10 лучших вопросов для интервью по машинному обучению с ответами (вопросы и ответы)
Что такое машинное обучение и чем оно отличается от традиционного программирования? Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет машинам обучаться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Он включает в себя разработку алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют машинам анализировать данные и учиться на них, а не им прямо говорят, что делать, как в традиционном программировании.
Можете ли вы объяснить разницу между обучением с учителем и обучением без учителя? Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных, то есть входные данные уже классифицированы или классифицированы. Напротив, неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на неразмеченных данных, что означает, что входные данные не были классифицированы или классифицированы.
Что такое переобучение и как его предотвратить? Переобучение – это явление, при котором модель слишком хорошо усваивает обучающие данные и слишком специализирована на обучающем наборе, что приводит к снижению производительности на новых, невидимых данных. Для предотвращения переобучения можно использовать такие методы, как регуляризация, перекрестная проверка и ранняя остановка.
Какие различные метрики оценки используются в машинном обучении и как они используются? Некоторые часто используемые метрики оценки в машинном обучении включают точность, достоверность, полноту, оценку F1 и площадь под кривой (AUC). Эти показатели используются для оценки производительности модели в заданной задаче, такой как классификация или регрессия.
Что такое перекрестная проверка и почему она важна? Перекрестная проверка – это метод, используемый для оценки производительности модели путем разделения данных на несколько подмножеств и обучения модели на разных подмножествах с одновременным тестированием на оставшихся. подмножество. Это помогает гарантировать, что модель хорошо обобщает новые, невидимые данные и может предотвратить переоснащение.
Какие популярные алгоритмы используются в машинном обучении и для чего они используются? Некоторые популярные алгоритмы, используемые в машинном обучении, включают деревья решений, k-ближайших соседей, методы опорных векторов (SVM), случайные леса и нейронные сети. . Эти алгоритмы используются для различных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и обнаружение аномалий.
Что такое проклятие размерности и как оно влияет на машинное обучение? Проклятие размерности связано с тем, что по мере увеличения количества признаков или измерений в наборе данных объем данных, необходимых для точного представления данных экспоненциально увеличивается. Это может затруднить поиск значимых закономерностей в многомерных данных и может привести к переоснащению.
Что такое градиентный спуск и как он работает? Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый в машинном обучении для минимизации ошибки или функции потерь модели. Он работает, вычисляя градиент функции потерь по отношению к параметрам модели и корректируя параметры в направлении отрицательного градиента, чтобы минимизировать потери.
В чем разница между генеративной и дискриминационной моделями? Генеративная модель изучает совместное распределение вероятностей входных данных и меток, а дискриминативная модель изучает условное распределение вероятностей меток с учетом входных данных. Генеративные модели можно использовать для таких задач, как создание новых данных, в то время как дискриминационные модели обычно используются для задач классификации.
Как выбрать подходящий алгоритм для конкретной задачи? Выбор подходящего алгоритма для конкретной задачи зависит от таких факторов, как тип данных, сложность задачи и желаемые показатели производительности. Важно оценивать производительность различных алгоритмов с использованием соответствующих показателей оценки и учитывать компромиссы между сложностью и производительностью.
