50 interviewvragen en antwoorden over machinaal leren (2024)

Hier vindt u Machine Learning-sollicitatievragen en -antwoorden voor zowel nieuwere als ervaren kandidaten om hun droombaan te krijgen.

 

Machine Learning Viva-vragen en antwoorden voor eerstejaarsstudenten

1) Wat is machinaal leren?

Machine learning is een tak van de informatica die zich bezighoudt met systeemprogrammering om automatisch te leren en te verbeteren door ervaring. Bijvoorbeeld: Robots zijn zo geprogrammeerd dat ze de taak kunnen uitvoeren op basis van gegevens die ze van sensoren verzamelen. Het leert automatisch programma's uit gegevens.

👉 Gratis pdf-download: vragen en antwoorden over machine learning-interviews >>


2) Noem het verschil tussen datamining en machinaal leren?

Machine learning heeft betrekking op de studie, het ontwerp en de ontwikkeling van de algoritmen die computers de mogelijkheid geven om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Terwijl datamining kan worden gedefinieerd als het proces waarin de ongestructureerde gegevens kennis of onbekende interessante patronen proberen te extraheren. Tijdens deze procesmachine worden leeralgoritmen gebruikt.


3) Wat is 'overfitting' in machine learning?

In machine learningWanneer een statistisch model willekeurige fouten of ruis beschrijft in plaats van de onderliggende relatie, vindt er 'overfitting' plaats. Wanneer een model overdreven complex, wordt normaal gesproken overfitting waargenomen, omdat er te veel parameters zijn met betrekking tot het aantal typen trainingsgegevens. Het model vertoont slechte prestaties die overfit zijn.


4) Waarom gebeurt er sprake van overfitting?

De mogelijkheid van overfitting bestaat omdat de criteria die worden gebruikt voor het trainen van het model niet dezelfde zijn als de criteria die worden gebruikt om de effectiviteit van een model te beoordelen.


5) Hoe kun je overfitting voorkomen?

Door veel data te gebruiken kan overfitting worden voorkomen. Overfitting gebeurt relatief omdat je een kleine dataset hebt en je ervan probeert te leren. Maar als je een kleine database hebt en je wordt gedwongen daarop met een model te komen. In een dergelijke situatie kunt u een techniek gebruiken die bekend staat als kruisvalidatie. Bij deze methode wordt de dataset opgesplitst in twee secties: test- en trainingsdatasets. De testdataset test alleen het model, terwijl in de trainingsdataset de datapunten het model zullen bedenken.

Bij deze techniek krijgt een model meestal een dataset met bekende gegevens waarop training (trainingsdataset) wordt uitgevoerd en een dataset met onbekende gegevens waartegen het model wordt getoetst. Het idee van kruisvalidatie is het definiëren van een dataset om het model in de trainingsfase te ‘testen’.


6) Wat is inductief machinaal leren?

Inductief machinaal leren omvat het proces van leren aan de hand van voorbeelden, waarbij een systeem uit een reeks waargenomen instanties een algemene regel probeert te creëren.


7) Wat zijn de vijf populaire algoritmen van Machine Learning?

  • Beslissingsbomen
  • Neurale netwerken (terugpropagatie)
  • Probabilistische netwerken
  • Nearest Buurman
  • Ondersteunende vectormachines

8) Wat zijn de verschillende algoritmetechnieken in Machine Learning?

De verschillende soorten technieken in Machine Learning zijn


9) Wat zijn de drie fasen waarin de hypothesen of het model bij machinaal leren worden opgebouwd?

  • Model gebouw
  • Model testen
  • Het model toepassen

10) Wat is de standaardbenadering van begeleid leren?

De standaardbenadering van begeleid leren is om de voorbeeldset op te splitsen in de trainingsset en de test.


11) Wat is 'Trainingsset' en 'Testset'?

Op verschillende gebieden van de informatiewetenschap, zoals machinaal leren, wordt een reeks gegevens gebruikt om de potentieel voorspellende relatie te ontdekken die bekend staat als 'Training Set'. De trainingsset is een voorbeeld dat aan de leerling wordt gegeven, terwijl de testset wordt gebruikt om de nauwkeurigheid van de door de leerling gegenereerde hypothesen te testen, en het is de voorbeeldset die voor de leerling wordt achtergehouden. Trainingssets verschillen van testsets.


12) Noem verschillende benaderingen voor machinaal leren?

De verschillende benaderingen van Machine Learning zijn dat wel

  • Concept versus classificatie leren
  • Symbolisch versus statistisch leren
  • Inductief versus analytisch leren

13) Wat is geen machinaal leren?


14) Leg uit wat de functie is van 'Unsupervised Learning'?

  • Zoek clusters van de gegevens
  • Zoek laagdimensionale representaties van de gegevens
  • Vind interessante richtingen in data
  • Interessante coördinaten en correlaties
  • Vind nieuwe observaties / opschonen van databases

15) Leg uit wat de functie is van 'Begeleid Leren'?

  • classificaties
  • Spraakherkenning
  • Regressie
  • Voorspel tijdreeksen
  • Tekenreeksen annoteren

16) Wat is algoritme-onafhankelijk machine learning?

Machine learning waar wiskundig foundations onafhankelijk is van een bepaalde classificator of leeralgoritme wordt algoritme-onafhankelijk machine learning genoemd?


17) Wat is het verschil tussen kunstmatig leren en machinaal leren?

Het ontwerpen en ontwikkelen van algoritmen op basis van het gedrag op basis van empirische gegevens staat bekend als Machine Learning. Hoewel kunstmatige intelligentie naast machinaal leren ook andere aspecten omvat, zoals kennisrepresentatie, natuurlijke taalverwerking, planning, robotica enz.


18) Wat is classificator bij machinaal leren?

Een classificator in Machine Learning is een systeem dat een vector van discrete of continue kenmerkwaarden invoert en een enkele discrete waarde uitvoert, de klasse.


19) Wat zijn de voordelen van Naive Bayes?

In Naïve Bayes zal de classificator sneller convergeren dan discriminerende modellen zoals logistische regressie, dus je hebt minder trainingsgegevens nodig. Het belangrijkste voordeel is dat het geen interacties tussen functies kan leren.


20) Op welke gebieden wordt patroonherkenning gebruikt?

Patroonherkenning kan worden gebruikt

  • Computer visie
  • Spraakherkenning
  • Data Mining
  • Statistieken
  • Informeel ophalen
  • Bio-informatica

Sollicitatievragen voor machine learning voor ervaren

21) Wat is genetische programmering?

Genetisch programmeren is een van de twee technieken die worden gebruikt bij machinaal leren. Het model is gebaseerd op het testen en selecteren van de beste keuze uit een reeks resultaten.


22) Wat is inductief Logic Proprogrammeren in Machine Learning?

inductief Logic ProGramming (ILP) is een deelgebied van machinaal leren dat gebruik maakt van logische programmering die achtergrondkennis en voorbeelden vertegenwoordigt.


23) Wat is modelselectie bij machinaal leren?

Het proces van het selecteren van modellen uit verschillende wiskundige modellen, die worden gebruikt om dezelfde dataset te beschrijven, staat bekend als modelselectie. Modelselectie wordt toegepast op het gebied van statistiek, machine learning en datamining.


24) Wat zijn de twee methoden die worden gebruikt voor de kalibratie bij begeleid leren?

De twee methoden die worden gebruikt voor het voorspellen van goede kansen bij begeleid leren zijn:

  • Platt-kalibratie
  • Isotone regressie

Deze methoden zijn ontworpen voor binaire classificatie en zijn niet triviaal.


25) Welke methode wordt vaak gebruikt om overfitting te voorkomen?

Als er voldoende gegevens zijn, wordt 'Isotone Regressie' gebruikt om een ​​overfittingprobleem te voorkomen.


26) Wat is het verschil tussen heuristiek voor het leren van regels en heuristiek voor beslisbomen?

Het verschil is dat de heuristieken voor beslissingsbomen de gemiddelde kwaliteit van een aantal onsamenhangende sets evalueren, terwijl regelstudenten alleen de kwaliteit beoordelen van de set instanties die onder de kandidaatregel valt.


27) Wat is Perceptron in machinaal leren?

Bij Machine Learning is Perceptron een leeralgoritme onder toezicht voor binaire classificatoren, waarbij een binaire classificator een beslissende functie is van de vraag of een invoer een vector of een getal vertegenwoordigt.


28) Verklaar de twee componenten van Bayesiaans logic program?

Bayesian logic program bestaat uit twee componenten. Het eerste onderdeel is een logische; het bestaat uit een reeks Bayesiaanse clausules, die de kwalitatieve structuur van het domein vastlegt. De tweede component is kwantitatief: het codeert de kwantitatieve informatie over het domein.


29) Wat zijn Bayesiaanse netwerken (BN)?

Het Bayesiaanse netwerk wordt gebruikt om het grafische model voor de waarschijnlijkheidsrelatie tussen een reeks variabelen weer te geven.


30) Waarom wordt een instance-gebaseerd leeralgoritme soms een Lazy learning-algoritme genoemd?

Op instanties gebaseerd leeralgoritme wordt ook wel Lazy learning-algoritme genoemd, omdat ze het inductie- of generalisatieproces vertragen totdat classificatie is uitgevoerd.


31) Wat zijn de twee classificatiemethoden die SVM (Support Vector Machine) aankan?

  • Binaire classificaties combineren
  • Binair aanpassen om leren met meerdere klassen op te nemen

32) Wat is ensembleleren?

Om een ​​bepaald rekenprogramma op te lossen, worden meerdere modellen, zoals classificatoren of experts, strategisch gegenereerd en gecombineerd. Dit proces staat bekend als ensembleleren.


33) Waarom wordt ensembleleren gebruikt?

Ensemble-leren wordt gebruikt om de classificatie, voorspelling, functiebenadering enz. van een model te verbeteren.


34) Wanneer gebruik je ensembleleren?

Ensemble-leren wordt gebruikt wanneer u componentclassificatoren bouwt die nauwkeuriger en onafhankelijk van elkaar zijn.


35) Wat zijn de twee paradigma’s van ensemblemethoden?

De twee paradigma's van ensemblemethoden zijn:

  • Sequentiële ensemblemethoden
  • Parallelle ensemblemethoden

36) Wat is het algemene principe van een ensemblemethode en wat is bagging en boosting in de ensemblemethode?

Het algemene principe van een ensemblemethode is het combineren van de voorspellingen van verschillende modellen die met een bepaald leeralgoritme zijn gebouwd om de robuustheid ten opzichte van één enkel model te verbeteren. Bagging is een ensemblemethode voor het verbeteren van onstabiele schattings- of classificatieschema's. Terwijl de boosting-methoden opeenvolgend worden gebruikt om de bias van het gecombineerde model te verminderen. Boosting en Bagging kunnen beide fouten verminderen door de variantieterm te verkorten.


37) Wat is de bias-variantie-ontleding van classificatiefouten in de ensemblemethode?

De verwachte fout van een leeralgoritme kan worden opgesplitst in bias en variantie. Een bias-term meet hoe nauw de gemiddelde classificator die door het leeralgoritme wordt geproduceerd, overeenkomt met de doelfunctie. De variantieterm meet hoeveel de voorspelling van het leeralgoritme fluctueert voor verschillende trainingssets.


38) Wat is een incrementeel leeralgoritme in ensemble?

Incrementele leermethode is het vermogen van een algoritme om te leren van nieuwe gegevens die mogelijk beschikbaar zijn nadat de classificator al is gegenereerd op basis van een reeds beschikbare dataset.


39) Waarvoor worden PCA, KPCA en ICA gebruikt?

PCA (Principal Components Analysis), KPCA (Kernel Based Principal Component Analysis) en ICA (Independent Component Analysis) zijn belangrijke technieken voor het extraheren van kenmerken die worden gebruikt voor het verminderen van de dimensionaliteit.


40) Wat is dimensiereductie bij machinaal leren?

In Machine Learning en statistiek is dimensiereductie het proces waarbij het aantal willekeurige variabelen wordt verminderd en kan worden onderverdeeld in kenmerkselectie en kenmerkextractie.


41) Wat zijn ondersteuningsvectormachines?

Ondersteuningsvectormachines zijn leeralgoritmen onder toezicht die worden gebruikt voor classificatie en regressieanalyse.


42) Wat zijn de componenten van relationele evaluatietechnieken?

De belangrijke componenten van relationele evaluatietechnieken zijn:

  • Data Acquisition
  • Grondwaarheidsverwerving
  • Kruisvalidatietechniek
  • Type zoekopdracht
  • Score-statistiek
  • Betekenistest

43) Wat zijn de verschillende methoden voor sequentieel begeleid leren?

De verschillende methoden om problemen met sequentieel begeleid leren op te lossen zijn:

  • Methoden met schuifvenster
  • Terugkerend glijden windows
  • Verborgen Markow-modellen
  • Maximale entropie Markow-modellen
  • Voorwaardelijke willekeurige velden
  • Grafiektransformatornetwerken

44) Op welke gebieden in de robotica en informatieverwerking doen zich problemen met sequentiële voorspelling voor?

De gebieden in de robotica en informatieverwerking waar sequentiële voorspellingsproblemen zich voordoen, zijn dat wel

  • Imitatie leren
  • Gestructureerde voorspelling
  • Modelgebaseerd versterkend leren

45) Wat is batch-statistisch leren?

Statistische leertechnieken maken het mogelijk een functie of voorspeller te leren uit een reeks waargenomen gegevens die voorspellingen kunnen doen over ongeziene of toekomstige gegevens. Deze technieken bieden garanties voor de prestaties van de geleerde voorspeller op de toekomstige ongeziene gegevens, gebaseerd op een statistische aanname over het gegevensgeneratieproces.


46) Wat is PAC-leren?

PAC-leren (Probably Ongeveer Correct) is een leerraamwerk dat is geïntroduceerd om leeralgoritmen en hun statistische efficiëntie te analyseren.


47) Wat zijn de verschillende categorieën waarin u het leerproces van de reeks kunt categoriseren?

  • Sequentievoorspelling
  • Sequentie genereren
  • Sequentieherkenning
  • Sequentiële beslissing

48) Wat is reeksleren?

Sequentieleren is een methode om op een logische manier les te geven en te leren.


49) Wat zijn twee technieken van Machine Learning?

De twee technieken van Machine Learning zijn

  • Genetische programmering
  • Inductief leren

50) Geef een populaire toepassing van machine learning die je dagelijks tegenkomt?

De aanbevelingsengine die door grote e-commercewebsites wordt geïmplementeerd, maakt gebruik van Machine Learning.

Deze interviewvragen zullen ook helpen bij je viva (oralen)