50 คำถามและคำตอบสัมภาษณ์การเรียนรู้ของเครื่อง (2025)
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
การเรียนรู้ของเครื่องจักรเกี่ยวข้องกับการศึกษา การออกแบบ และการพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน ในขณะที่การขุดข้อมูลสามารถกำหนดได้ว่าเป็นกระบวนการที่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างพยายามดึงความรู้หรือรูปแบบที่น่าสนใจที่ไม่รู้จัก ในระหว่างกระบวนการนี้ จะใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร
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?
การออกแบบและพัฒนาอัลกอริทึมตามพฤติกรรมโดยอิงจากข้อมูลเชิงประจักษ์เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่องจักร ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์นอกเหนือไปจากการเรียนรู้ของเครื่องจักรแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ยังครอบคลุมถึงด้านอื่นๆ 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 (การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก), KPCA (การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักที่ใช้เคอร์เนล) และ ICA (การวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ) เป็นเทคนิคการแยกคุณลักษณะที่สำคัญที่ใช้สำหรับการลดขนาด
40) การลดขนาดใน Machine Learning คืออะไร?
ใน Machine Learning และสถิติ การลดขนาดเป็นกระบวนการลดจำนวนตัวแปรสุ่มภายใต้การพิจารณา และสามารถแบ่งออกเป็นการเลือกคุณลักษณะและการดึงคุณลักษณะ
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)