50 Makine Öğrenimi Mülakat Soruları ve Cevapları (2024)

By: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Güncellenmiş

İşte hem yeni hem de deneyimli adayların hayallerindeki işi bulmaları için Makine Öğrenimi mülakat soruları ve cevapları.

 

Yeni Öğrenciler için Makine Öğrenimi Viva Soruları ve Cevapları

1) Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, otomatik olarak öğrenmek ve deneyimle gelişmek için sistem programlamayla ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalıdır. Örneğin: Robotlar, sensörlerden topladıkları verilere göre görevi gerçekleştirebilecek şekilde programlanmıştır. Programları verilerden otomatik olarak öğrenir.

👉 Ücretsiz PDF İndir: Makine Öğrenimi Mülakat Soruları ve Cevapları >>

2) Veri Madenciliği ile Makine öğrenimi arasındaki farktan bahseder misiniz?

Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren algoritmaların incelenmesi, tasarlanması ve geliştirilmesiyle ilgilidir. Veri madenciliği, yapılandırılmamış verilerden bilgi veya bilinmeyen ilginç kalıpların çıkarılmasına çalışılan süreç olarak tanımlanabilir. Bu işlem sırasında makine öğrenme algoritmalarından yararlanılır.

3) Makine öğreniminde 'Fazla Uyum' nedir?

In makine öğrenme, istatistiksel bir model altta yatan ilişki yerine rastgele hata veya gürültüyü tanımladığında 'aşırı uyum' meydana gelir. Bir model aşırı karmaşık olduğunda, eğitim verisi türlerinin sayısına göre çok fazla parametreye sahip olması nedeniyle normalde aşırı uyum gözlemlenir. Model aşırı uyum sağlamış zayıf bir performans sergiler.

4) Aşırı uyum neden oluyor?

Modeli eğitmek için kullanılan kriterler, bir modelin etkililiğini yargılamak için kullanılan kriterlerle aynı olmadığı için aşırı uyum olasılığı mevcuttur.

5) Aşırı uyumdan nasıl kaçınabilirsiniz?

Çok fazla veri kullanarak aşırı uyum önlenebilir, aşırı uyum nispeten küçük bir veri kümeniz olduğu için gerçekleşir ve siz ondan öğrenmeye çalışırsınız. Ancak küçük bir veritabanınız varsa ve buna dayalı bir modelle gelmek zorunda kalıyorsanız. Böyle bir durumda şu bilinen tekniği kullanabilirsiniz: çapraz doğrulama. Bu yöntemde veri seti test ve eğitim veri setleri olmak üzere iki bölüme ayrılır; test veri seti yalnızca modeli test ederken, eğitim veri setinde veri noktaları modeli oluşturacaktır.

Bu teknikte, bir modele genellikle üzerinde eğitimin (eğitim veri seti) çalıştırıldığı bilinen bir veriden oluşan bir veri seti ve modelin test edildiği bilinmeyen bir veriden oluşan bir veri seti verilir. Çapraz doğrulamanın amacı, modeli eğitim aşamasında "test etmek" için bir veri kümesi tanımlamaktır.

6) Tümevarımsal makine öğrenimi nedir?

Tümevarımsal makine öğrenimi, bir sistemin gözlemlenen örneklerden genel bir kural oluşturmaya çalıştığı örneklerle öğrenme sürecini içerir.

7) Makine Öğreniminin beş popüler algoritması nelerdir?

  • Karar ağaçları
  • Sinir Ağları (geriye yayılım)
  • Olasılık ağları
  • En yakın komşu
  • Vektör makineleri desteklemek

8) Makine Öğrenimindeki farklı Algoritma teknikleri nelerdir?

Makine Öğrenimindeki farklı teknik türleri şunlardır:

9) Makine öğreniminde hipotez veya model oluşturmanın üç aşaması nelerdir?

  • Model oluşturma
  • Model testi
  • Modelin uygulanması

10) Denetimli öğrenmeye standart yaklaşım nedir?

Denetimli öğrenmeye yönelik standart yaklaşım, örnek kümesini eğitim kümesi ve test olarak bölmektir.

11) 'Eğitim seti' ve 'Test seti' nedir?

Makine öğrenimi gibi bilgi biliminin çeşitli alanlarında, 'Eğitim Seti' olarak bilinen potansiyel olarak tahmine dayalı ilişkiyi keşfetmek için bir veri seti kullanılır. Eğitim seti öğrenciye verilen örnekler, Test seti ise öğrencinin ürettiği hipotezlerin doğruluğunu test etmek için kullanılan ve öğrenciden saklanan örnekler setidir. Eğitim seti Test setinden farklıdır.

12) Makine öğrenimine yönelik çeşitli yaklaşımları sıralayın?

Makine Öğrenimindeki farklı yaklaşımlar şunlardır:

  • Konsept ve Sınıflandırma Öğrenimi
  • Sembolik ve İstatistiksel Öğrenme
  • Tümevarım ve Analitik Öğrenme

13) Makine Öğrenimi Ne Değildir?

14) 'Denetimsiz Öğrenme'nin işlevi nedir açıklayınız?

  • Veri kümelerini bulun
  • Verilerin düşük boyutlu temsillerini bulun
  • Verilerdeki ilginç yönleri bulun
  • İlginç koordinatlar ve korelasyonlar
  • Yeni gözlemler/veri tabanı temizliği bulun

15) 'Denetimli Öğrenme'nin işlevi nedir açıklayınız?

  • sınıflandırmalar
  • Konuşma tanıma
  • Gerileme
  • Zaman serisini tahmin edin
  • Dizelere açıklama ekleyin

16) Algoritma bağımsız makine öğrenmesi nedir?

Matematiksel temellerin herhangi bir sınıflandırıcıdan veya öğrenme algoritmasından bağımsız olduğu makine öğrenimi, algoritmadan bağımsız makine öğrenimi olarak mı anılır?

17) Yapay öğrenme ile makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

Deneysel verilere dayalı davranışlara göre algoritmalar tasarlamak ve geliştirmek Makine Öğrenmesi olarak bilinir. Yapay zeka, makine öğreniminin yanı sıra bilgi temsili, doğal dil işleme, planlama, robotik vb. konuları da kapsar.

18) Makine öğrenmesinde sınıflandırıcı nedir?

Makine Öğrenimindeki bir sınıflandırıcı, ayrık veya sürekli özellik değerlerinin bir vektörünü giren ve tek bir ayrık değer olan sınıfı çıkaran bir sistemdir.

19) Naive Bayes'in avantajları nelerdir?

Naïve Bayes'te sınıflandırıcı, lojistik regresyon gibi ayrımcı modellere göre daha hızlı yakınsayacaktır, dolayısıyla daha az eğitim verisine ihtiyacınız olur. Başlıca avantajı, özellikler arasındaki etkileşimleri öğrenememesidir.

20) Örüntü Tanıma hangi alanlarda kullanılır?

Desen Tanıma şu durumlarda kullanılabilir:

  • Bilgisayar görüşü
  • Konuşma Tanıma
  • Veri Madenciliği
  • İstatistikler
  • Resmi Olmayan Erişim
  • Biyo-Bilişim

Deneyimli için Makine Öğrenimi Mülakat Soruları

21) Genetik Programlama Nedir?

Genetik programlama, makine öğreniminde kullanılan iki teknikten biridir. Model, bir dizi sonuç arasından en iyi seçeneğin test edilmesine ve seçilmesine dayanmaktadır.

22) Endüktif Nedir Logic ProMakine Öğreniminde Dilbilgisi?

tümevarımsal Logic Programming (ILP), arka plan bilgisini ve örnekleri temsil eden mantıksal programlamayı kullanan makine öğreniminin bir alt alanıdır.

23) Makine Öğreniminde Model Seçimi Nedir?

Aynı veri setini tanımlamak için kullanılan farklı matematiksel modeller arasından model seçme işlemine Model Seçimi adı verilmektedir. Model seçimi istatistik, makine öğrenimi ve veri madenciliği alanlarına uygulanır.

24) Denetimli Öğrenmede kalibrasyon için kullanılan iki yöntem nelerdir?

Denetimli Öğrenmede iyi olasılıkları tahmin etmek için kullanılan iki yöntem şunlardır:

  • Platt Kalibrasyonu
  • İzotonik Regresyon

Bu yöntemler ikili sınıflandırma için tasarlanmıştır ve önemsiz değildir.

25) Aşırı uyumun önlenmesi için sıklıkla hangi yöntem kullanılır?

Yeterli veri olduğunda aşırı uyum sorununu önlemek için 'İzotonik Regresyon' kullanılır.

26) Kural öğrenmeye yönelik buluşsal yöntem ile karar ağaçlarına ilişkin buluşsal yöntem arasındaki fark nedir?

Aradaki fark, karar ağaçlarına yönelik buluşsal yöntemlerin bir dizi ayrık kümenin ortalama kalitesini değerlendirirken, kural öğrenenlerin yalnızca aday kuralın kapsadığı örnekler kümesinin kalitesini değerlendirmesidir.

27) Makine Öğreniminde Perceptron Nedir?

Makine Öğreniminde Perceptron, ikili sınıflandırıcıların bir girişin bir vektörü mü yoksa bir sayıyı mı temsil ettiğine karar veren bir işlev olduğu ikili sınıflandırıcılar için denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.

28) Bayes mantık programının iki bileşenini açıklayınız?

Bayes mantık programı iki bileşenden oluşur. İlk bileşen mantıksaldır; etki alanının nitel yapısını yakalayan bir dizi Bayes Cümlesinden oluşur. İkinci bileşen niceldir; etki alanıyla ilgili nicel bilgileri kodlar.

29) Bayes Ağları (BN) nedir?

Bayes Ağı, bir dizi değişken arasındaki olasılık ilişkisinin grafiksel modelini temsil etmek için kullanılır.

30) Örnek tabanlı öğrenme algoritmasına neden bazen Tembel öğrenme algoritması deniyor?

Örnek tabanlı öğrenme algoritması, sınıflandırma gerçekleştirilene kadar tümevarım veya genelleme sürecini geciktirdiğinden Tembel öğrenme algoritması olarak da anılır.

31) SVM'nin (Destek Vektör Makinesi) işleyebileceği iki sınıflandırma yöntemi nelerdir?

  • İkili sınıflandırıcıları birleştirme
  • Çok sınıflı öğrenmeyi dahil etmek için ikili programı değiştirme

32) Topluluk öğrenimi nedir?

Belirli bir hesaplama programını çözmek için sınıflandırıcılar veya uzmanlar gibi birden fazla model stratejik olarak oluşturulur ve birleştirilir. Bu süreç topluluk öğrenmesi olarak bilinir.

33) Neden topluluk öğrenimi kullanılıyor?

Topluluk öğrenme, bir modelin sınıflandırmasını, tahminini, fonksiyon yaklaşımını vb. geliştirmek için kullanılır.

34) Topluluk öğrenimi ne zaman kullanılmalı?

Topluluk öğrenimi, daha doğru ve birbirinden bağımsız bileşen sınıflandırıcıları oluşturduğunuzda kullanılır.

35) Topluluk yöntemlerinin iki paradigması nelerdir?

Topluluk yöntemlerinin iki paradigması şunlardır:

İLGİLİ MAKALELER

  • Sıralı topluluk yöntemleri
  • Paralel topluluk yöntemleri

36) Topluluk yönteminin genel prensibi nedir ve topluluk yönteminde torbalama ve güçlendirme nedir?

Topluluk yönteminin genel prensibi, tek bir model üzerinde sağlamlığı artırmak için belirli bir öğrenme algoritmasıyla oluşturulmuş çeşitli modellerin tahminlerini birleştirmektir. Torbalama, kararsız tahmin veya sınıflandırma şemalarını iyileştirmek için kullanılan bir yöntemdir. Birleştirilmiş modelin sapmasını azaltmak için artırma yöntemi sırayla kullanılır. Boosting ve Bagging'in her ikisi de varyans terimini azaltarak hataları azaltabilir.

37) Topluluk yönteminde sınıflandırma hatasının önyargılı varyans ayrıştırması nedir?

Bir öğrenme algoritmasının beklenen hatası önyargı ve varyansa ayrıştırılabilir. Önyargı terimi, öğrenme algoritması tarafından üretilen ortalama sınıflandırıcının hedef fonksiyona ne kadar yakın eşleştiğini ölçer. Varyans terimi, öğrenme algoritmasının tahmininin farklı eğitim setleri için ne kadar dalgalandığını ölçer.

38) Toplulukta Artımlı Öğrenme algoritması nedir?

Artımlı öğrenme yöntemi, bir algoritmanın, sınıflandırıcı zaten mevcut veri kümesinden oluşturulduktan sonra mevcut olabilecek yeni verilerden öğrenme yeteneğidir.

39) PCA, KPCA ve ICA ne için kullanılır?

PCA (Temel Bileşenler Analizi), KPCA (Çekirdek Tabanlı Temel Bileşen Analizi) ve ICA (Bağımsız Bileşen Analizi), boyutluluğun azaltılması için kullanılan önemli özellik çıkarma teknikleridir.

40) Makine Öğreniminde boyut küçültme nedir?

Makine Öğrenimi ve istatistikte boyut azaltma, dikkate alınan rastgele değişkenlerin sayısının azaltılması sürecidir ve özellik seçimi ve özellik çıkarma olarak ikiye ayrılabilir.

41) Destek vektör makineleri nelerdir?

Destek vektör makineleri, sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılan denetimli öğrenme algoritmalarıdır.

42) İlişkisel değerlendirme tekniklerinin bileşenleri nelerdir?

İlişkisel değerlendirme tekniklerinin önemli bileşenleri şunlardır:

  • Veri Toplama
  • Temel Gerçek Edinimi
  • Çapraz Doğrulama Tekniği
  • Sorgu Türü
  • Puanlama Metriği
  • Anlamlılık Testi

43) Sıralı Denetimli Öğrenmenin farklı yöntemleri nelerdir?

Sıralı Denetimli Öğrenme problemlerini çözmek için farklı yöntemler şunlardır:

  • Kayan pencere yöntemleri
  • Tekrarlayan sürgülü pencereler
  • Gizli Markow modelleri
  • Maksimum entropi Markow modelleri
  • Koşullu rastgele alanlar
  • Grafik trafo ağları

44) Robotik ve bilgi işlemede sıralı tahmin probleminin ortaya çıktığı alanlar nelerdir?

Robotik ve bilgi işlemede sıralı tahmin probleminin ortaya çıktığı alanlar şunlardır:

  • Taklit Öğrenme
  • Yapılandırılmış tahmin
  • Model tabanlı takviyeli öğrenme

45) Toplu istatistiksel öğrenme nedir?

İstatistiksel öğrenme teknikleri, görülmeyen veya gelecekteki veriler hakkında tahminler yapabilen, gözlemlenen bir dizi veriden bir fonksiyonun veya tahmincinin öğrenilmesine olanak tanır. Bu teknikler, veri oluşturma sürecine ilişkin istatistiksel bir varsayıma dayalı olarak öğrenilen tahmincinin gelecekteki görünmeyen veriler üzerindeki performansına ilişkin garantiler sağlar.

46) PAC Öğrenme Nedir?

PAC (Muhtemelen Yaklaşık Doğru) öğrenme, öğrenme algoritmalarını ve bunların istatistiksel verimliliğini analiz etmek için tanıtılan bir öğrenme çerçevesidir.

47) Sıralı öğrenme sürecini kategorize edebileceğiniz farklı kategoriler nelerdir?

  • Sıra tahmini
  • Dizi oluşturma
  • Sıra tanıma
  • Sıralı karar

48) Sıralı öğrenme nedir?

Sıralı öğrenme, mantıksal bir şekilde öğretme ve öğrenme yöntemidir.

49) Makine Öğreniminin iki tekniği nedir?

Makine Öğreniminin iki tekniği şunlardır:

  • Genetik Programlama
  • Tümevarımsal Öğrenme

50) Her gün gördüğünüz popüler bir makine öğrenimi uygulamasını anlatır mısınız?

Büyük e-ticaret web siteleri tarafından uygulanan öneri motoru, Makine Öğrenimini kullanır.

Bu mülakat soruları aynı zamanda yaşamınızda da yardımcı olacaktır.

Beğenebilirsin: