50 の機械学習面接の質問と回答 (2025)
エブリン・クラーク
ここでは、夢の仕事に就くための、新人および経験豊富な候補者向けの機械学習面接の質問と回答を紹介します。
機械学習 Viva 初心者向けの質問と回答
1) 機械学習とは何ですか?
機械学習は、自動的に学習し、経験に応じて改善するためのシステム プログラミングを扱うコンピューター サイエンスの一分野です。 例: ロボットは、センサーから収集したデータに基づいてタスクを実行できるようにプログラムされています。 データからプログラムを自動学習します。
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2) データマイニングと機械学習の違いについて言及しますか?
機械学習は、明示的にプログラムしなくてもコンピューターに学習能力を与えるアルゴリズムの研究、設計、開発に関係しています。一方、データマイニングは、非構造化データから知識や未知の興味深いパターンを抽出しようとするプロセスとして定義できます。このプロセスでは、機械学習アルゴリズムが使用されます。
3) 機械学習における「過学習」とは何ですか?
In 機械学習統計モデルが、基礎となる関係性ではなくランダムなエラーやノイズを記述する場合、「過剰適合」が発生します。モデルが過度に複雑な場合、トレーニング データの種類の数に対してパラメータが多すぎるため、通常、過剰適合が観察されます。過剰適合したモデルはパフォーマンスが低下します。
4) 過剰適合はなぜ起こるのでしょうか?
モデルのトレーニングに使用される基準がモデルの有効性を判断するために使用される基準と同じではないため、過剰適合の可能性が存在します。
5) 過剰適合を避けるにはどうすればよいですか?
大量のデータを使用することで過適合を回避できますが、データセットが小さく、そこから学習しようとすると、過適合が比較的発生します。 ただし、小規模なデータベースがあり、それに基づいたモデルを使用する必要がある場合は、 このような状況では、として知られるテクニックを使用できます。 相互検証。 この方法では、データセットはテスト データセットとトレーニング データセットの XNUMX つのセクションに分割され、テスト データセットはモデルのテストのみを行い、トレーニング データセットではデータポイントがモデルを作成します。
この手法では、通常、トレーニングが実行される既知のデータのデータセット (トレーニング データセット) と、モデルがテストされる未知のデータのデータセットがモデルに与えられます。 相互検証の考え方は、トレーニング段階でモデルを「テスト」するためのデータセットを定義することです。
6) 帰納的機械学習とは何ですか?
帰納的機械学習には、システムが観察されたインスタンスのセットから一般規則を誘導しようとする、例による学習プロセスが含まれます。
7) 機械学習の XNUMX つの一般的なアルゴリズムは何ですか?
- 決定木
- ニューラル ネットワーク (バックプロパゲーション)
- 確率的ネットワーク
- 最近傍
- サポートベクターマシン
8) 機械学習におけるさまざまなアルゴリズム手法には何がありますか?
機械学習のさまざまな種類の手法は次のとおりです。
9) 機械学習で仮説やモデルを構築する XNUMX つの段階は何ですか?
- モデル構築
- モデルテスト
- モデルの適用
10) 教師あり学習への標準的なアプローチは何ですか?
教師あり学習の標準的なアプローチは、例のセットをトレーニング セットとテストに分割することです。
11) 「トレーニング セット」および「テスト セット」とは何ですか?
機械学習などの情報科学のさまざまな分野では、「トレーニング セット」として知られる潜在的な予測関係を発見するために一連のデータが使用されます。 トレーニングセットは学習者に与えられる例であり、テストセットは学習者が生成した仮説の正確さをテストするために使用され、学習者から差し出される例のセットです。 トレーニング セットはテスト セットとは異なります。
12) 機械学習のさまざまなアプローチを列挙しますか?
機械学習におけるさまざまなアプローチは次のとおりです。
- 概念学習と分類学習
- 記号学習と統計学習
- 帰納的学習と分析的学習
13) 機械学習ではないものは何ですか?
- Artificial Intelligence
- ルールベースの推論
14) 「教師なし学習」の機能とは何ですか?
- データのクラスターを見つける
- データの低次元表現を見つける
- データから興味深い方向性を見つける
- 興味深い座標と相関関係
- 新しい観察結果の発見/データベースのクリーニング
15) 「教師あり学習」の機能とは何ですか?
- 分類
- 音声認識
- 不具合
- 時系列を予測する
- 文字列に注釈を付ける
16) アルゴリズムに依存しない機械学習とは何ですか?
数学的基礎が特定の分類器や学習アルゴリズムに依存しない機械学習は、アルゴリズムに依存しない機械学習と呼ばれますか?
17) 人工学習と機械学習の違いは何ですか?
経験的データに基づく動作に従ってアルゴリズムを設計および開発することを機械学習といいます。人工知能は機械学習に加えて、知識表現、自然言語処理、計画、ロボット工学などの他の側面もカバーしています。
18) 機械学習における分類器とは何ですか?
機械学習の分類器は、離散または連続の特徴値のベクトルを入力し、単一の離散値であるクラスを出力するシステムです。
19) Naive Bayes の利点は何ですか?
Naïve Bayes 分類器は、ロジスティック回帰などの判別モデルよりも早く収束するため、必要なトレーニング データは少なくなります。 主な利点は、機能間の相互作用を学習できないことです。
20) パターン認識はどのような分野で使用されますか?
パターン認識は次のような用途に使用できます。
- Computer Vision
- 音声認識
- データマイニング
- 統計
- 非公式の回収
- バイオインフォマティクス
経験者向けの機械学習面接の質問.
21) 遺伝的プログラミングとは何ですか?
遺伝的プログラミングは、機械学習で使用される XNUMX つの手法のうちの XNUMX つです。 このモデルは、テストと一連の結果の中から最適な選択を選択することに基づいています。
22) 帰納的とは何ですか Logic Pro機械学習でグラミング?
帰納的 Logic Proグラミング (ILP) は、背景知識と例を表す論理プログラミングを使用する機械学習のサブフィールドです。
23) 機械学習におけるモデル選択とは何ですか?
同じデータセットを記述するために使用されるさまざまな数学モデルの中からモデルを選択するプロセスは、モデル選択として知られています。 モデルの選択は、統計、機械学習、データマイニングの分野に適用されます。
24) 教師あり学習のキャリブレーションに使用される XNUMX つの方法は何ですか?
教師あり学習で良好な確率を予測するために使用される XNUMX つの方法は次のとおりです。
- プラットキャリブレーション
- 等張回帰
これらの方法は二項分類用に設計されており、それは簡単ではありません。
25) 過学習を防ぐためによく使用される方法はどれですか?
十分なデータがある場合は、オーバーフィッティングの問題を防ぐために「等張回帰」が使用されます。
26) ルール学習のヒューリスティックと決定木のヒューリスティックの違いは何ですか?
違いは、デシジョン ツリーのヒューリスティックは多数のばらばらのセットの平均品質を評価するのに対し、ルール学習器は候補ルールでカバーされるインスタンスのセットの品質のみを評価することです。
27) 機械学習におけるパーセプトロンとは何ですか?
機械学習において、パーセプトロンは、入力がベクトルを表すか数値を表すかを決定する機能であるバイナリ分類器の教師あり学習アルゴリズムです。
28) ベイズ論理プログラムの XNUMX つのコンポーネントについて説明してください。
ベイジアン ロジック プログラムは 2 つのコンポーネントで構成されています。最初のコンポーネントは論理的なコンポーネントで、ドメインの質的構造を捉えるベイジアン句のセットで構成されています。2 番目のコンポーネントは量的なコンポーネントで、ドメインに関する量的情報をエンコードします。
29) ベイジアンネットワーク(BN)とは何ですか?
ベイジアン ネットワークは、一連の変数間の確率関係のグラフィカル モデルを表すために使用されます。
30) インスタンスベースの学習アルゴリズムが遅延学習アルゴリズムと呼ばれることがあるのはなぜですか?
インスタンスベースの学習アルゴリズムは、分類が実行されるまで帰納または汎化プロセスを遅らせるため、遅延学習アルゴリズムとも呼ばれます。
31) SVM (サポート ベクター マシン) が処理できる XNUMX つの分類方法は何ですか?
- バイナリ分類器の結合
- マルチクラス学習を組み込むためのバイナリの変更
32) アンサンブル学習とは何ですか?
特定の計算プログラムを解決するには、分類器やエキスパートなどの複数のモデルが戦略的に生成され、組み合わせられます。 このプロセスはアンサンブル学習として知られています。
33) なぜアンサンブル学習が使用されるのですか?
アンサンブル学習は、モデルの分類、予測、関数近似などを改善するために使用されます。
34) アンサンブル学習をいつ使用するか?
アンサンブル学習は、より正確で互いに独立したコンポーネント分類器を構築する場合に使用されます。
35) アンサンブル手法の XNUMX つのパラダイムは何ですか?
アンサンブル手法の XNUMX つのパラダイムは次のとおりです。
- シーケンシャルアンサンブル法
- 並列アンサンブル法
36) アンサンブル法の一般原理と、アンサンブル法におけるバギングとブースティングとは何ですか?
アンサンブル法の一般原理は、単一モデルよりも堅牢性を向上させるために、特定の学習アルゴリズムで構築された複数のモデルの予測を組み合わせることです。 バギングは、不安定な推定または分類スキームを改善するためのアンサンブル手法です。 ブースティング手法を順次使用して、結合モデルのバイアスを低減します。 ブースティングとバギングはどちらも分散項を減らすことで誤差を減らすことができます。
37) アンサンブル法における分類誤差のバイアス分散分解とは何ですか?
学習アルゴリズムの予想誤差は、バイアスと分散に分解できます。 バイアス項は、学習アルゴリズムによって生成された平均分類器がターゲット関数とどの程度一致するかを測定します。 分散項は、さまざまなトレーニング セットに対して学習アルゴリズムの予測がどの程度変動するかを測定します。
38) アンサンブルにおける増分学習アルゴリズムとは何ですか?
増分学習方法は、すでに利用可能なデータセットから分類器が生成された後に利用できる可能性のある新しいデータから学習するアルゴリズムの機能です。
39) PCA、KPCA、ICA は何に使用されますか?
PCA (主成分分析)、KPCA (カーネルベースの主成分分析)、ICA (独立成分分析) は、次元削減に使用される重要な特徴抽出手法です。
40) 機械学習における次元削減とは何ですか?
機械学習と統計において、次元削減は考慮中の確率変数の数を減らすプロセスであり、特徴選択と特徴抽出に分けられます。
41) サポートベクターマシンとは何ですか?
サポート ベクター マシンは、分類と回帰分析に使用される教師あり学習アルゴリズムです。
42) 関係評価手法のコンポーネントは何ですか?
関係評価手法の重要なコンポーネントは次のとおりです。
- データ捕捉（日本未発売）
- グラウンドトゥルースの取得
- 相互検証手法
- クエリの種類
- スコアリングメトリクス
- 有意性検定
43) 逐次教師あり学習のさまざまな方法には何がありますか?
逐次教師あり学習の問題を解決するためのさまざまな方法は次のとおりです。
- スライディングウィンドウ方式
- 繰り返しスライディングウィンドウ
- 隠れマーコーモデル
- 最大エントロピー マーコー モデル
- 条件付きランダムフィールド
- グラフ変圧器ネットワーク
44) ロボット工学や情報処理において、逐次予測の問題が発生する分野は何ですか?
逐次予測の問題が発生するロボット工学および情報処理の分野は次のとおりです。
- 模倣学習
- 構造化された予測
- モデルベースの強化学習
45) バッチ統計学習とは何ですか?
統計学習手法を使用すると、一連の観察データから関数または予測子を学習し、目に見えないデータや将来のデータについて予測できるようになります。 これらの技術は、データ生成プロセスに関する統計的仮定に基づいて、将来の未確認データに対する学習された予測子のパフォーマンスを保証します。
46) PAC学習とは何ですか?
PAC (Probably Approximately Correct) 学習は、学習アルゴリズムとその統計的効率を分析するために導入された学習フレームワークです。
47) シーケンス学習プロセスを分類できるさまざまなカテゴリは何ですか?
- 配列予測
- シーケンスの生成
- 配列認識
- 順次決定
48) 順序学習とは何ですか?
シーケンス学習は、論理的な方法で教えて学習する方法です。
49) 機械学習の XNUMX つの手法は何ですか?
機械学習の XNUMX つの手法は次のとおりです。
- 遺伝的プログラミング
- 帰納的学習
50) 日常的に目にする人気のある機械学習のアプリケーションを教えてください。
大手ECサイトが実装しているレコメンデーションエンジンは機械学習を利用しています。
これらの面接の質問は、あなたの活力（口頭）にも役立ちます
