining
- Statistiche
- Recupero informale
- Bioinformatica
Domande del colloquio di apprendimento automatico per esperti
21) Cos'è la programmazione genetica?
La programmazione genetica è una delle due tecniche utilizzate nell’apprendimento automatico. Il modello si basa sul test e sulla selezione della scelta migliore tra una serie di risultati.
22) Cos'è induttivo Logic Proprogrammazione nell'apprendimento automatico?
Induttivo Logic ProLa programmazione (ILP) è un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza la programmazione logica che rappresenta conoscenze di base ed esempi.
23) Cos'è la selezione del modello nell'apprendimento automatico?
Il processo di selezione dei modelli tra diversi modelli matematici, utilizzati per descrivere lo stesso set di dati, è noto come selezione del modello. La selezione del modello viene applicata ai campi della statistica, dell’apprendimento automatico e del data mining.
24) Quali sono i due metodi utilizzati per la calibrazione nell'Apprendimento Supervisionato?
I due metodi utilizzati per prevedere buone probabilità nell'apprendimento supervisionato sono
- Calibrazione Platt
- Regressione isotonica
Questi metodi sono progettati per la classificazione binaria e non è banale.
25) Quale metodo viene utilizzato frequentemente per prevenire l'overfitting?
Quando sono disponibili dati sufficienti, viene utilizzata la "regressione isotonica" per prevenire un problema di overfitting.
26) Qual è la differenza tra euristica per l'apprendimento delle regole ed euristica per gli alberi decisionali?
La differenza è che le euristiche per gli alberi decisionali valutano la qualità media di un numero di insiemi disgiunti mentre gli studenti di regole valutano solo la qualità dell'insieme di istanze coperto dalla regola candidata.
27) Cos'è Perceptron nell'apprendimento automatico?
Nell'apprendimento automatico, Perceptron è un algoritmo di apprendimento supervisionato per classificatori binari in cui un classificatore binario è una funzione decisiva per stabilire se un input rappresenta un vettore o un numero.
28) Spiega i due componenti del programma di logica bayesiana?
Il programma di logica bayesiana è costituito da due componenti. Il primo componente è logico; consiste in un set di clausole bayesiane, che catturano la struttura qualitativa del dominio. Il secondo componente è quantitativo, codifica le informazioni quantitative sul dominio.
29) Cosa sono le reti bayesiane (BN)?
La rete bayesiana viene utilizzata per rappresentare il modello grafico per la relazione di probabilità tra un insieme di variabili.
30) Perché l'algoritmo di apprendimento basato su istanze a volte indicato come algoritmo di apprendimento pigro?
L'algoritmo di apprendimento basato su istanze è indicato anche come algoritmo di apprendimento pigro poiché ritardano il processo di induzione o generalizzazione fino all'esecuzione della classificazione.
31) Quali sono i due metodi di classificazione che SVM (Support Vector Machine) può gestire?
- Combinazione di classificatori binari
- Modifica del binario per incorporare l'apprendimento multiclasse
32) Cos'è l'apprendimento d'insieme?
Per risolvere un particolare programma computazionale, più modelli come classificatori o esperti vengono generati e combinati strategicamente. Questo processo è noto come apprendimento d’insieme.
33) Perché viene utilizzato l'apprendimento d'insieme?
L'apprendimento dell'insieme viene utilizzato per migliorare la classificazione, la previsione, l'approssimazione delle funzioni, ecc. di un modello.
34) Quando utilizzare l'apprendimento d'insieme?
L'apprendimento dell'insieme viene utilizzato quando si creano classificatori di componenti più accurati e indipendenti gli uni dagli altri.
35) Quali sono i due paradigmi dei metodi ensemble?
I due paradigmi dei metodi ensemble sono
- Metodi d'insieme sequenziali
- Metodi dell'insieme parallelo
36) Qual è il principio generale di un metodo ensemble e cos'è il bagging e il boosting nel metodo ensemble?
Il principio generale di un metodo ensemble è quello di combinare le previsioni di diversi modelli costruiti con un dato algoritmo di apprendimento al fine di migliorare la robustezza su un singolo modello. Il bagging è un metodo combinato per migliorare gli schemi di stima o classificazione instabili. Mentre il metodo di potenziamento viene utilizzato in sequenza per ridurre la distorsione del modello combinato. Boosting e Bagging possono entrambi ridurre gli errori riducendo il termine di varianza.
37) Cos'è la scomposizione bias-varianza dell'errore di classificazione nel metodo dell'insieme?
L'errore atteso di un algoritmo di apprendimento può essere scomposto in bias e varianza. Un termine di bias misura quanto il classificatore medio prodotto dall'algoritmo di apprendimento corrisponde alla funzione target. Il termine di varianza misura quanto fluttua la previsione dell'algoritmo di apprendimento per diversi set di addestramento.
38) Cos'è un algoritmo di apprendimento incrementale in ensemble?
Il metodo di apprendimento incrementale è la capacità di un algoritmo di apprendere da nuovi dati che potrebbero essere disponibili dopo che il classificatore è già stato generato da un set di dati già disponibile.
39) A cosa servono PCA, KPCA e ICA?
PCA (analisi dei componenti principali), KPCA (analisi dei componenti principali basata sul kernel) e ICA (analisi dei componenti indipendenti) sono importanti tecniche di estrazione delle caratteristiche utilizzate per la riduzione della dimensionalità.
40) Cos'è la riduzione dimensionale nel Machine Learning?
Nell'apprendimento automatico e nelle statistiche, la riduzione delle dimensioni è il processo di riduzione del numero di variabili casuali prese in considerazione e può essere suddiviso in selezione delle caratteristiche ed estrazione delle caratteristiche.
41) Cosa sono le macchine vettoriali di supporto?
Le macchine vettoriali di supporto sono algoritmi di apprendimento supervisionato utilizzati per la classificazione e l'analisi di regressione.
42) Quali sono le componenti delle tecniche di valutazione relazionale?
Le componenti importanti delle tecniche di valutazione relazionale sono
- Acquisizione Dati
- Acquisizione della verità terrestre
- Tecnica di convalida incrociata
- Tipo di query
- Metrica di punteggio
- Test di significatività
43) Quali sono i diversi metodi per l'apprendimento sequenziale supervisionato?
I diversi metodi per risolvere i problemi di apprendimento supervisionato sequenziale sono
- Metodi a finestra scorrevole
- Finestre scorrevoli ricorrenti
- Modelli Markow nascosti
- Modelli di Markow a massima entropia
- Campi casuali condizionali
- Reti di trasformatori di grafici
44) Quali sono le aree della robotica e dell'elaborazione delle informazioni in cui sorge il problema della previsione sequenziale?
Le aree della robotica e dell'elaborazione delle informazioni in cui si presentano problemi di previsione sequenziale sono
- Apprendimento per imitazione
- Previsione strutturata
- Apprendimento per rinforzo basato su modelli
45) Cos'è l'apprendimento statistico batch?
Le tecniche di apprendimento statistico consentono di apprendere una funzione o un predittore da un insieme di dati osservati che possono fare previsioni su dati invisibili o futuri. Queste tecniche forniscono garanzie sulle prestazioni del predittore appreso sui dati futuri invisibili sulla base di un presupposto statistico sul processo di generazione dei dati.
46) Cos'è il PAC Learning?
L'apprendimento PAC (Probabilmente Approssimativamente Corretto) è un framework di apprendimento che è stato introdotto per analizzare gli algoritmi di apprendimento e la loro efficienza statistica.
47) Quali sono le diverse categorie in cui è possibile classificare il processo di apprendimento delle sequenze?
- Previsione della sequenza
- Generazione di sequenze
- Riconoscimento di sequenze
- Decisione sequenziale
48) Cos'è l'apprendimento sequenziale?
L'apprendimento sequenziale è un metodo di insegnamento e apprendimento in modo logico.
49) Quali sono le due tecniche di Machine Learning?
Le due tecniche di Machine Learning sono
- Programmazione genetica
- Apprendimento induttivo
50) Cita un'applicazione popolare dell'apprendimento automatico che vedi quotidianamente?
Il motore di raccomandazione implementato dai principali siti di e-commerce utilizza il Machine Learning.
Queste domande del colloquio ti aiuteranno anche nel tuo viva(orale)
