Las 10 principales preguntas y respuestas de la entrevista de aprendizaje profundo

Aunque sigue evolucionando, el aprendizaje profundo se ha convertido en una tecnología revolucionaria en el campo de la ciencia de datos. Desde DeepMind de Google hasta los autos sin conductor, las innovaciones de aprendizaje profundo han dejado al mundo entero asombrado. Las empresas y organizaciones de todo el mundo están adoptando la tecnología de aprendizaje profundo para mejorar las posibilidades comerciales. El resultado: la demanda de profesionales capacitados en Deep Learning y Machine Learning está aumentando a un ritmo sin precedentes. De hecho, la ciencia de datos está tan de moda en el mercado en este momento, que si puede desarrollar una carrera en ciencia de datos, ¡está listo para comenzar!

Como sabe, para conseguir un trabajo exitoso en Deep Learning, primero debe lograr la entrevista, uno de los desafíos más difíciles en el proceso de búsqueda de empleo.

Por lo tanto, hemos decidido que sea un poco más fácil para usted obtener una ventaja inicial y compilamos una lista de las diez preguntas más frecuentes en las entrevistas de aprendizaje profundo.

1. ¿Qué es el aprendizaje profundo?

Deep Learning es el subconjunto de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para permitir que las máquinas simulen la toma de decisiones como los humanos. Las redes neuronales están inspiradas en la estructura neuronal del cerebro humano. Deep Learning ha encontrado numerosas aplicaciones en áreas como detección de características, visión por computadora, reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural.

2. ¿Qué es Perceptrón?

Para entender esto, primero debes entender cómo funciona una neurona biológica. Una neurona consta de un cuerpo celular, un axón y dendritas.

Mientras que las dendritas reciben señales de otras neuronas, el cuerpo celular suma todas las entradas recibidas y el axón transmite la información compilada por el cuerpo celular como señales a otras células.

Así, Perceptron en una red neuronal recibe múltiples entradas, aplica varias transformaciones y funciones a esas entradas y finalmente combina la información para producir una salida. Es un modelo lineal utilizado para la clasificación binaria.

3. ¿Cuál es la función de pesos y sesgos?

Para activar un nodo dentro de una red neuronal, tenemos que usar la siguiente fórmula:

salida = activación_función(punto_producto(pesos, entradas)+ sesgo)

Aquí, los pesos determinan la pendiente de la línea del clasificador, mientras que el sesgo permite que la función de activación cambie la pendiente hacia la izquierda o hacia la derecha. Generalmente, el sesgo se trata como una entrada de peso que tiene el valor x0.

4. ¿Cuál es el papel de una función de activación?

Se utiliza una función de activación para introducir la no linealidad en una red neuronal para ayudarla a aprender tareas complejas. Activa o activa una neurona al calcular la suma de los pesos y agregarle más sesgo. Sin una función de activación, una red neuronal solo podrá realizar una función lineal, es decir, la combinación lineal de sus datos de entrada.

5. ¿Qué es el descenso de gradiente?

Gradient Descent es un algoritmo de optimización que se usa para minimizar la función de costo de un parámetro en particular moviéndose continuamente en la dirección del descenso más pronunciado determinado por el negativo del gradiente.

6. ¿Qué es una función de costo?

Una función de costo (también conocida como "pérdida") es una medida de la precisión de la red neuronal en relación con una muestra de entrenamiento específica y el resultado esperado. Determina qué tan bien funciona una red neuronal como un todo. Con las redes neuronales, el objetivo siempre es el mismo: minimizar la función de costo o los errores.

7. ¿Qué es la retropropagación?

Backpropagation es un algoritmo de entrenamiento utilizado en redes neuronales multicapa para mejorar el rendimiento de la red. El método requiere mover el error desde un extremo de la red a todos los pesos contenidos dentro de la red, facilitando así el cálculo eficiente del gradiente y minimizando el error. Así es como funciona:

• Primero, los datos de entrenamiento se mueven hacia adelante para producir la salida.
• Utilice el valor objetivo y el valor de salida para calcular la derivada del error en relación con la activación de la salida.
• Retropropague los datos de todas las capas ocultas y actualice los parámetros (pesos y sesgos). Continúe así hasta que el error se reduzca al mínimo.
• Ahora puede introducir entradas en su modelo y este puede predecir las salidas con mayor precisión.

7. ¿Qué es la normalización de datos? ¿Por qué es importante?

La normalización de datos es un paso de preprocesamiento durante la retropropagación. Su objetivo es eliminar o minimizar la redundancia de datos. La normalización de datos ayuda a cambiar la escala de los valores para que se ajusten a un rango específico a fin de obtener una mejor convergencia para la retropropagación: la media de cada punto de datos se resta y se divide por su desviación estándar.

8. ¿Cómo se inicializan los pesos en una red neuronal?

Básicamente, hay dos formas de inicializar el peso:

• Inicialice los pesos a cero (0): al hacer esto, su modelo se vuelve como un modelo lineal, lo que significa que todas las neuronas y todas las capas realizarán la misma función, lo que dificultará la productividad de la red profunda.
• Inicializa los pesos aleatoriamente: en este método, asignas los pesos aleatoriamente al inicializarlos muy cerca de 0. Dado que diferentes neuronas realizan cálculos diferentes, este método garantiza una mayor precisión.

9. ¿Qué son los hiperparámetros?

Los hiperparámetros son variables cuyos valores se establecen antes del proceso de entrenamiento. Determinan tanto la estructura de una red como cómo debe ser entrenada.

Hay muchos hiperparámetros que se utilizan en las redes neuronales, como la función de activación, la tasa de aprendizaje, el número de capas ocultas, la inicialización del peso de la red, el tamaño del lote y el impulso, por nombrar algunos.

10. ¿Qué es una CNN? ¿Cuáles son sus diferentes capas?

CNN o red neuronal convolucional es un tipo de redes neuronales profundas que se utilizan principalmente para analizar representaciones visuales. Estas redes utilizan una gran cantidad de perceptrones multicapa que requieren un preprocesamiento mínimo. Mientras que las redes neuronales utilizan un vector como entrada, en una CNN, la entrada son imágenes multicanal.

Las diferentes capas de CNN son las siguientes:

• Capa convolucional: esta capa realiza una operación convolucional para crear muchas ventanas de imagen más pequeñas para analizar los datos.
• Capa ReLU: esta capa introduce la no linealidad en la red. Cambia todos los píxeles negativos a cero.
• Capa de agrupación: esta capa realiza una operación de muestreo descendente para reducir la dimensionalidad de cada mapa de características.
• Capa totalmente conectada: esta capa reconoce y clasifica todos los objetos presentes en la imagen de muestra.

Entonces, esas son 10 preguntas fundamentales de aprendizaje profundo que su entrevistador probablemente le hará durante su entrevista de DL. Sin embargo, solo leer las preguntas de la entrevista no es suficiente para descifrar una entrevista de trabajo: debe poseer un conocimiento profundo del campo. El mejor curso de acción sería inscribirse en un programa de certificación de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Estos programas están diseñados para enseñarle la az de ML y DL.