أفضل 10 أسئلة وأجوبة مقابلة التعلم العميق
نشرت: 2019-08-29على الرغم من أن التعلم العميق لا يزال قيد التطوير ، فقد ظهر كتقنية اختراق في مجال علوم البيانات. من DeepMind من Google إلى السيارات ذاتية القيادة ، تركت ابتكارات التعلم العميق العالم بأسره في حالة من الرهبة. تتبنى الشركات والمؤسسات في جميع أنحاء العالم تقنية التعلم العميق لتعزيز إمكانيات الأعمال. النتيجة - الطلب على المهنيين المهرة في التعلم العميق والتعلم الآلي آخذ في الازدياد بوتيرة غير مسبوقة. في الواقع ، يعتبر Data Science رائجًا جدًا في السوق في الوقت الحالي ، إذا كان بإمكانك بناء مستقبل مهني في علوم البيانات ، فأنت على ما يرام!
كما تعلم ، للحصول على وظيفة ناجحة في التعلم العميق ، يجب عليك أولاً تثبيت المقابلة - أحد أصعب التحديات في عملية البحث عن عمل.
ومن ثم ، فقد قررنا أن نجعل الأمر أسهل قليلاً بالنسبة لك للحصول على انطلاقة قوية وقمنا بتجميع قائمة من عشرة أسئلة مقابلة للتعلم العميق الأكثر شيوعًا!
- ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية للسماح للآلات بمحاكاة صنع القرار مثل البشر. الشبكات العصبية مستوحاة من البنية العصبية للدماغ البشري. وجد التعلم العميق العديد من التطبيقات في مجالات مثل اكتشاف الميزات ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية.
- ما هو بيرسبترون؟
لفهم هذا ، يجب أولاً أن تفهم كيف تعمل الخلايا العصبية البيولوجية. يتكون العصبون من جسم الخلية ، ومحور عصبي ، والتشعبات.
بينما تستقبل التشعبات إشارات من الخلايا العصبية الأخرى ، يلخص جسم الخلية جميع المدخلات الواردة ، وينقل المحور العصبي المعلومات التي يجمعها جسم الخلية كإشارات إلى الخلايا الأخرى.
تمامًا مثل هذا ، يتلقى Perceptron في الشبكة العصبية مدخلات متعددة ، ويطبق تحويلات ووظائف مختلفة على تلك المدخلات ، وأخيراً يجمع المعلومات لإنتاج مخرجات. إنه نموذج خطي يستخدم للتصنيف الثنائي.
- ما هي وظيفة الأوزان والانحياز؟
لتنشيط عقدة داخل شبكة عصبية ، يتعين علينا استخدام الصيغة التالية:
الإخراج = وظيفة_تفعيل (dot_product (أوزان ، مدخلات) + تحيز)
هنا ، تحدد الأوزان ميل خط المصنف ، بينما يمكّن التحيز وظيفة التنشيط من تحويل المنحدر إلى اليسار أو اليمين. بشكل عام ، يتم التعامل مع التحيز كمدخل للوزن بقيمة x0.
- ما هو دور وظيفة التنشيط؟
تُستخدم وظيفة التنشيط لإدخال اللاخطية في شبكة عصبية لمساعدتها على تعلم المهام المعقدة. إنه يطلق أو ينشط خلية عصبية عن طريق حساب مجموع الأوزان وإضافة المزيد من التحيز إليها. بدون وظيفة التنشيط ، ستكون الشبكة العصبية قادرة فقط على أداء وظيفة خطية ، أي التركيبة الخطية لبيانات الإدخال الخاصة بها.
- ما هو الانحدار؟
نزول التدرج هو خوارزمية تحسين تُستخدم لتقليل دالة التكلفة لمعلمة معينة من خلال التحرك باستمرار في اتجاه أشد انحدارًا كما هو محدد بواسطة سلبي التدرج.
- ما هي دالة التكلفة؟
دالة التكلفة (يشار إليها أيضًا باسم "الخسارة") هي مقياس لدقة الشبكة العصبية فيما يتعلق بعينة تدريب محددة والمخرجات المتوقعة. يحدد مدى جودة أداء الشبكة العصبية ككل. مع الشبكات العصبية ، يظل الهدف دائمًا كما هو - لتقليل وظيفة التكلفة أو الأخطاء.
- ما هو الانتشار العكسي؟
Backpropagation هي خوارزمية تدريب تستخدم في الشبكات العصبية متعددة الطبقات لتحسين أداء الشبكة. تتطلب الطريقة نقل الخطأ من أحد أطراف الشبكة إلى جميع الأوزان الموجودة داخل الشبكة ، وبالتالي تسهيل الحساب الفعال للتدرج وتقليل الخطأ. وإليك كيف يعمل:
- أولاً ، يتم نقل بيانات التدريب إلى الأمام للانتشار لإنتاج المخرجات.
- استخدم القيمة المستهدفة وقيمة الإخراج لحساب مشتق الخطأ فيما يتعلق بتنشيط الإخراج.
- قم بإعادة نشر البيانات لجميع الطبقات المخفية وتحديث المعلمات (الأوزان والتحيزات). استمر في هذا حتى يتم تقليل الخطأ إلى الحد الأدنى.
- يمكنك الآن إدخال المدخلات في النموذج الخاص بك ، ويمكنه التنبؤ بالمخرجات بشكل أكثر دقة.
- ما هو تطبيع البيانات؟ لماذا هو مهم؟
تطبيع البيانات هو خطوة معالجة مسبقة أثناء backpropagation. يهدف إلى إزالة أو تقليل تكرار البيانات. يساعد تسوية البيانات على إعادة قياس القيم لتلائم نطاقًا معينًا للحصول على تقارب أفضل للانتشار العكسي - يتم طرح متوسط كل نقطة بيانات وتقسيمها على انحرافها المعياري.
- كيف تقوم بتهيئة الأوزان في الشبكة العصبية؟
في الأساس ، هناك طريقتان لتهيئة الوزن -
- قم بتهيئة الأوزان إلى الصفر (0): من خلال القيام بذلك ، يصبح نموذجك تمامًا مثل النموذج الخطي ، مما يعني أن جميع الخلايا العصبية وجميع الطبقات ستؤدي نفس الوظيفة ، مما يعيق إنتاجية الشبكة العميقة.
- قم بتهيئة الأوزان بشكل عشوائي: في هذه الطريقة ، تقوم بتعيين الأوزان بشكل عشوائي عن طريق تهيئتها بالقرب من الصفر. نظرًا لأن الخلايا العصبية المختلفة تؤدي عمليات حسابية مختلفة ، فإن هذه الطريقة تضمن دقة أفضل.
- ما هي Hyperparameters؟
Hyperparameters هي المتغيرات التي يتم تعيين قيمها قبل عملية التدريب. إنهم يحددون كلاً من هيكل الشبكة وكيف ينبغي تدريبها.
هناك العديد من المعلمات الفائقة المستخدمة في الشبكات العصبية مثل وظيفة التنشيط ، ومعدل التعلم ، وعدد الطبقات المخفية ، وتهيئة وزن الشبكة ، وحجم الدُفعة ، والزخم ، على سبيل المثال لا الحصر.
- ما هي سي ان ان؟ ما هي طبقاتها المختلفة؟
CNN أو الشبكة العصبية التلافيفية هي نوع من الشبكات العصبية العميقة المستخدمة في المقام الأول لتحليل التمثيلات المرئية. تستخدم هذه الشبكات مجموعة من الإدراكات متعددة الطبقات التي تتطلب الحد الأدنى من المعالجة المسبقة. بينما تستخدم الشبكات العصبية متجهًا كمدخل ، في CNN ، يكون الإدخال عبارة عن صور متعددة القنوات.
الطبقات المختلفة لشبكة CNN هي كما يلي:
- الطبقة التلافيفية - تنفذ هذه الطبقة عملية تلافيفية لإنشاء العديد من نوافذ الصور الأصغر لتحليل البيانات.
- طبقة ReLU - تقدم هذه الطبقة اللاخطية للشبكة. يغير كل البكسلات السلبية إلى الصفر.
- طبقة التجميع - تنفذ هذه الطبقة عملية أخذ عينات لأسفل لتقليل أبعاد كل خريطة معالم.
- طبقة متصلة بالكامل - تتعرف هذه الطبقة على جميع الكائنات الموجودة في عينة الصورة وتصنفها.
إذن ، هذه 10 أسئلة أساسية عن التعلم العميق من المحتمل أن يطرحها عليك المحاور أثناء مقابلة DL الخاصة بك. ومع ذلك ، فإن مجرد قراءة أسئلة المقابلة لا يكفي لإجراء مقابلة عمل - يجب أن تمتلك معرفة عميقة بالمجال. سيكون أفضل مسار للعمل هو التسجيل في برنامج شهادة التعلم العميق والتعلم الآلي. تم تصميم هذه البرامج لتعليمك من الألف إلى الياء لكل من ML و DL.
ما هي المهارات المطلوبة للقيام بعمل جيد كمهندس التعلم العميق؟
يجب أن يتمتع مهندس التعلم العميق بقدرات هندسية وتقنية وتحليلية ممتازة ، كما يوحي المصطلح. إن معرفة واستخدام بنى الشبكات العصبية المتعددة مثل الشبكات المتصلة بالكامل وشبكات CNN و RNN ، بالإضافة إلى فهم واستخدام العديد من تصميمات الشبكات العصبية مثل الشبكات المتصلة بالكامل وشبكات CNN و RNN ، هي قدرات مطلوبة لمنصب مهندس التعلم العميق. مهندس التعلم العميق مسؤول عن مهام النشر وتحويلات الكود ، وبالتالي يجب أن يتمتع بقدرات برمجة قوية وفهم شامل للنماذج الأولية ورمز الإنتاج. كل مهنة ، بلا شك ، تحتاج إلى مهارات ممتازة في التعامل مع الآخرين. نتيجة لذلك ، يجب أن تكون متواصلاً سلسًا مع عملائك وزملائك في العمل.
ما هي الأدوات المطلوبة من قبل مهندس التعلم العميق؟
مهندس التعلم العميق مسؤول عن إكمال المهام الفرعية مثل النشر وهندسة البيانات والنمذجة. يستخدمون العديد من الأدوات لجعل عملهم أكثر بساطة وتوفير الوقت. تُستخدم Python والحزم المرتبطة بها مثل Numpy و Pandas و Pytorch وغيرها لنمذجة المهام الفرعية. تُستخدم لغات البرمجة المختلفة ، مثل Java و C و C ++ ، لتحويل الرموز ، اعتمادًا على المتطلبات. يتم تنفيذ مهام النشر باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات السحابية ، بما في ذلك AWS و GCP و Azure. يتم استخدام منصات مثل Jupyter Notebook و Sublime و JIRA للحفاظ على التعاون على المسار الصحيح وتبسيط سير العمل.
هل الرياضيات مطلوبة للعمل بشكل جيد في مجال التعلم العميق؟
يتطلب مجال التعلم العميق أن تكون جيدًا في حل المشكلات التحليلية والفنية. لا يتعين عليك أن تكون ساحرًا في الرياضيات لتقوم بعمل جيد في هذا المجال ، ولكن يجب عليك بالتأكيد معرفة المفاهيم الأساسية للجبر وحساب التفاضل والتكامل والإحصاء والاحتمالات. إن معرفة المفاهيم الأساسية سيساعدك فقط على تسهيل العمل.