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Las 6 preguntas más comunes de entrevistas de trabajo de IA y ML para las que debe prepararse

Las 6 preguntas más comunes de entrevistas de trabajo de IA y ML para las que debe prepararse

Escrito por- Subhangi Singh

Las empresas están utilizando nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, para hacer que los macrodatos sean más valiosos. El avance en el uso de tecnologías modernas ha visto un aumento en varios sectores como banca, salud, manufactura, telecomunicaciones. Se está viendo un aumento en la demanda de puestos en áreas como ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Sin embargo, romper una entrevista de aprendizaje automático no es fácil. Muchas de las grandes empresas de tecnología esperan que los candidatos sean extremadamente talentosos y tecnológicamente sólidos, lo que aumenta la necesidad de ingenieros de aprendizaje automático. Hemos enumerado algunas de las principales preguntas sobre aprendizaje automático que lo ayudarán a conseguir el trabajo de sus sueños:

1. ¿Qué es el aprendizaje automático?

Una de las preguntas más frecuentes. En términos simples, el aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Como resultado de usar esto, uno puede aprender de los datos, identificar patrones e incluso tomar decisiones con una mínima participación humana. Si la inteligencia artificial imita las habilidades humanas, el aprendizaje automático actúa como un subconjunto de la inteligencia artificial que en realidad entrena a una máquina sobre el proceso de aprendizaje.

2. ¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje de datos?

Ambos conceptos orbitan alrededor de Big Data. Como la mayoría de sus utilidades están relacionadas con grandes conjuntos de datos, a menudo se confunden como lo mismo. Con la enorme cantidad de desarrollo que se lleva a cabo todos los días, el aprendizaje automático se considera una tecnología futurista que se utiliza para estudiar varias cosas como el diseño y desarrollar algoritmos que son útiles para las computadoras, ya que les brinda la capacidad de aprender sin estar programados explícitamente. Por otro lado, las funciones de minería de datos se utilizan para extraer datos útiles de datos no estructurados, lo que ayuda a las empresas a extraer conocimientos o patrones interesantes desconocidos.

3. ¿Qué es el sobreajuste y qué se puede hacer para evitarlo?

El sobreajuste es una situación extrema en el aprendizaje automático y ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático está bien versado en un conjunto de datos, básicamente asume fluctuaciones aleatorias como conceptos y no especifica el contenido. Por tanto, estos modelos están protegidos de la aplicación del concepto de nuevos datos. Si se alimenta con datos debidamente entrenados, es 100% exacto. Sin embargo, cuando está capacitado con datos de prueba, las cosas cambian y esto da como resultado un error y una baja eficiencia. Así, para evitar el sobreajuste, las empresas deberían optar por modelos sencillos con variables y parámetros más reducidos. Y las empresas deberían estar más atentas a los procesos de regularización y formación.

4. ¿Qué es la reducción de la dimensión del aprendizaje automático?

Un proceso de reducción del tamaño de la matriz de recursos. Una dimensión de entrada más pequeña generalmente significa menos parámetros o una estructura simple en el modelo de aprendizaje automático. Mientras tanto, cuando un modelo de aprendizaje automático, cuando está equipado con muchos grados de libertad, a menudo se sobreajusta al conjunto de datos de entrenamiento, se usa la reducción de dimensión para reducir sus posibilidades. La reducción en el aprendizaje automático significa el esfuerzo por reducir la cantidad de columnas que contiene. Al seguir este método, muchas empresas obtienen una función mejor, que se define uniendo columnas o eliminando .variables adicionales.

5. ¿Qué es la matriz de errores en el aprendizaje automático?

La matriz de confusión, también conocida como matriz de errores, es una tabla designada que se utiliza para medir el rendimiento preciso del algoritmo de aprendizaje automático. Categorizar la precisión si hay un número desigual de observaciones en cada clase o si hay más de dos clases en su conjunto de datos puede ser engañoso. Sin embargo, calcular una matriz de confusión puede brindarle una mejor visión de si su modelo de clasificación está funcionando correctamente y qué tipo de error está cometiendo en el proceso. Sin embargo, la matriz de confusión tiene dos parámetros específicos, a saber, real y predecible, pero se utiliza principalmente en el aprendizaje supervisado y no supervisado.

6. ¿Cómo lidiar con un conjunto de datos desequilibrado?

¿Qué es una prueba desequilibrada? Siempre que esté haciendo una prueba de rango y el 90% de los datos esté en una clase, esto se denomina prueba desequilibrada, que a menudo conduce a una interrupción de la precisión. Una precisión sesgada del 90% no tiene poder predictivo en la otra categoría de datos. Por lo tanto, para evitar tal situación, las empresas pueden recopilar más datos para equilibrar el conjunto de datos desequilibrado. Estos datos también pueden parecerse al conjunto de datos para corregir desequilibrios y probar diferentes algoritmos. Sin embargo, siempre se debe estar alerta a la interrupción que puede causar un conjunto de datos desequilibrado.

Subhangi Singh es pasante en TechGig para investigación y curación de contenido.

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