Wednesday, October 20, 2021
HomeNotícias de criptomoedaAs 10 perguntas mais frequentes da entrevista sobre aprendizado de máquina

As 10 perguntas mais frequentes da entrevista sobre aprendizado de máquina

As empresas estão usando tecnologias da nova era, como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), para tornar as informações e os serviços mais acessíveis aos usuários. Essas tecnologias estão sendo cada vez mais adotadas em setores como bancário, financeiro, varejo, manufatura, saúde e muito mais. Algumas das funções organizacionais exigidas que estão adotando IA incluem cientistas de dados, engenheiros de inteligência artificial, engenheiros de aprendizado de máquina e analistas de dados. Se você deseja se candidatar a empregos como esses, deve estar ciente dos tipos de perguntas da entrevista de aprendizado de máquina que os recrutadores e gerentes de contratação podem fazer. Este artigo o orienta por algumas das perguntas e respostas mais comuns da entrevista de aprendizado de máquina que você encontrará em sua jornada para conseguir o emprego ideal.

Explique o que são inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo e o que eles significam.

O campo da inteligência artificial (IA) está preocupado com a criação de máquinas inteligentes. Os sistemas que podem aprender com a experiência (dados de treinamento) são chamados de aprendizado de máquina (ML), enquanto os sistemas que aprendem com a experiência em grandes conjuntos de dados são chamados de aprendizado profundo (DL). A IA pode ser considerada um subconjunto do aprendizado de máquina. O aprendizado profundo (DL) é semelhante ao aprendizado de máquina (ML), mas é mais adequado para conjuntos de big data. A relação entre AI, ML e DL é aproximadamente descrita no diagrama abaixo. Em conclusão, DL é um subconjunto de ML e ambos são subconjuntos de AI.

Quais são os diferentes tipos de aprendizado de máquina?

Os métodos de aprendizado de máquina são divididos em três categorias.

Aprendizagem supervisionada: As máquinas aprendem sob a supervisão de dados rotulados neste tipo de abordagem de aprendizado de máquina. A máquina é treinada em um conjunto de dados de treinamento e produz resultados por meio de seu treinamento.

Aprendizagem Não Supervisionada: A aprendizagem não supervisionada contém dados não rotulados, ao contrário da aprendizagem supervisionada. Como resultado, não há supervisão sobre como ele processa os dados. O aprendizado não supervisionado é encontrar padrões nos dados e agrupar itens relacionados em clusters. Quando novos dados de entrada são carregados no modelo, a entidade não é mais identificada; em vez disso, ele é colocado em um cluster de objetos relacionados.

Aprendizagem por reforço: Os modelos que aprendem e percorrem para encontrar o maior movimento viável são exemplos de aprendizagem por reforço. Os algoritmos de aprendizagem por reforço são construídos de forma a identificar o conjunto de ações mais viável com base no princípio de recompensa e punição.

Faça uma distinção entre mineração de dados e aprendizado de máquina.

O estudo, a criação e o desenvolvimento de algoritmos que permitem que os computadores aprendam sem serem explicitamente ensinados é conhecido como aprendizado de máquina. A mineração de dados, por outro lado, é o processo de extrair conhecimento ou padrões intrigantes desconhecidos de dados não estruturados. Algoritmos de aprendizado de máquina são empregados neste procedimento.

Qual é a diferença entre aprendizado profundo e aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um conjunto de algoritmos que aprendem com os padrões de dados e, em seguida, aplicam esse conhecimento à tomada de decisão. O aprendizado profundo, por outro lado, pode aprender por conta própria processando dados, da mesma forma que o cérebro humano faz quando reconhece algo, analisa e chega a uma conclusão. As principais diferenças são a forma como os dados são fornecidos ao sistema. Os algoritmos de aprendizado de máquina geralmente exigem entrada estruturada, enquanto as redes de aprendizado profundo usam camadas de redes neurais artificiais.

O que é overfitting no aprendizado de máquina? Por que isso ocorre e como você pode ficar longe disso?

O overfitting ocorre no aprendizado de máquina quando um modelo estatístico descreve um erro ou ruído aleatório, em vez da relação subjacente. O overfitting é comum quando um modelo é excessivamente complicado, como resultado de ter muitos parâmetros sobre a quantidade de tipos de dados de treinamento. O modelo foi adaptado demais, resultando em um desempenho ruim.

O sobreajuste é um risco, pois os critérios usados ​​para treinar o modelo não são os mesmos que os critérios usados ​​para avaliar o desempenho do modelo.

O sobreajuste pode ser evitado utilizando uma grande quantidade de dados. O overfitting ocorre quando você tem um pequeno conjunto de dados e tenta aprender com ele. No entanto, se você tiver apenas um pequeno banco de dados, será obrigado a criar um modelo baseado nele. A validação cruzada é uma técnica que pode ser usada nesta circunstância. O conjunto de dados é dividido em duas seções neste método: conjuntos de dados de teste e treinamento. O conjunto de dados de teste simplesmente testará o modelo, enquanto o conjunto de dados de treinamento incluirá pontos de dados.

No aprendizado de máquina, o que é uma hipótese?

O aprendizado de máquina ajuda a usar os dados de que você dispõe para entender melhor uma determinada função que melhor traduz entradas em saídas. Aproximação de funções é o termo para esse problema. Você deve usar uma estimativa para a função de destino desconhecida que traduz todas as observações concebíveis com base na situação fornecida da melhor maneira possível. No aprendizado de máquina, uma hipótese é um modelo que auxilia na estimativa da função de destino e na conclusão dos mapeamentos de entrada para saída necessários. Você pode especificar o espaço de hipóteses prováveis ​​que o modelo pode representar escolhendo e configurando algoritmos.

No aprendizado de máquina, o que é o teorema de Bayes?

Usando informações anteriores, o teorema de Bayes calcula a probabilidade de qualquer evento ocorrer. Ela é definida como a taxa positiva verdadeira de uma condição de amostra particular dividida pela soma da taxa positiva verdadeira daquela condição e a taxa de falsos positivos da população total em termos matemáticos. Otimização bayesiana e redes de crenças bayesianas são duas das aplicações mais importantes do teorema de Bayes no aprendizado de máquina. Esse teorema também serve como base para o classificador Naive Bayes, que faz parte da marca do aprendizado de máquina.

O que é validação cruzada no aprendizado de máquina?

No aprendizado de máquina, a abordagem de validação cruzada permite que um sistema melhore o desempenho de determinados algoritmos de aprendizado de máquina para os quais vários dados de amostra do conjunto de dados são alimentados. Este procedimento de amostragem é usado para dividir o conjunto de dados em seções menores com o mesmo número de linhas, das quais uma parte aleatória é escolhida como um conjunto de teste e o restante é mantido como conjuntos de trens. Método de validação, validação cruzada K-fold, validação cruzada k-fold estratificada e validação cruzada leave-out são algumas das abordagens usadas.

O que é entropia no aprendizado de máquina?

No aprendizado de máquina, a entropia é uma métrica que avalia a imprevisibilidade dos dados a serem processados. Quanto maior a entropia nos dados, mais difícil é derivar quaisquer conclusões relevantes a partir deles. Considere, por exemplo, o caso de jogar uma moeda. O resultado é imprevisível, pois não favorece cara ou coroa. Como não há uma ligação precisa entre a ação de lançar e os vários resultados, o resultado de qualquer número de lançamentos não pode ser antecipado de maneira simples.

Qual é a época do aprendizado de máquina?

No aprendizado de máquina, o termo época se refere ao número de passagens que os algoritmos de aprendizado de máquina concluíram em um determinado conjunto de dados de treinamento. Quando há uma grande quantidade de dados, eles geralmente são divididos em vários lotes. A iteração se refere ao processo de cada um desses lotes em execução no modelo fornecido. Quando o tamanho do lote é igual ao tamanho de todo o conjunto de dados de treinamento, o número de iterações é igual ao número de épocas. Se houver vários lotes, a fórmula d * e = i * b é empregada, onde ‘d’ representa o conjunto de dados, ‘e’ representa o número de épocas, ‘i’ representa o número de iterações e ‘b’ representa o tamanho do batch.

source – www.analyticsinsight.net

ARTIGOS RELACIONADOS

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Mais popular

x