Die 10 wichtigsten Fragen und Antworten zu Deep Learning-Interviews

Obwohl sich Deep Learning noch in der Entwicklung befindet, hat es sich zu einer bahnbrechenden Technologie im Bereich Data Science entwickelt. Von Googles DeepMind bis hin zu selbstfahrenden Autos haben Deep-Learning-Innovationen die ganze Welt in Ehrfurcht versetzt. Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt setzen Deep Learning-Technologie ein, um die Geschäftsmöglichkeiten zu verbessern. Das Ergebnis: Die Nachfrage nach qualifizierten Fachleuten für Deep Learning und maschinelles Lernen steigt in einem beispiellosen Tempo. Tatsächlich ist Data Science derzeit so heiß auf dem Markt, dass Sie bereit sind, wenn Sie eine Karriere in Data Science aufbauen können!

Wie Sie wissen, müssen Sie, um einen erfolgreichen Job im Bereich Deep Learning zu bekommen, zuerst das Vorstellungsgespräch meistern – eine der schwierigsten Herausforderungen bei der Jobsuche.

Daher haben wir uns entschieden, Ihnen den Einstieg ein wenig zu erleichtern und haben eine Liste der zehn am häufigsten gestellten Fragen zu Deep Learning-Interviews zusammengestellt!

1. Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist die Teilmenge des maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze verwendet, um es Maschinen zu ermöglichen, die Entscheidungsfindung wie Menschen zu simulieren. Neuronale Netze sind von der Neuronenstruktur des menschlichen Gehirns inspiriert. Deep Learning hat zahlreiche Anwendungen in Bereichen wie Merkmalserkennung, Computer Vision, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache gefunden.

2. Was ist Perceptron?

Um dies zu verstehen, müssen Sie zunächst verstehen, wie ein biologisches Neuron funktioniert. Ein Neuron besteht aus einem Zellkörper, einem Axon und Dendriten.

Während Dendriten Signale von anderen Neuronen empfangen, summiert der Zellkörper alle empfangenen Eingaben und das Axon leitet die vom Zellkörper zusammengestellten Informationen als Signale an andere Zellen weiter.

Genauso empfängt Perceptron in einem neuronalen Netz mehrere Eingaben, wendet verschiedene Transformationen und Funktionen auf diese Eingaben an und kombiniert schließlich die Informationen, um eine Ausgabe zu erzeugen. Es ist ein lineares Modell, das für die binäre Klassifizierung verwendet wird.

3. Welche Funktion haben Gewichtungen und Bias?

Um einen Knoten innerhalb eines neuronalen Netzes zu aktivieren, müssen wir die folgende Formel verwenden:

Ausgabe = Aktivierungsfunktion (dot_product (Gewichte, Eingaben) + Bias)

Hier bestimmen Gewichtungen die Steigung der Klassifikatorlinie, während Bias es der Aktivierungsfunktion ermöglicht, die Steigung entweder nach links oder nach rechts zu verschieben. Im Allgemeinen wird Bias als Gewichtseingabe mit dem Wert x0 behandelt.

4. Welche Rolle spielt eine Aktivierungsfunktion?

Eine Aktivierungsfunktion wird verwendet, um Nichtlinearität in ein neuronales Netzwerk einzufügen, um ihm zu helfen, komplexe Aufgaben zu lernen. Es triggert oder aktiviert ein Neuron, indem es die Summe der Gewichte berechnet und weitere Verzerrungen hinzufügt. Ohne eine Aktivierungsfunktion kann ein neuronales Netz nur eine lineare Funktion ausführen, dh die lineare Kombination seiner Eingabedaten.

5. Was ist Gradient Descent?

Gradient Descent ist ein Optimierungsalgorithmus, der verwendet wird, um die Kostenfunktion eines bestimmten Parameters zu minimieren, indem er sich kontinuierlich in Richtung des steilsten Abfalls bewegt, wie durch das Negative des Gradienten bestimmt.

6. Was ist eine Kostenfunktion?

Eine Kostenfunktion (auch als „Verlust“ bezeichnet) ist ein Maß für die Genauigkeit des neuronalen Netzwerks in Bezug auf eine bestimmte Trainingsprobe und erwartete Ausgabe. Es bestimmt, wie gut ein neuronales Netzwerk als Ganzes funktioniert. Bei neuronalen Netzen bleibt das Ziel immer gleich – die Kostenfunktion oder Fehler zu minimieren.

7. Was ist Backpropagation?

Backpropagation ist ein Trainingsalgorithmus, der in mehrschichtigen neuronalen Netzwerken verwendet wird, um die Leistung des Netzwerks zu verbessern. Das Verfahren erfordert es, den Fehler von einem Ende des Netzwerks zu allen innerhalb des Netzwerks enthaltenen Gewichten zu verschieben, wodurch eine effiziente Berechnung des Gradienten erleichtert und der Fehler minimiert wird. So funktioniert das:

• Zuerst werden die Trainingsdaten vorwärts propagiert, um die Ausgabe zu erzeugen.
• Verwenden Sie den Zielwert und den Ausgangswert, um die Fehlerableitung in Bezug auf die Ausgangsaktivierung zu berechnen.
• Backpropagieren Sie die Daten für alle verborgenen Schichten und aktualisieren Sie die Parameter (Gewichte und Bias). Fahren Sie damit fort, bis der Fehler auf ein Minimum reduziert ist.
• Jetzt können Sie Eingaben in Ihr Modell einspeisen und Ausgaben genauer vorhersagen.

7. Was ist Datennormalisierung? Warum ist es wichtig?

Die Datennormalisierung ist ein Vorverarbeitungsschritt während der Backpropagation. Es zielt darauf ab, Datenredundanz zu beseitigen oder zu minimieren. Die Datennormalisierung hilft bei der Neuskalierung von Werten, sodass sie in einen bestimmten Bereich passen, um eine bessere Konvergenz für die Backpropagation zu erzielen – der Mittelwert jedes Datenpunkts wird subtrahiert und durch seine Standardabweichung dividiert.

8. Wie initialisiert man Gewichte in einem neuronalen Netzwerk?

Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten zur Gewichtsinitialisierung –

• Initialisieren Sie die Gewichte auf Null (0): Dadurch wird Ihr Modell zu einem linearen Modell, was bedeutet, dass alle Neuronen und alle Schichten die gleiche Funktion ausführen, wodurch die Produktivität des tiefen Netzes beeinträchtigt wird.
• Initialisieren Sie die Gewichte zufällig: Bei dieser Methode weisen Sie die Gewichte zufällig zu, indem Sie sie sehr nahe bei 0 initialisieren. Da verschiedene Neuronen unterschiedliche Berechnungen durchführen, gewährleistet diese Methode eine bessere Genauigkeit.

9. Was sind Hyperparameter?

Hyperparameter sind Variablen, deren Werte vor dem Trainingsprozess gesetzt werden. Sie bestimmen sowohl die Struktur eines Netzwerks als auch wie es trainiert werden sollte.

Es gibt viele Hyperparameter, die in neuronalen Netzwerken verwendet werden, wie Aktivierungsfunktion, Lernrate, Anzahl der verborgenen Schichten, Initialisierung der Netzwerkgewichtung, Stapelgröße und Momentum, um nur einige zu nennen.

10. Was ist ein CNN? Was sind seine verschiedenen Schichten?

CNN oder Convolutional Neural Network ist eine Art tiefes neuronales Netzwerk, das hauptsächlich zur Analyse visueller Darstellungen verwendet wird. Diese Netzwerke verwenden eine Vielzahl von mehrschichtigen Perceptrons, die eine minimale Vorverarbeitung erfordern. Während neuronale Netze einen Vektor als Eingabe verwenden, besteht die Eingabe in einem CNN aus Mehrkanalbildern.

Die verschiedenen Schichten von CNN sind wie folgt:

• Faltungsschicht – Diese Schicht führt eine Faltungsoperation durch, um viele kleinere Bildfenster zum Analysieren der Daten zu erstellen.
• ReLU-Schicht – Diese Schicht führt Nichtlinearität in das Netzwerk ein. Es ändert alle negativen Pixel auf Null.
• Pooling-Layer – Dieser Layer führt eine Downsampling-Operation durch, um die Dimensionalität jeder Feature-Map zu reduzieren.
• Vollständig verbundene Ebene – Diese Ebene erkennt und klassifiziert alle im Beispielbild vorhandenen Objekte.

Das sind also 10 grundlegende Deep-Learning-Fragen, die Ihr Interviewer Ihnen wahrscheinlich während Ihres DL-Interviews stellen wird. Um ein Bewerbungsgespräch zu meistern, reicht es jedoch nicht aus, nur Interviewfragen zu lesen – Sie müssen über fundierte Kenntnisse in diesem Bereich verfügen. Die beste Vorgehensweise wäre, sich für ein Zertifizierungsprogramm für Deep Learning und maschinelles Lernen anzumelden. Diese Programme wurden entwickelt, um Ihnen die Grundlagen von ML und DL beizubringen.