Gyoumagazine
- Vilka är intervjufrågorna för maskininlärning?
- Hur förbereder jag mig för en maskininlärningsintervju?
- Vad som gör dig intresserad av maskininlärning är den här frågan krävs?
- Vad är den bästa algoritmen för förutsägelse?
- Vilka är grunderna för maskininlärning?
- Vad är maskininlärning och dess typer?
- Är maskininlärning verkligen användbart?
- Hur förbereder jag mig för ett maskintest?
- Varför ska du anställas för det här rollsvaret?
- Vad är 3 domäner av AI förklarar kort med exempel?
- Vad är intressant med maskininlärning?
- Varför älskar du maskininlärning?
Vilka är intervjufrågorna för maskininlärning?
Frågor om maskininlärning: Algoritmer / teori
- F2: Vad är skillnaden mellan övervakad och utan tillsyn maskininlärning?
- F3: Hur skiljer sig KNN från k-betyder kluster??
- F4: Förklara hur en ROC-kurva fungerar.
- F5: Definiera precision och återkallelse.
- F10: Vad är skillnaden mellan typ I och typ II-fel?
Hur förbereder jag mig för en maskininlärningsintervju?
Machine Learning intervjuövning
- Förutse regn, identifiera fisk, upptäcka plagiering.
- Minska datadimensionaliteten och utforska hur SVM fungerar.
- Svara på övningsfrågor för att testa dina färdigheter i datavetenskapliga grunder, tillämpningar av maskininlärningsalgoritmer och andra viktiga intervjuämnen.
Vad som gör dig intresserad av maskininlärning är den här frågan?
Lösa ett problem
Kanske är det ett öppet affärsproblem eller ett problem på jobbet. ... Du kommer sannolikt också att vara intresserad av de kreativa sätten att använda dessa verktyg, till exempel fallstudier på problem som det problem du vill lösa.
Vad är den bästa algoritmen för förutsägelse?
- 1 - Linjär regression. ...
- 2 - Logistisk regression. ...
- 3 - Linjär diskriminantanalys. ...
- 4 - Klassificering och regressionsträd. ...
- 5 - Naive Bayes. ...
- 6 - K-närmaste grannar. ...
- 7 - Lärande vektorkvantisering. ...
- 8 - Stöd vektormaskiner.
Vilka är grunderna för maskininlärning?
Vi har sammanställt några idéer och grundläggande begrepp för maskininlärning för att underlätta förståelsen för dem som just har landat i denna spännande värld.
- Övervakad och utan tillsyn maskininlärning. ...
- Klassificering och regression. ...
- Datautvinning. ...
- Lärande, utbildning. ...
- Dataset. ...
- Instans, prov, spela in.
Vad är maskininlärning och dess typer?
Som förklarat har maskininlärningsalgoritmer förmågan att förbättra sig själva genom träning. Idag utbildas ML-algoritmer med tre framstående metoder. Dessa är tre typer av maskininlärning: övervakat lärande, lärande utan tillsyn och förstärkning.
Är maskininlärning verkligen användbart?
Då kommer du att automatisera maskininlärningen, till exempel genom att använda den för att ge insikter eller som en del av en produkt. ... ”Och till skillnad från vad någon person kan analysera, kan maskininlärning ta stora mängder data över tid och göra förutsägelser för att förbättra kundupplevelsen och ge verkligt värde för slutanvändaren.”
Hur förbereder jag mig för ett maskintest?
Skrev något om PS / DS (problemlösning, datastrukturer och algoritmer) kodning också. Kolla in det. Med tanke på att nästan alla teknikföretag huvudsakligen anställer via PS / DS-kodningsintervjuer är det oerhört viktigt att förbereda sig för det om du strävar efter att få ett jobb som programvaruingenjör.
Varför ska du anställas för det här rollsvaret?
”Ärligt talat, jag har alla de färdigheter och erfarenheter som du letar efter. Jag är ganska säker på att jag är den bästa kandidaten för den här jobbet. Det är inte bara min bakgrund i tidigare projekt, utan också mina personers färdigheter, som kommer att vara tillämpliga i denna position.
Vad är 3 domäner av AI förklarar kort med exempel?
Uppgiftsklassificering av AI
AI-domänen klassificeras i formella uppgifter, Mundane-uppgifter och expertuppgifter. Människor lär sig vardagliga (vanliga) uppgifter sedan födseln. De lär sig genom perception, talar, använder språk och lok. De lär sig formella uppgifter och expertuppgifter senare, i den ordningen.
Vad är intressant med maskininlärning?
Maskininlärning är fascinerande eftersom program lär sig av exempel. Från de data som du har samlat in kan en maskininlärningsmetod automatiskt analysera och lära sig strukturen som redan finns i dessa data för att ge en lösning på det problem du försöker lösa.
Varför älskar du maskininlärning?
Mycket enkla maskininlärningslösningar kan lösa problem varje dag, optimera processer, automatisera dem på ett smart sätt, det kan automatiskt förstå hur man utför de tidskrävande uppgifterna som stjäl tid från våra experter genom att göra det de utmärker sig i, det kan minska driften kostnader, kan låta oss vinna ...
