50 perguntas e respostas da entrevista sobre aprendizado de máquina (2025)
Evelyn Clarke
Aqui estão as perguntas e respostas da entrevista de aprendizado de máquina para candidatos mais novos e experientes para conseguir o emprego dos sonhos.
Perguntas e respostas do Machine Learning Viva para calouros
1) O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um ramo da ciência da computação que lida com a programação de sistemas para aprender e melhorar automaticamente com a experiência. Por exemplo: Os robôs são programados para que possam executar a tarefa com base nos dados coletados dos sensores. Ele aprende programas automaticamente a partir dos dados.
👉 Download gratuito de PDF: Perguntas e respostas da entrevista sobre aprendizado de máquina >>
2) Mencionou a diferença entre mineração de dados e aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina está relacionado ao estudo, projeto e desenvolvimento de algoritmos que dão aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. Já a mineração de dados pode ser definida como o processo no qual os dados não estruturados tentam extrair conhecimento ou padrões interessantes desconhecidos. Durante esta máquina de processo, algoritmos de aprendizagem são usados.
3) O que é 'Overfitting' em aprendizado de máquina?
In aprendizado de máquina, quando um modelo estatístico descreve erro ou ruído aleatório em vez do relacionamento subjacente, ocorre 'overfitting'. Quando um modelo é excessivamente complexo, normalmente é observado overfitting, por ter muitos parâmetros em relação ao número de tipos de dados de treinamento. O modelo apresenta um desempenho ruim que foi superajustado.
4) Por que ocorre o overfitting?
A possibilidade de overfitting existe porque os critérios utilizados para treinar o modelo não são os mesmos que os critérios utilizados para julgar a eficácia de um modelo.
5) Como você pode evitar o overfitting?
Ao usar muitos dados, o overfitting pode ser evitado. O overfitting acontece relativamente quando você tem um pequeno conjunto de dados e tenta aprender com ele. Mas se você tem um banco de dados pequeno e é forçado a criar um modelo baseado nele. Nessa situação, você pode usar uma técnica conhecida como validação cruzada. Neste método, o conjunto de dados é dividido em duas seções, conjuntos de dados de teste e treinamento, o conjunto de dados de teste apenas testará o modelo, enquanto, no conjunto de dados de treinamento, os pontos de dados criarão o modelo.
Nesta técnica, um modelo geralmente recebe um conjunto de dados conhecidos nos quais o treinamento (conjunto de dados de treinamento) é executado e um conjunto de dados desconhecidos contra os quais o modelo é testado. A ideia da validação cruzada é definir um conjunto de dados para “testar” o modelo na fase de treinamento.
6) O que é aprendizado de máquina indutivo?
O aprendizado de máquina indutivo envolve o processo de aprendizagem por exemplos, onde um sistema, a partir de um conjunto de instâncias observadas, tenta induzir uma regra geral.
7) Quais são os cinco algoritmos populares de aprendizado de máquina?
- Árvores de decisão
- Redes Neurais (retropropagação)
- Redes probabilísticas
- Vizinho mais próximo
- Suporte máquinas vetoriais
8) Quais são as diferentes técnicas de algoritmo em aprendizado de máquina?
Os diferentes tipos de técnicas de aprendizado de máquina são
- Aprendizagem Supervisionada
- Aprendizagem não supervisionada
- Aprendizagem semi-supervisionada
- Aprendizagem por Reforço
- Transdução
- Aprender a aprender
9) Quais são as três etapas para construir as hipóteses ou modelo em aprendizado de máquina?
- Construção de modelo
- Teste de modelo
- Aplicando o modelo
10) Qual é a abordagem padrão para aprendizagem supervisionada?
A abordagem padrão para aprendizagem supervisionada é dividir o conjunto de exemplos em conjunto de treinamento e teste.
11) O que é ‘Conjunto de treinamento’ e ‘Conjunto de teste’?
Em diversas áreas da ciência da informação, como o aprendizado de máquina, um conjunto de dados é usado para descobrir a relação potencialmente preditiva conhecida como “Conjunto de Treinamento”. O conjunto de treinamento é um exemplo dado ao aluno, enquanto o conjunto de teste é usado para testar a precisão das hipóteses geradas pelo aluno e é o conjunto de exemplos retidos do aluno. O conjunto de treinamento é diferente do conjunto de teste.
12) Liste várias abordagens para aprendizado de máquina?
As diferentes abordagens em aprendizado de máquina são
- Aprendizagem de conceito versus classificação
- Aprendizagem Simbólica versus Estatística
- Aprendizagem Indutiva versus Analítica
13) O que não é aprendizado de máquina?
- Inteligência artificial
- Inferência baseada em regras
14) Explique qual é a função da 'Aprendizagem Não Supervisionada'?
- Encontre clusters de dados
- Encontre representações de baixa dimensão dos dados
- Encontre direções interessantes nos dados
- Coordenadas e correlações interessantes
- Encontre novas observações/limpeza de banco de dados
15) Explique qual é a função da 'Aprendizagem Supervisionada'?
- Classificações
- Reconhecimento de fala
- Regressão
- Prever séries temporais
- Anotar strings
16) O que é aprendizado de máquina independente de algoritmo?
O aprendizado de máquina em que os fundamentos matemáticos são independentes de qualquer classificador ou algoritmo de aprendizado específico é referido como aprendizado de máquina independente de algoritmo?
17) Qual é a diferença entre aprendizado artificial e aprendizado de máquina?
Projetar e desenvolver algoritmos de acordo com comportamentos baseados em dados empíricos é conhecido como Machine Learning. Embora a inteligência artificial, além do aprendizado de máquina, também cubra outros aspectos como representação do conhecimento, processamento de linguagem natural, planejamento, robótica, etc.
18) O que é classificador em aprendizado de máquina?
Um classificador em um aprendizado de máquina é um sistema que insere um vetor de valores de recursos discretos ou contínuos e gera um único valor discreto, a classe.
19) Quais são as vantagens do Naive Bayes?
No Naïve Bayes, o classificador convergirá mais rápido do que modelos discriminativos, como regressão logística, portanto, você precisará de menos dados de treinamento. A principal vantagem é que ele não pode aprender interações entre recursos.
20) Em quais áreas o Reconhecimento de Padrões é utilizado?
O reconhecimento de padrões pode ser usado em
- Visão Computacional
- Reconhecimento de Voz
- Data Mining
- Estatísticas
- Recuperação Informal
- Bioinformática
Perguntas de entrevista de aprendizado de máquina para experientes
21) O que é Programação Genética?
A programação genética é uma das duas técnicas utilizadas no aprendizado de máquina. O modelo é baseado no teste e na seleção da melhor escolha entre um conjunto de resultados.
22) O que é indutivo Logic Proprogramação em aprendizado de máquina?
Indutivo Logic Proprogramação (ILP) é um subcampo do aprendizado de máquina que usa programação lógica que representa conhecimentos básicos e exemplos.
23) O que é seleção de modelos em aprendizado de máquina?
O processo de seleção de modelos entre diferentes modelos matemáticos, que são usados para descrever o mesmo conjunto de dados, é conhecido como Seleção de Modelo. A seleção de modelos é aplicada às áreas de estatística, aprendizado de máquina e mineração de dados.
24) Quais são os dois métodos utilizados para calibração na Aprendizagem Supervisionada?
Os dois métodos usados para prever boas probabilidades na Aprendizagem Supervisionada são
- Calibração Platt
- Regressão Isotônica
Esses métodos são projetados para classificação binária e não são triviais.
25) Qual método é frequentemente usado para evitar overfitting?
Quando há dados suficientes, a 'Regressão Isotônica' é usada para evitar um problema de sobreajuste.
26) Qual é a diferença entre heurística para aprendizagem de regras e heurística para árvores de decisão?
A diferença é que as heurísticas para árvores de decisão avaliam a qualidade média de um número de conjuntos desarticulados, enquanto os aprendizes de regras avaliam apenas a qualidade do conjunto de instâncias que é coberto pela regra candidata.
27) O que é Perceptron em aprendizado de máquina?
No aprendizado de máquina, Perceptron é um algoritmo de aprendizado supervisionado para classificadores binários, onde um classificador binário é uma função que decide se uma entrada representa um vetor ou um número.
28) Explique os dois componentes do programa lógico bayesiano?
O programa lógico bayesiano consiste em dois componentes. O primeiro componente é lógico; consiste em um conjunto de Cláusulas Bayesianas, que capta a estrutura qualitativa do domínio. O segundo componente é quantitativo, pois codifica as informações quantitativas sobre o domínio.
29) O que são Redes Bayesianas (BN)?
A Rede Bayesiana é usada para representar o modelo gráfico de relacionamento de probabilidade entre um conjunto de variáveis.
30) Por que o algoritmo de aprendizagem baseado em instâncias às vezes é chamado de algoritmo de aprendizagem preguiçoso?
O algoritmo de aprendizagem baseado em instância também é conhecido como algoritmo de aprendizagem preguiçoso, pois atrasa o processo de indução ou generalização até que a classificação seja realizada.
31) Quais são os dois métodos de classificação que o SVM (Support Vector Machine) pode manipular?
- Combinando classificadores binários
- Modificando o binário para incorporar aprendizagem multiclasse
32) O que é aprendizagem em conjunto?
Para resolver um determinado programa computacional, múltiplos modelos, como classificadores ou especialistas, são gerados e combinados estrategicamente. Este processo é conhecido como aprendizagem em conjunto.
33) Por que a aprendizagem em conjunto é usada?
A aprendizagem por conjunto é usada para melhorar a classificação, previsão, aproximação de função, etc. de um modelo.
34) Quando usar a aprendizagem em conjunto?
O aprendizado conjunto é usado quando você constrói classificadores de componentes que são mais precisos e independentes uns dos outros.
35) Quais são os dois paradigmas dos métodos de conjunto?
Os dois paradigmas dos métodos de conjunto são
- Métodos de conjunto sequencial
- Métodos de conjunto paralelo
36) Qual é o princípio geral de um método ensemble e o que é bagging e boosting no método ensemble?
O princípio geral de um método ensemble é combinar as previsões de vários modelos construídos com um determinado algoritmo de aprendizagem, a fim de melhorar a robustez em um único modelo. Bagging é um método conjunto para melhorar estimativas instáveis ou esquemas de classificação. Enquanto o método de reforço é usado sequencialmente para reduzir o viés do modelo combinado. Boosting e Bagging podem reduzir erros, reduzindo o termo de variação.
37) O que é decomposição de polarização-variância do erro de classificação no método ensemble?
O erro esperado de um algoritmo de aprendizagem pode ser decomposto em viés e variância. Um termo de polarização mede o quão próximo o classificador médio produzido pelo algoritmo de aprendizagem corresponde à função alvo. O termo de variância mede o quanto a previsão do algoritmo de aprendizagem flutua para diferentes conjuntos de treinamento.
38) O que é um algoritmo de aprendizagem incremental em conjunto?
O método de aprendizagem incremental é a capacidade de um algoritmo aprender com novos dados que podem estar disponíveis após o classificador já ter sido gerado a partir de um conjunto de dados já disponível.
39) Para que são utilizados PCA, KPCA e ICA?
PCA (Análise de Componentes Principais), KPCA (Análise de Componentes Principais baseada em Kernel) e ICA (Análise de Componentes Independentes) são importantes técnicas de extração de recursos usadas para redução de dimensionalidade.
40) O que é redução de dimensão em Machine Learning?
Em aprendizado de máquina e estatística, a redução de dimensão é o processo de redução do número de variáveis aleatórias em consideração e pode ser dividida em seleção e extração de recursos.
41) O que são máquinas de vetores de suporte?
Máquinas de vetores de suporte são algoritmos de aprendizado supervisionado usados para classificação e análise de regressão.
42) Quais são os componentes das técnicas de avaliação relacional?
Os componentes importantes das técnicas de avaliação relacional são
- Aquisição de Dados
- Aquisição da Verdade Terrestre
- Técnica de validação cruzada
- Tipo de consulta
- Métrica de pontuação
- Teste de Significância
43) Quais são os diferentes métodos de Aprendizagem Sequencial Supervisionada?
Os diferentes métodos para resolver problemas de aprendizagem sequencial supervisionada são
- Métodos de janela deslizante
- Janelas deslizantes recorrentes
- Modelos Markow ocultos
- Modelos Markow de entropia máxima
- Campos aleatórios condicionais
- Redes de transformadores gráficos
44) Quais são as áreas da robótica e do processamento de informações onde surge o problema de previsão sequencial?
As áreas da robótica e do processamento de informações onde surge o problema de previsão sequencial são
- Aprendizagem por imitação
- Previsão estruturada
- Aprendizagem por reforço baseada em modelo
45) O que é aprendizado estatístico em lote?
As técnicas de aprendizagem estatística permitem aprender uma função ou preditor a partir de um conjunto de dados observados que pode fazer previsões sobre dados não vistos ou futuros. Essas técnicas fornecem garantias sobre o desempenho do preditor aprendido nos dados futuros não vistos com base em uma suposição estatística sobre o processo de geração de dados.
46) O que é aprendizagem PAC?
A aprendizagem PAC (provavelmente aproximadamente correta) é uma estrutura de aprendizagem que foi introduzida para analisar algoritmos de aprendizagem e sua eficiência estatística.
47) Quais são as diferentes categorias que você pode categorizar no processo de aprendizagem sequencial?
- Previsão de sequência
- Geração de sequência
- Reconhecimento de sequência
- Decisão sequencial
48) O que é aprendizagem sequencial?
A aprendizagem sequencial é um método de ensino e aprendizagem de maneira lógica.
49) Quais são as duas técnicas de aprendizado de máquina?
As duas técnicas de aprendizado de máquina são
- Programação Genética
- Aprendizagem Indutiva
50) Fornece uma aplicação popular de aprendizado de máquina que você vê no dia a dia?
O mecanismo de recomendação implementado pelos principais sites de comércio eletrônico usa aprendizado de máquina.
Essas perguntas da entrevista também ajudarão em sua viva (oral)
