برترین سوالات مصاحبه یادگیری عمیق (همراه با نمونه پاسخ)

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی زمینه‌های شغلی نوظهور در فناوری برای متخصصان فناوری اطلاعات هستند. یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشینی است و بسیاری از سازمان‌ها که نامزدهایی را برای نقش‌های یادگیری عمیق استخدام می‌کنند، مصاحبه‌های جامعی را برای ارزیابی مهارت‌های فنی، تحلیلی و حل مسئله خود انجام می‌دهند. اگر برای یک مصاحبه یادگیری عمیق آماده می شوید، تجدید نظر در پاسخ به برخی از سوالات متداول می تواند شانس موفقیت شما را افزایش دهد. در این مقاله، ما برخی از سوالات متداول مصاحبه یادگیری عمیق را در کنار نمونه پاسخ های آنها برای بررسی شما به اشتراک می گذاریم.

انواع سوالات مصاحبه یادگیری عمیق

در اینجا انواع متداول سوالات مصاحبه یادگیری عمیق است که استخدام کنندگان و مدیران استخدام ممکن است در طول مصاحبه مطرح کنند:

سوالات اساسی یادگیری عمیق

چنین سوالاتی معمولاً به مصاحبه کننده کمک می کند تا درک شما را از مفاهیم و موضوعات اساسی در یادگیری عمیق ارزیابی کند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

• یادگیری عمیق و شبکه های عصبی را تعریف کنید.

• ادراک را با مثال توضیح دهید.

• اهمیت عادی سازی داده ها در یادگیری عمیق چیست؟

• پرسپترون چند لایه (MLP) چیست؟

• فراپارامترها را تعریف کنید و برخی از موارد رایج را مورد بحث قرار دهید.

• تابع هزینه و نزول گرادیان را توضیح دهید.

• یک شبکه عصبی پیشخور و یک شبکه عصبی بازگشتی را با مثال تعریف کنید.

• اهمیت توابع فعال سازی در شبکه های عصبی را توضیح دهید.

• ماشین بولتزمن چیست؟

• در مورد پس انتشار و فواید آن در یادگیری عمیق بحث کنید.

 

سوالات یادگیری عمیق در مورد تجربه حرفه ای

این سوالات به استخدام‌کنندگان و مدیران استخدام‌کننده کمک می‌کند تا تجربه حرفه‌ای، صلاحیت‌ها و تخصص شما در یادگیری عمیق را درک کنند:

• برخی از پلتفرم ها و برنامه های یادگیری عمیق را که در آنها مهارت دارید توضیح دهید.

• راه حل های یادگیری عمیق چگونه می توانند به کسب و کارها در بهبود کارایی کمک کنند؟

• زبان ها و ابزارهای برنامه نویسی مختلفی که می شناسید چیست؟

• کاربرد راه حل های یادگیری عمیق برای حل مسائل دنیای واقعی را توضیح دهید.

• برخی از رایج ترین چالش ها و موانعی که مهندسان یادگیری عمیق در هنگام جمع آوری یا پردازش داده ها با آن مواجه می شوند را توضیح دهید.

• چگونه تصور می کنید که یادگیری عمیق بر نوآوری تکنولوژیکی و جامعه در دهه آینده تأثیر بگذارد؟

• آیا فکر می کنید برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق، مدرک تحصیلی لازم است؟

• چگونه یادگیری عمیق را برای کسی که فناوری را درک نمی کند توضیح می دهید؟

• آیا روی یک برنامه یادگیری عمیق کار کرده اید که یک چالش تجاری خاص را حل کرده باشد؟

• اگر بخواهید برنامه درسی یک هفته‌ای دوره‌های آموزشی تصادفی عمیق را طراحی کنید، کدام درس را انتخاب می‌کنید و چرا؟

سوالات یادگیری عمیق پیشرفته

سوالات عمیق یادگیری عمیق به مصاحبه کنندگان امکان می دهد تا سطح تخصص و دانش شما را در یادگیری عمیق ارزیابی کنند:

• اهمیت مقدار دهی اولیه وزن در شبکه عصبی را توضیح دهید.

• بین شبکه های کم عمق و عمیق، به نظر شما کدام یک بهتر است؟

• تفاوت بین الگوریتم های نظارت شده و بدون نظارت را مورد بحث قرار دهید.

• استخراج ویژگی چیست و چرا لازم است؟

• مدل یادگیری عمیق چیست و چگونه می توان آن را به کار گرفت؟

• کاربرد توابع Softmax و ReLU را توضیح دهید.

• بحث کنید که چگونه نزول گرادیان دسته ای و نزول گرادیان تصادفی متفاوت هستند.

• لایه های مختلف یک شبکه عصبی کانولوشن را تعریف کنید.

• حافظه بلند مدت کوتاه مدت (LSTM) چیست و چگونه کار می کند؟

• توضیح دهید که چگونه دوره، دسته و تکرار متفاوت است.

• تنسورفلو چیست و چرا ترجیح داده می شود؟

نمونه سوالات و پاسخ های مصاحبه یادگیری عمیق

در اینجا چند نمونه سوال و پاسخ یادگیری عمیق وجود دارد که به شما کمک می کند برای مصاحبه بعدی خود آماده شوید:

کاربرد یادگیری عمیق در دنیای واقعی چیست؟

مصاحبه‌کنندگان معمولاً این سؤال را می‌پرسند تا بفهمند آیا کاربرد عملی یادگیری عمیق را می‌دانید یا خیر. این سوال همچنین مهارت های تفکر انتقادی و تحلیلی شما را آزمایش می کند. در حین پاسخ دادن به چنین سوالی، مثال های مختلفی از کاربردها و مزایای یادگیری عمیق را توضیح دهید.

پاسخ مثال: “کاربردها و شیوه های متعددی از یادگیری عمیق در همه انواع سازمان ها و صنایع وجود دارد. از نرم افزار تشخیص چهره در دستگاه های ما گرفته تا آزمایش اثربخشی داروها و داروهای جدید، راه حل های یادگیری عمیق می تواند به کسب و کارها و سازمان ها کمک کند تا خود را بهبود بخشند. خدمات و محصولات. یادگیری عمیق همچنین در شخصی‌سازی تجربیات مشتری در هنگام تعامل با برنامه‌ها و سیستم‌های وب با پیشنهاد پیشنهادات و درخواست‌های مرتبط بسیار مفید است.”

تعریف و توضیح شبکه عصبی در یادگیری عمیق

شبکه عصبی یک مفهوم اساسی در یادگیری عمیق است. مهندسین یادگیری عمیق و متخصصان فناوری اطلاعات نیازمند درک کامل همه اجزای یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی، کاربرد و انواع آن‌ها هستند. ضمن پاسخ به این سوال، شبکه های عصبی را تعریف کرده و با مثال توضیح دهید.

مثال پاسخ: “شبکه های عصبی ورودی ها را دریافت می کنند، محاسبات را انجام می دهند و از خروجی برای حل مسائل خاص استفاده می کنند. شبکه های عصبی در کاربردها و راه حل های مختلف مهم هستند. به عنوان مثال، آنها در طبقه بندی کمک می کنند. مانند سایر طبقه بندی کننده ها مانند جنگل تصادفی، درخت تصمیم و … رگرسیون لجستیک، شبکه‌های عصبی هنگام طبقه‌بندی داده‌ها به کلاس‌ها یا دسته‌های برچسب‌دار مهم هستند.”

overfitting و underfitting را تعریف کنید و چگونه آنها را مدیریت می کنید؟

این سوال دیگری برای ارزیابی دانش و مهارت های شما در یادگیری عمیق است. همچنین به ارزیابی توانایی های حل مسئله شما کمک می کند. هر دوی این مفاهیم را توضیح دهید و سپس در مورد نحوه برخورد و حل آنها بحث کنید.

پاسخ مثال: “تناسب بیش از حد زمانی است که مدل نویز در داده های آموزشی را تا حدی یاد می گیرد که اجرای اطلاعات جدید آن تحت تاثیر نامطلوب قرار می گیرد. این معمولاً در مدل های غیر خطی با انعطاف پذیری بیشتر هنگام یادگیری توابع هدف رخ می دهد. به عنوان مثال. ، اگر به مدلی آموزش دهیم که درها را از نگاه کردن به درها و پنجره ها تشخیص دهد، ممکن است درهای شیشه ای را تشخیص ندهد زیرا فقط یک نوع در را در طول آموزش یاد می گیرد. این نوع مدل ممکن است با داده های آموزشی به خوبی عمل کند اما ممکن است نتواند در برنامه های دنیای واقعی موفق باشید.

عدم تناسب زمانی است که یک مدل نه می تواند به اطلاعات جدید تعمیم دهد و نه به خوبی روی داده ها آموزش دیده است. این معمولاً نتیجه استفاده از داده های نادرست یا نقاط داده کمتر برای آموزش یک مدل است. عدم تناسب می تواند به طور قابل توجهی بر دقت و عملکرد مدل تأثیر بگذارد. نمونه برداری مجدد از داده ها برای تعیین دقت آن برای جلوگیری از عدم تناسب و بیش از حد مناسب ضروری است. این همچنین به تخمین دقت مدل و ارزیابی عملکرد آن کمک می کند.”

به نظر شما کدام یک بین عملکرد مدل و دقت مدل اهمیت بیشتری دارد؟

این سوال به مصاحبه‌گران کمک می‌کند تا توانایی شما در طراحی مدل‌های یادگیری عمیق را با در نظر گرفتن اجزای آنها ارزیابی کنند. در حالی که هم عملکرد و هم دقت مهم هستند، اطمینان از دقت در یادگیری عمیق اولویت دارد. می توانید با بحث در مورد اهمیت دقت نظر خود را در پاسخ توضیح دهید.

پاسخ مثال: “حفظ عملکرد و دقت برای هر مدل یادگیری عمیق موفق مهم است. در حالی که هر دوی اینها به برنامه خاصی وابسته هستند، اطمینان از دقت معمولا مهمتر است. این به این دلیل است که اگر مدل نتایج و اطلاعات دقیقی ارائه ندهد. عملکرد یا سرعتی که با آن کار می کند هیچ ارزشی ندارد. بنابراین، دقت مدل برای هر مدل یادگیری عمیق بسیار حیاتی است.”

در مورد حوزه اخلاقی و پیامدهای استفاده از راه حل های یادگیری عمیق بحث کنید.

این یک سوال یادگیری عمیق عمومی برای ارزیابی دانش و نظر شما در مورد مفاهیم فناوری یادگیری عمیق است. از آنجایی که این فناوری‌ها و راه‌حل‌ها نسبتاً جدید هستند، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، تعصبات الگوریتم و رضایت استفاده از داده‌ها رایج است. می توانید این مسائل را به اختصار توضیح دهید و راه حلی بالقوه برای پاسخ به سوال او ارائه دهید.

پاسخ مثال: “استفاده از راه حل های یادگیری عمیق از نظر اخلاقی برای اطمینان از سودمندی آنها برای مردم و جامعه مهم است. به عنوان مثال، نادیده گرفتن نگرانی های مربوط به حریم خصوصی می تواند منجر به پیامدهای بسیار چالش برانگیزی شود که ممکن است برای نوآوری و توسعه مضر باشد. به عنوان الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بیشتر بیاموزیم، ما باید از تعصبات و تبعیض ناخودآگاهی که آنها یاد می‌گیرند آگاه باشیم. همکاری بین نوآوران فناوری، کسب‌وکارها، قانون‌گذاران و دانشگاهیان برای درک دامنه این فناوری‌های جدید و نحوه استفاده از آنها برای بهبود ضروری است.”

 

افزایش داده را تعریف کنید.

افزایش داده ها یک مفهوم مهم در یادگیری عمیق است و مصاحبه کنندگان با پرسیدن این نوع سوال به دنبال درک تخصص شما هستند. اطمینان حاصل کنید که علاوه بر تعریف آن، در حین پاسخ دادن به این سوال، تکنیک های مختلف تقویت را نیز توضیح دهید.

پاسخ مثال : “افزایش داده ها ایجاد داده های جدید با بهبود اندازه و کیفیت مجموعه داده های آموزشی است. این به اطمینان از ساخت مدل هایی با دقت بالاتر که نتایج با کیفیت بهتری ارائه می دهند کمک می کند. روش های مختلفی برای تقویت داده ها وجود دارد، مانند تقویت داده های عددی. ، تقویت داده های تصویر، تقویت مبتنی بر GAN و تقویت متن.”

از چه مولفه هایی برای آموزش هایپرپارامترها در یک شبکه عصبی استفاده می کنید؟

این سوال به ارزیابی تخصص شما در فراپارامترها و توانایی شما در پیاده سازی دانش نظری کمک می کند. همچنین راهی برای درک توانایی های تفکر انتقادی شماست. برای پاسخ به این سوال، چهار مؤلفه ای را که می توانید برای آموزش هایپرپارامترها استفاده کنید، توضیح دهید.

پاسخ مثال: “شما می توانید هایپرپارامترها را با استفاده از چهار مولفه آموزش دهید. اینها شامل اندازه دسته ای، یا اندازه داده های ورودی و دوره ها، یا تعداد دفعاتی که داده های آموزشی برای شبکه های عصبی قابل مشاهده می شوند. دو جزء دیگر تکانه هستند، یا مولفه بعدی. مرحله اجرای داده ها و نرخ یادگیری یا زمان لازم برای شبکه برای به روز رسانی پارامترهای مختلف و یادگیری.”