Quais são as melhores perguntas de entrevista para avaliar um pesquisador de aprendizagem de máquinas?

As perguntas da entrevista de aprendizagem de máquinas são uma parte crucial da entrevista de ciências de dados e o caminho para avaliar um engenheiro e pesquisador de aprendizagem de máquinas, cientista de dados e engenheiro de dados. Se você'está procurando avaliar um pesquisador de aprendizagem de máquinas, aqui está um vídeo que cobre algumas perguntas da entrevista de aprendizagem de máquinas que o ajudarão a testar o conhecimento do candidato's neste domínio.>ul>li>li>Ainda a isto, você também pode perguntar-lhes sobre algoritmos e a teoria por trás da aprendizagem de máquinas.li>li>Segundamente, você pode testar suas habilidades de programação e sua capacidade de execução em cima dos algoritmos e teoria da aprendizagem de máquinas.You can also ask what's going on in the industry and how you keep up with the newest machine learning trends.Finally, you can ask some company or industry-specific questions to test their ability to take their general machine learning knowledge.

Here are some common interview questions,

1. What are the types of Machine Learning?
2. Differentiate between classification and regression in Machine Learning.
3. What’s the trade-off between bias and variance?
4. What is the difference between supervised and unsupervised machine learning?
5. How is KNN different from k-means clustering?
6. Explain how a ROC curve works.
7. Define precision and recall.
8. What is a Linear Regression?
9. How will you determine the Machine Learning algorithm that is suitable for your problem?
10. What is the Variance Inflation Factor?
11. Explain false negative, false positive, true negative, and true positive with a simple example.
12. What do you understand by Type I and Type II errors?
13. What is Bayes’ Theorem? How is it useful in a machine learning context?
14. Why is “Naive” Bayes naive?
15. Explain the difference between L1 and L2 regularization.
16. What’s your favorite algorithm, and can you explain it to me in less than a minute?
17. What’s a Fourier transform?
18. How is a decision tree pruned?
19. Which is more important to you: model accuracy or model performance?
20. How would you handle an imbalanced dataset?