50 คำถามและคำตอบสัมภาษณ์การเรียนรู้ของเครื่อง (2026)
เอเวลิน คลาร์ก
ต่อไปนี้เป็นคำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์ Machine Learning สำหรับผู้สมัครใหม่และมีประสบการณ์เพื่อให้ได้งานในฝัน
คำถามและคำตอบของ Machine Learning Viva สำหรับน้องใหม่
1) การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมระบบเพื่อเรียนรู้และปรับปรุงโดยอัตโนมัติตามประสบการณ์ ตัวอย่างเช่น: หุ่นยนต์ได้รับการตั้งโปรแกรมเพื่อให้สามารถทำงานตามข้อมูลที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์ โดยจะเรียนรู้โปรแกรมจากข้อมูลโดยอัตโนมัติ
👉 ดาวน์โหลดไฟล์ PDF ฟรี: คำถามและคำตอบสัมภาษณ์การเรียนรู้ของเครื่อง >>
2) พูดถึงความแตกต่างระหว่าง Data Mining และ Machine Learning หรือไม่
การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการศึกษา การออกแบบ และการพัฒนาอัลกอริธึมที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน ในขณะที่การขุดข้อมูลสามารถนิยามได้ว่าเป็นกระบวนการที่พยายามค้นหาความหมายของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างtracความรู้หรือรูปแบบที่น่าสนใจที่ไม่เป็นที่รู้จัก ในกระบวนการนี้จะใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
3) 'การโอเวอร์ฟิต' ในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
In เรียนรู้เครื่องเมื่อแบบจำลองทางสถิติอธิบายข้อผิดพลาดแบบสุ่มหรือสัญญาณรบกวนแทนที่จะเป็นความสัมพันธ์พื้นฐาน จะเกิด "การโอเวอร์ฟิตติ้ง" เมื่อแบบจำลองมีความซับซ้อนมากเกินไป จะสังเกตเห็นการโอเวอร์ฟิตติ้งได้ตามปกติ เนื่องจากมีพารามิเตอร์มากเกินไปเมื่อเทียบกับจำนวนประเภทข้อมูลการฝึก แบบจำลองจะแสดงประสิทธิภาพที่ไม่ดีซึ่งเกิดการโอเวอร์ฟิตติ้ง
4) เหตุใดจึงมีการสวมอุปกรณ์มากเกินไป?
ความเป็นไปได้ที่จะมีการติดตั้งมากเกินไปเนื่องจากเกณฑ์ที่ใช้ในการฝึกแบบจำลองไม่เหมือนกับเกณฑ์ที่ใช้ในการตัดสินประสิทธิภาพของแบบจำลอง
5) คุณจะหลีกเลี่ยงการสวมอุปกรณ์มากเกินไปได้อย่างไร?
คุณสามารถหลีกเลี่ยงการโอเวอร์ฟิตข้อมูลจำนวนมากได้ โอเวอร์ฟิตจะเกิดขึ้นค่อนข้างมากเมื่อคุณมีชุดข้อมูลขนาดเล็ก และคุณพยายามเรียนรู้จากมัน แต่ถ้าคุณมีฐานข้อมูลขนาดเล็กและคุณถูกบังคับให้มาพร้อมกับโมเดลตามนั้น ในสถานการณ์เช่นนี้ คุณสามารถใช้เทคนิคที่เรียกว่า การตรวจสอบข้าม- ในวิธีนี้ ชุดข้อมูลจะแบ่งออกเป็นสองส่วน ได้แก่ ชุดข้อมูลการทดสอบและการฝึกอบรม ชุดข้อมูลการทดสอบจะทดสอบโมเดลเท่านั้น ในขณะที่จุดข้อมูลจะเกิดขึ้นพร้อมกับโมเดลในชุดข้อมูลการฝึกอบรม
ในเทคนิคนี้ แบบจำลองมักจะได้รับชุดข้อมูลของข้อมูลที่ทราบซึ่งมีการเรียกใช้การฝึกอบรม (ชุดข้อมูลการฝึกอบรม) และชุดข้อมูลที่ไม่รู้จักซึ่งใช้ทดสอบแบบจำลองนั้น แนวคิดของการตรวจสอบข้ามคือการกำหนดชุดข้อมูลเพื่อ "ทดสอบ" โมเดลในขั้นตอนการฝึกอบรม
6) การเรียนรู้ของเครื่องแบบอุปนัยคืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องแบบอุปนัยเกี่ยวข้องกับกระบวนการเรียนรู้ตามตัวอย่าง โดยที่ระบบจากชุดของอินสแตนซ์ที่สังเกตได้พยายามกระตุ้นกฎทั่วไป
7) อัลกอริทึมยอดนิยม XNUMX ประการของการเรียนรู้ของเครื่องจักรคืออะไร?
- ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ
- โครงข่ายประสาทเทียม (การแพร่กระจายกลับ)
- เครือข่ายความน่าจะเป็น
- เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
- สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์
8) เทคนิคอัลกอริทึมต่างๆ ใน Machine Learning มีอะไรบ้าง
เทคนิคประเภทต่างๆ ใน Machine Learning ได้แก่
- การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
- การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล
- การเรียนรู้กึ่งควบคุม
- การเรียนรู้เสริมแรง
- การถ่ายโอน
- เรียนรู้ที่จะเรียน
9) สามขั้นตอนในการสร้างสมมติฐานหรือแบบจำลองในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
- การสร้างแบบจำลอง
- การทดสอบแบบจำลอง
- การใช้แบบจำลอง
10) แนวทางมาตรฐานในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคืออะไร?
แนวทางมาตรฐานสำหรับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการแบ่งชุดตัวอย่างออกเป็นชุดการฝึกอบรมและแบบทดสอบ
11) 'ชุดการฝึกอบรม' และ 'ชุดทดสอบ' คืออะไร?
ในด้านต่างๆ ของวิทยาการสารสนเทศ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ชุดข้อมูลจะถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์เชิงคาดการณ์ที่อาจเรียกว่า 'ชุดการฝึกอบรม' ชุดการฝึกอบรมเป็นตัวอย่างที่มอบให้กับผู้เรียน ในขณะที่ชุดทดสอบใช้เพื่อทดสอบความถูกต้องของสมมติฐานที่สร้างโดยผู้เรียน และเป็นชุดตัวอย่างที่ผู้เรียนเก็บไว้ ชุดฝึกแตกต่างจากชุดทดสอบ
12) แจกแจงแนวทางต่างๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง?
แนวทางที่แตกต่างกันใน Machine Learning คือ
- แนวคิดและการเรียนรู้การจำแนกประเภท
- การเรียนรู้เชิงสัญลักษณ์และเชิงสถิติ
- การเรียนรู้แบบอุปนัยและเชิงวิเคราะห์
13) อะไรคือสิ่งที่ไม่ใช่การเรียนรู้ของเครื่อง?
- ปัญญาประดิษฐ์
- การอนุมานตามกฎ
14) อธิบายว่า 'การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล' มีหน้าที่อะไร?
- ค้นหากลุ่มของข้อมูล
- ค้นหาการแสดงข้อมูลในมิติต่ำ
- ค้นหาทิศทางที่น่าสนใจในข้อมูล
- พิกัดและความสัมพันธ์ที่น่าสนใจ
- ค้นหาข้อสังเกต/การทำความสะอาดฐานข้อมูลแบบใหม่
15) อธิบายว่า 'การเรียนรู้แบบมีผู้สอน' มีหน้าที่อะไร?
- การจำแนกประเภท
- การรู้จำเสียงพูด
- การถอยหลัง
- ทำนายอนุกรมเวลา
- ใส่คำอธิบายประกอบสตริง
16) อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอิสระคืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องจักรซึ่งรากฐานทางคณิตศาสตร์เป็นอิสระจากตัวจำแนกประเภทใดๆ หรืออัลกอริทึมการเรียนรู้ เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เป็นอิสระจากอัลกอริทึมใช่หรือไม่?
17) อะไรคือความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง?
การออกแบบและพัฒนาping อัลกอริทึมที่ใช้พฤติกรรมตามข้อมูลเชิงประจักษ์เรียกว่า การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) นอกเหนือจากการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว ยังครอบคลุมถึงด้านอื่นๆ เช่น การแสดงความรู้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวางแผน หุ่นยนต์ เป็นต้น
18) ลักษณนามในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?
ตัวแยกประเภทในแมชชีนเลิร์นนิงคือระบบที่อินพุตเวกเตอร์ของค่าคุณสมบัติที่ไม่ต่อเนื่องหรือต่อเนื่อง และส่งออกค่าที่ไม่ต่อเนื่องเพียงค่าเดียว นั่นคือคลาส
19) Naive Bayes มีข้อดีอย่างไร?
ใน Classifier ของ Naïve Bayes จะมาบรรจบกันเร็วกว่าแบบจำลองที่เลือกปฏิบัติ เช่น การถดถอยโลจิสติก ดังนั้น คุณจึงต้องการข้อมูลการฝึกน้อยลง ข้อได้เปรียบหลักคือไม่สามารถเรียนรู้การโต้ตอบระหว่างฟีเจอร์ต่างๆ ได้
20) Pattern Recognition ใช้ในด้านใดบ้าง?
สามารถใช้การจดจำรูปแบบได้
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- การรู้จำเสียง
- การทำเหมืองข้อมูล
- สถิติ
- การสืบค้นอย่างไม่เป็นทางการ
- ชีวสารสนเทศ
คำถามสัมภาษณ์การเรียนรู้ด้วยเครื่องสำหรับผู้มีประสบการณ์
21) โปรแกรมทางพันธุกรรมคืออะไร?
การเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรมเป็นหนึ่งในสองเทคนิคที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง แบบจำลองจะขึ้นอยู่กับการทดสอบและการเลือกตัวเลือกที่ดีที่สุดจากชุดผลลัพธ์
22) อุปนัยคืออะไร Logic Proไวยากรณ์ในการเรียนรู้ของเครื่อง?
วัดการเหนี่ยวนำของสนามแม่เหล็กไฟ้า Logic Proไวยากรณ์ (ILP) เป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งใช้การเขียนโปรแกรมเชิงตรรกะที่แสดงถึงความรู้พื้นฐานและตัวอย่าง
23) การเลือกโมเดลใน Machine Learning คืออะไร?
กระบวนการเลือกแบบจำลองระหว่างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ต่างๆ ซึ่งใช้เพื่ออธิบายชุดข้อมูลเดียวกันเรียกว่าการเลือกแบบจำลอง การเลือกแบบจำลองจะนำไปใช้กับสาขาสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และการขุดข้อมูล
24) สองวิธีที่ใช้ในการสอบเทียบในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนมีอะไรบ้าง
สองวิธีที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นที่ดีในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือ
- การสอบเทียบแพลตต์
- การถดถอยไอโซโทนิก
วิธีการเหล่านี้ได้รับการออกแบบสำหรับการจำแนกประเภทไบนารี่ และไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย
25) วิธีใดที่ใช้บ่อยเพื่อป้องกันการสวมอุปกรณ์มากเกินไป?
เมื่อมีข้อมูลที่เพียงพอ 'การถดถอยแบบไอโซโทนิก' จะถูกนำมาใช้เพื่อป้องกันปัญหาการติดตั้งมากเกินไป
26) อะไรคือความแตกต่างระหว่างฮิวริสติกสำหรับการเรียนรู้กฎและฮิวริสติกสำหรับแผนผังการตัดสินใจ?
ความแตกต่างก็คือ การวิเคราะห์พฤติกรรมสำหรับแผนผังการตัดสินใจจะประเมินคุณภาพโดยเฉลี่ยของชุดที่ไม่ต่อเนื่องกันจำนวนหนึ่ง ในขณะที่ผู้เรียนกฎจะประเมินเฉพาะคุณภาพของชุดอินสแตนซ์ที่ครอบคลุมด้วยกฎผู้สมัครเท่านั้น
27) Perceptron ใน Machine Learning คืออะไร?
ในการเรียนรู้ของเครื่อง Perceptron เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลสำหรับตัวจำแนกแบบไบนารีซึ่งตัวจำแนกแบบไบนารีเป็นฟังก์ชันการตัดสินใจว่าอินพุตแสดงถึงเวกเตอร์หรือตัวเลข
28) อธิบายส่วนประกอบทั้งสองของโปรแกรมลอจิกเบย์เซียน
โปรแกรมลอจิกเบย์เซียนประกอบด้วยสองส่วน ส่วนแรกเป็นลอจิก ประกอบด้วยชุดของคำสั่งเบย์เซียนซึ่งจับโครงสร้างเชิงคุณภาพของโดเมน ส่วนที่สองเป็นเชิงปริมาณ ซึ่งเข้ารหัสข้อมูลเชิงปริมาณเกี่ยวกับโดเมน
29) เครือข่ายแบบเบย์ (BN) คืออะไร?
เครือข่ายแบบเบย์ใช้เพื่อแสดงแบบจำลองกราฟิกสำหรับความสัมพันธ์ของความน่าจะเป็นระหว่างชุดตัวแปร
30) เหตุใดอัลกอริทึมการเรียนรู้ตามอินสแตนซ์บางครั้งจึงเรียกว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบ Lazy
อัลกอริธึมการเรียนรู้ตามอินสแตนซ์เรียกอีกอย่างว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบ Lazy เนื่องจากจะชะลอกระบวนการเหนี่ยวนำหรือการวางนัยทั่วไปจนกว่าจะมีการจำแนกประเภท
31) วิธีการจำแนกประเภทสองวิธีที่ SVM ( Support Vector Machine) สามารถจัดการได้มีอะไรบ้าง
- การรวมตัวแยกประเภทไบนารี
- การปรับเปลี่ยนไบนารีเพื่อรวมการเรียนรู้แบบหลายคลาส
32) การเรียนรู้ทั้งมวลคืออะไร?
เพื่อแก้ปัญหาโปรแกรมคำนวณเฉพาะ โมเดลหลายแบบ เช่น ตัวแยกประเภทหรือผู้เชี่ยวชาญจะถูกสร้างขึ้นและรวมเข้าด้วยกันอย่างมีกลยุทธ์ กระบวนการนี้เรียกว่าการเรียนรู้ทั้งมวล
33) เหตุใดจึงใช้การเรียนรู้ทั้งมวล?
การเรียนรู้แบบ Ensemble ใช้เพื่อปรับปรุงการจำแนกประเภท การทำนาย การประมาณฟังก์ชัน ฯลฯ ของแบบจำลอง
34) เมื่อใดจึงควรใช้การเรียนรู้แบบวงดนตรี?
การเรียนรู้ทั้งมวลจะใช้เมื่อคุณสร้างตัวแยกประเภทส่วนประกอบที่แม่นยำและเป็นอิสระจากกันมากขึ้น
35) กระบวนทัศน์ทั้งสองของวิธีการทั้งมวลมีอะไรบ้าง?
กระบวนทัศน์ของวิธีการทั้งมวลมี 2 แบบคือ
- วิธีการรวมกลุ่มตามลำดับ
- วิธีการรวมวงดนตรีแบบขนาน
36) หลักการทั่วไปของวิธีการแบบ Ensemble คืออะไร และอะไรคือการบรรจุถุงและการเพิ่มประสิทธิภาพในวิธีการแบบ Ensemble?
หลักการทั่วไปของวิธีการทั้งมวลคือการรวมการคาดการณ์ของแบบจำลองต่างๆ ที่สร้างขึ้นด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่กำหนด เพื่อปรับปรุงความทนทานของแบบจำลองเดียว การบรรจุถุงเป็นวิธีการหนึ่งในการปรับปรุงการประมาณค่าหรือแผนการจำแนกประเภทที่ไม่เสถียร ในขณะที่ใช้วิธีการบูสต์ตามลำดับเพื่อลดอคติของโมเดลแบบรวม การเพิ่มและการบรรจุถุงสามารถลดข้อผิดพลาดได้โดยการลดเงื่อนไขความแปรปรวน
37) การสลายตัวของความแปรปรวนแบบอคติของข้อผิดพลาดในการจำแนกประเภทในวิธีการทั้งมวลคืออะไร?
ข้อผิดพลาดที่คาดหวังของอัลกอริทึมการเรียนรู้สามารถแบ่งออกเป็นอคติและความแปรปรวนได้ คำว่าอคติจะวัดว่าตัวแยกประเภทเฉลี่ยที่สร้างโดยอัลกอริทึมการเรียนรู้นั้นตรงกับฟังก์ชันเป้าหมายมากน้อยเพียงใด เงื่อนไขความแปรปรวนจะวัดว่าการทำนายของอัลกอริทึมการเรียนรู้มีความผันผวนมากน้อยเพียงใดสำหรับชุดการฝึกที่แตกต่างกัน
38) อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเพิ่มหน่วยในชุดคืออะไร?
วิธีการเรียนรู้แบบเพิ่มหน่วยคือความสามารถของอัลกอริธึมในการเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ที่อาจมีอยู่หลังจากตัวแยกประเภทได้ถูกสร้างขึ้นจากชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้ว
39) PCA, KPCA และ ICA ใช้ทำอะไร?
PCA (Principal Components Analysis), KPCA (Kernel based Principal Component Analysis) และ ICA (Independent Component Analysis) เป็นคุณลักษณะที่สำคัญ เช่นtracเทคนิคที่ใช้สำหรับการลดมิติข้อมูล
40) การลดขนาดใน Machine Learning คืออะไร?
ในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและสถิติ การลดมิติคือกระบวนการลดจำนวนตัวแปรสุ่มที่นำมาพิจารณา และสามารถแบ่งออกเป็น การเลือกคุณลักษณะและการสกัดคุณลักษณะtraction
41) เครื่องเวกเตอร์ที่รองรับคืออะไร?
เครื่องเวกเตอร์สนับสนุนเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่มีการดูแลที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทและการวิเคราะห์การถดถอย
42) องค์ประกอบของเทคนิคการประเมินเชิงสัมพันธ์มีอะไรบ้าง?
องค์ประกอบที่สำคัญของเทคนิคการประเมินเชิงสัมพันธ์ ได้แก่
- ได้มาซึ่งข้อมูล
- การได้มาซึ่งความจริงภาคพื้นดิน
- เทคนิคการตรวจสอบข้าม
- ประเภทการสืบค้น
- ตัวชี้วัดการให้คะแนน
- การทดสอบความสำคัญ
43) Sequential Supervised Learning มีวิธีการที่แตกต่างกันอย่างไร
วิธีการต่างๆ ในการแก้ปัญหา Sequential Supervised Learning ได้แก่
- วิธีการหน้าต่างบานเลื่อน
- หน้าต่างบานเลื่อนสลับ
- โมเดลมาร์โคว์ที่ซ่อนอยู่
- แบบจำลอง Markow เอนโทรปีสูงสุด
- ฟิลด์สุ่มแบบมีเงื่อนไข
- เครือข่ายหม้อแปลงกราฟ
44) วิทยาการหุ่นยนต์และการประมวลผลข้อมูลด้านใดบ้างที่เกิดปัญหาการทำนายตามลำดับ
พื้นที่ในวิทยาการหุ่นยนต์และการประมวลผลข้อมูลที่เกิดปัญหาการทำนายตามลำดับ ได้แก่
- การเรียนรู้เลียนแบบ
- การทำนายแบบมีโครงสร้าง
- การเรียนรู้การเสริมกำลังตามแบบจำลอง
45) การเรียนรู้เชิงสถิติแบบเป็นชุดคืออะไร?
เทคนิคการเรียนรู้ทางสถิติช่วยให้สามารถเรียนรู้ฟังก์ชันหรือตัวทำนายจากชุดข้อมูลที่สังเกตได้ซึ่งสามารถทำนายเกี่ยวกับข้อมูลที่มองไม่เห็นหรือในอนาคตได้ เทคนิคเหล่านี้รับประกันประสิทธิภาพของตัวทำนายที่เรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลที่มองไม่เห็นในอนาคตโดยอิงตามสมมติฐานทางสถิติในกระบวนการสร้างข้อมูล
46) PAC Learning คืออะไร?
การเรียนรู้ PAC (Probably Approximately Correct) เป็นกรอบการเรียนรู้ที่นำมาใช้เพื่อวิเคราะห์อัลกอริทึมการเรียนรู้และประสิทธิภาพทางสถิติ
47) อะไรคือหมวดหมู่ต่างๆ ที่คุณสามารถจัดหมวดหมู่กระบวนการเรียนรู้ตามลำดับได้?
- การทำนายลำดับ
- การสร้างลำดับ
- การรับรู้ลำดับ
- การตัดสินใจตามลำดับ
48) การเรียนรู้ตามลำดับคืออะไร?
การเรียนรู้ตามลำดับเป็นวิธีการสอนและการเรียนรู้ในลักษณะที่เป็นตรรกะ
49) เทคนิคสองประการของ Machine Learning คืออะไร?
เทคนิคสองประการของ Machine Learning คือ
- การเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม
- การเรียนรู้แบบอุปนัย
50) ให้แอปพลิเคชัน Machine Learning ยอดนิยมที่คุณเห็นอยู่ทุกวันหรือไม่
เครื่องมือแนะนำที่ดำเนินการโดยเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซรายใหญ่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
คำถามสัมภาษณ์เหล่านี้จะช่วยในวีว่าของคุณ (วาจา)
