10 вопросов и ответов на собеседовании по машинному обучению на 2023 год

При собеседовании на должность data scientist, data engineer или machine learning engineer интервьюер может задать вам вопросы, связанные с искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением. Ваши ответы на эти конкретные вопросы на собеседовании позволят работодателям проанализировать ваш опыт и соответствие роли специалиста в области машинного обучения. Знакомство с возможными вопросами по машинному обучению, которые вам могут задать на собеседовании, поможет вам заранее подготовить ответы, которые наилучшим образом продемонстрируют вашу компетентность.

В этой статье мы обсудим 10 возможных вопросов, которые вам могут задать на собеседовании по машинному обучению, а также поделимся примерами ответов, которые помогут вам начать составлять свои собственные ответы.

Вопросы для собеседования по машинному обучению

Вот 10 вопросов по машинному обучению, которые вам могут задать на собеседовании:

1. Можете ли вы объяснить разницу между смещением и дисперсией??

При обучении модели машинного обучения увеличение ее смещения может часто уменьшать дисперсию. Высокая дисперсия может снизить смещение. Интервьюер может попросить проверить ваше понимание того, когда следует оптимизировать смещение или дисперсию в различных ситуациях. Вы можете ответить, дав определение смещению и дисперсии и объяснив, как они влияют на производительность модели.

Пример: Смещение и дисперсия - это показатели, которые инженеры используют при обучении моделей. Предвзятость измеряет, насколько предсказания модели соответствуют точным меткам обучающих данных. Дисперсия - это то, насколько изменяются предсказания модели, когда мы тестируем ее на другом наборе данных.

Модель с высокой погрешностью делает упрощающие предположения о данных и работает плохо. Когда дисперсия высока, модель слишком хорошо подходит к обучающим данным и может быть чувствительна к шуму.

2. Какой алгоритм вы бы использовали в случае низкой погрешности и высокой дисперсии?

В зависимости от цели обучения модели машинного обучения, вы можете предпочесть уменьшение смещения и игнорирование дисперсии. Алгоритмы обучения не способны одновременно снизить эти две метрики. Интервьюер может спросить об этом, чтобы оценить, как вы можете уменьшить смещение, если оно имеет большее значение, чем дисперсия. Вы можете ответить, показав, как специалист по исследованию данных может выявить и изменить смещение или дисперсию в модели.

Пример: Модель с низкой погрешностью показывает минимальную ошибку во время обучения. Если дисперсия высока, то модель имеет низкую ошибку при обучении, но большую ошибку на тестовом наборе. Вы можете снизить сложность модели или увеличить объем обучающих данных, чтобы снизить дисперсию.

Например, если вы используете алгоритм мешка , такой как случайный лес, и заметили высокую дисперсию, вы можете использовать вместо него единую модель. Более простая модель снижает сложность и может уменьшить поведение модели, связанное с чрезмерным подгоном.

3. Объясните связь между показателем отзыва и показателем истинно положительных ответов

Показатель истинной позитивности может помочь экспертам машинного обучения определить процент положительных образцов, которые модель правильно классифицирует как положительные. Менеджер по найму может использовать этот вопрос для анализа вашего понимания того, как истинная позитивность влияет на отзыв. Вы можете ответить, дав определение этим двум терминам и показав, как они связаны между собой.

Пример: Доля истинно положительных результатов (ИПП) - это вероятность того, что модель идентифицирует положительный образец как положительный. Это можно выразить с помощью формулы TP (TP + FN). Ложные отрицательные результаты (ЛО) - это количество положительных точек, которые модель ошибочно маркирует как отрицательные. Отзыв эквивалентен показателю истинно положительных результатов. Формула для отзыва такая же, как и формула для истинно положительного результата.

4. Когда вы можете предпочесть гребневую регрессию лассо-регрессии??

Регрессионные методы могут снизить дисперсию модели за счет штрафов к ее весам. В зависимости от цели проекта, гребневая регрессия может быть лучшим регуляризатором, чем лассо. Интервьюер может спросить об этом, чтобы выяснить, как вы выбираете между двумя регуляризаторами. Вы можете ответить, объяснив, как работают эти два метода и когда каждый из них предпочтительнее.

Пример: Выбор может зависеть от цели регуляризации. Регрессия Лассо создает разреженные признаки, присваивая нули несущественным признакам модели. Ridge присваивает вес регуляризатора каждому признаку: значимые признаки получают большие веса, а незначимые - меньшие.

В отличие от lasso, ridge избегает установки неважных признаков в ноль. При выборе признаков вы можете предпочесть лассо, поскольку он отфильтровывает несущественные признаки. Гребень предпочтителен, когда признаки коррелируют, и вы хотите сохранить их все.

5. Объясните, как вы выбираете переменные при работе с набором данных.

Данные, на которых вы обучаете модель, могут повлиять на ее производительность. Ведущий специалист по найму может попросить оценить вашу способность фильтровать низкокачественные данные, которые могут негативно повлиять на работу модели. Чтобы ответить, вы можете объяснить процесс, который вы использовали для выбора переменных в наборе данных.

Пример: При работе с набором данных вы можете выбрать переменные, изучив данные. Анализ данных может помочь вам решить, какие переменные могут быть наиболее полезны для выявления взаимосвязей между отдельными точками данных. Вы также можете посмотреть на названия и описания переменных, чтобы лучше понять представление каждой переменной.

Например, если вы используете набор данных с информацией о различных видах животных, одной из целей может быть дифференциация животных. Вы можете выбрать такие переменные, как вид и вес , чтобы наглядно показать различия между животными.

6. Объясните разницу между корреляцией и ковариацией.

Корреляция и ковариация - это метрики, которые могут помочь инженеру машинного обучения понять, как связаны между собой различные переменные. Интервьюер может проверить вашу способность выявлять взаимосвязи в наборе данных, что может помочь вам выбрать обучающие переменные. Вы можете ответить, определив два термина и показав, чем они отличаются друг от друга.

Пример: Ковариация показывает, как среднее значение одной переменной X отклоняется от среднего значения другой переменной Y. Например, если увеличение X приводит к соответствующему увеличению Y, то эти две переменные имеют положительную ковариацию.

Ковариация измеряет направление линейной связи между X и Y. Корреляция измеряет направление и силу связи между двумя переменными.

7. В чем разница между алгоритмами случайного леса и градиентного бустинга??

Алгоритмы Random Forest и Gradient Boosting - это методы обучения, которые можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Этот вопрос оценивает вашу способность применять алгоритмы на основе деревьев для решения задач машинного обучения. Вы можете ответить, объяснив фундаментальные различия между двумя методами.

Пример: Алгоритмы случайного леса используют алгоритмы мешков. Bagging объединяет различные независимые модели и усредняет их предсказания. Слияние моделей может помочь снизить дисперсию. Вы можете применить градиентный бустинг для преобразования слабых обучающих моделей в более сильные.

Слабый ученик может быть функцией, чья производительность немного лучше, чем у случайной. Из слабой модели можно создать более сильную обучающую модель, взяв ее прогнозы и придав больший вес неправильно классифицированным выборкам. В результате взвешивания получается новый набор данных, который можно использовать для обучения лучшей модели.

8. Объясните значение выпуклого корпуса

Вы можете описать выпуклый корпус как способ подгонки многоугольника (двумерной фигуры) к набору точек данных. Интервьюер может задать этот вопрос, чтобы проверить ваши математические, критические рассуждения и аналитические навыки при работе с системами данных. Вы можете ответить, описав выпуклую оболочку и то, как она может быть полезна в машинном обучении.

Пример: Выпуклая оболочка относится к внешним границам двух групп точек данных в наборе данных, которые алгоритм может линейно разделить. Результатом создания выпуклой оболочки является гиперплоскость с максимальным запасом. Эта маржа может удлинить линию разделения между двумя группами данных.

9. Вы бы использовали метод перекрестной валидации K-fold или LOOCV на наборе данных временного ряда?

Валидация - это техника, которую вы можете использовать для оценки работы вашей модели на невидимых данных. Менеджер по найму может задать этот вопрос, чтобы проверить вашу способность определить, когда уместно использовать конкретную технику валидации на наборе данных. Вы можете объяснить два метода валидации и то, в каких случаях они подходят.

Пример: K-кратная перекрестная валидация разбивает исходные данные на K подмножеств. Инженеры могут использовать K-1 подмножество для обучения модели, а оставшееся подмножество - для тестирования модели. Алгоритм повторяет процесс K раз. Средняя ошибка по всем K испытаниям является оценкой ошибки модели.

При перекрестной валидации оставь-отпусти для обучения модели используются все точки данных, кроме одной. Затем вы тестируете модель на оставшейся точке данных. Если в данных временного ряда есть значительная корреляция, LOOCV может быть более подходящим методом. Пригодность объясняется тем, что LOOCV может давать более точные результаты, чем K-fold.

10. Почему вы не используете манхэттенское расстояние для расчета расстояния между ближайшими соседями в K-means или KNN??

Евклидово расстояние может быть более подходящим, чем Манхэттенское расстояние в методах машинного обучения на основе расстояний. Этот вопрос может помочь интервьюерам проверить ваш опыт использования различных вычислений расстояния и алгоритмов расстояния, таких как KNN. Вы можете ответить, показав преимущество евклидова расстояния по сравнению с манхэттенским расстоянием.

Пример: Евклидово расстояние - это кратчайший путь между исходной и конечной точками. Применение манхэттенского расстояния дает сумму всех расстояний между исходной и конечной точкой.

K-means и KNN основаны на поиске кратчайшего расстояния между двумя точками. Манхэттенское расстояние между двумя точками может оказаться не самым коротким. Этот эффект может сделать Manhattan плохой метрикой для таких алгоритмов.

Советы на собеседовании по машинному обучению

Вот несколько советов, которые помогут вам подготовиться к собеседованию по машинному обучению:

• Продолжайте кодировать. Интервьюер может проверить вашу способность написать эффективный код. Практикуясь, вы сможете лучше запомнить, как подходить к решению различных задач программирования во время собеседования.

• Ознакомьтесь с основами машинного обучения. Различные компании могут использовать различные инструменты для создания своих алгоритмов машинного обучения. Вы можете провести исследование компании и изучить основы используемых ею инструментов.

• Обзор курса по машинному обучению. Курсы могут помочь вам запомнить фундаментальные методы машинного обучения. Понимание основных тем, таких как типы ошибок, может позволить вам решать более сложные задачи машинного обучения.

Больше вопросов по машинному обучению

По мере прохождения собеседования менеджер по найму может задавать более глубокие вопросы по машинному обучению, чтобы оценить ваши технические, коммуникативные способности и способности к решению проблем. Изучение следующих распространенных вопросов машинного обучения может помочь вам подготовиться к ответам на них:

• Объясните разницу между контролируемым и неконтролируемым машинным обучением.

• Объясните PCA и как он работает.

• Расскажите, как работает ROC-кривая.

• Проведите различия между кластеризацией KNN и K-means.

• Объясните, что такое точность и отзыв.

• Продемонстрируйте, как работает теорема Байеса.

• Различие между L1 и L2 регуляризацией.

• Расскажите о предпочтительном алгоритме, который вы часто используете.

• Объясните различия между ошибками типа I и типа II.

• Объясните, что произойдет, если не вращать компоненты в PCA.

• Объясните метод, который вы используете для оценки модели логистической регрессии.

• Расскажите, как вы решаете, какой алгоритм использовать при получении набора данных.

• Необходима ли регуляризация в машинном обучении?

• Приведите три примера методов предварительной обработки данных, которые вы бы использовали для работы с выбросами.

• Объясните, как можно уменьшить размерность.

• Объясните преимущество и недостаток использования деревьев решений.

• Перечислите преимущества и недостатки нейронных сетей.

• Опишите, превосходят ли ансамблевые модели отдельные модели.

• Объясните принцип работы с мешками.

• Определение матрицы смешения.