Top 10 des questions et réponses des entretiens d'apprentissage en profondeur

Bien qu'encore en évolution, le Deep Learning s'est imposé comme une technologie de rupture dans le domaine de la Data Science. Du DeepMind de Google aux voitures autonomes, les innovations du Deep Learning ont impressionné le monde entier. Les entreprises et les organisations du monde entier adoptent la technologie Deep Learning pour améliorer les possibilités commerciales. Le résultat - la demande de professionnels qualifiés en Deep Learning et Machine Learning augmente à un rythme sans précédent. En fait, la science des données est tellement en vogue sur le marché en ce moment que si vous pouvez faire carrière dans la science des données, vous êtes prêt à partir !

Comme vous le savez, pour décrocher un emploi réussi dans Deep Learning, vous devez d'abord réussir l'entretien - l'un des défis les plus difficiles du processus de recherche d'emploi.

Par conséquent, nous avons décidé de vous faciliter un peu la tâche et avons compilé une liste des dix questions d'entretien en Deep Learning les plus fréquemment posées !

1. Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur est le sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour permettre aux machines de simuler la prise de décision comme les humains. Les réseaux de neurones s'inspirent de la structure neuronale du cerveau humain. Deep Learning a trouvé de nombreuses applications dans des domaines tels que la détection de caractéristiques, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.

2. Qu'est-ce que le Perceptron ?

Pour comprendre cela, il faut d'abord comprendre le fonctionnement d'un neurone biologique. Un neurone est constitué d'un corps cellulaire, d'un axone et de dendrites.

Alors que les dendrites reçoivent des signaux d'autres neurones, le corps cellulaire résume toutes les entrées reçues et l'axone transmet les informations compilées par le corps cellulaire sous forme de signaux à d'autres cellules.

Juste comme ça, Perceptron dans un réseau neuronal reçoit plusieurs entrées, applique diverses transformations et fonctions à ces entrées, et finalement combine les informations pour produire une sortie. C'est un modèle linéaire utilisé pour la classification binaire.

3. Quelle est la fonction des pondérations et du biais ?

Pour activer un nœud au sein d'un réseau de neurones, nous devons utiliser la formule suivante :

output = activation_function(dot_product(weights, inputs)+ bias)

Ici, les poids déterminent la pente de la ligne de classification, tandis que le biais permet à la fonction d'activation de déplacer la pente vers la gauche ou vers la droite. Généralement, le biais est traité comme une entrée de poids ayant la valeur x0.

4. Quel est le rôle d'une fonction d'activation ?

Une fonction d'activation est utilisée pour injecter de la non-linéarité dans un réseau de neurones afin de l'aider à apprendre des tâches complexes. Il déclenche ou active un neurone en calculant la somme des poids et en lui ajoutant un biais supplémentaire. Sans fonction d'activation, un réseau de neurones ne pourra effectuer qu'une fonction linéaire, c'est-à-dire la combinaison linéaire de ses données d'entrée.

5. Qu'est-ce que la descente de gradient ?

Gradient Descent est un algorithme d'optimisation utilisé pour minimiser la fonction de coût d'un paramètre particulier en se déplaçant continuellement dans la direction de la descente la plus raide, déterminée par le négatif du gradient.

6. Qu'est-ce qu'une fonction de coût ?

Une fonction de coût (également appelée « perte ») est une mesure de la précision du réseau neuronal par rapport à un échantillon d'apprentissage spécifique et à la sortie attendue. Il détermine la performance d'un réseau de neurones dans son ensemble. Avec les réseaux de neurones, l'objectif reste toujours le même : minimiser la fonction de coût ou les erreurs.

7. Qu'est-ce que la rétropropagation ?

La rétropropagation est un algorithme de formation utilisé dans les réseaux de neurones multicouches pour améliorer les performances du réseau. La méthode nécessite de déplacer l'erreur d'une extrémité du réseau à tous les poids contenus à l'intérieur du réseau, facilitant ainsi un calcul efficace du gradient et minimisant l'erreur. Voici comment cela fonctionne:

• Tout d'abord, les données d'apprentissage sont propagées vers l'avant pour produire la sortie.
• Utilisez la valeur cible et la valeur de sortie pour calculer la dérivée d'erreur par rapport à l'activation de la sortie.
• Rétropropagez les données pour toutes les couches masquées et mettez à jour les paramètres (pondérations et biais). Continuez ainsi jusqu'à ce que l'erreur soit réduite au minimum.
• Vous pouvez désormais alimenter votre modèle en entrées et celui-ci peut prédire les sorties avec plus de précision.

7. Qu'est-ce que la normalisation des données ? Pourquoi c'est important?

La normalisation des données est une étape de prétraitement lors de la rétropropagation. Il vise à éliminer ou à minimiser la redondance des données. La normalisation des données aide à redimensionner les valeurs pour qu'elles correspondent à une plage spécifique afin d'obtenir une meilleure convergence pour la rétropropagation - la moyenne de chaque point de données est soustraite et divisée par son écart type.

8. Comment initialiser les poids dans un réseau de neurones ?

Fondamentalement, il existe deux manières d'initialiser le poids -

• Initialiser les poids à zéro (0) : ce faisant, votre modèle devient comme un modèle linéaire, ce qui signifie que tous les neurones et toutes les couches rempliront la même fonction, ce qui entravera la productivité du réseau profond.
• Initialiser les poids de manière aléatoire : dans cette méthode, vous affectez les poids de manière aléatoire en les initialisant très près de 0. Étant donné que différents neurones effectuent des calculs différents, cette méthode garantit une meilleure précision.

9. Que sont les hyperparamètres ?

Les hyperparamètres sont des variables dont les valeurs sont définies avant le processus de formation. Ils déterminent à la fois la structure d'un réseau et la manière dont il doit être formé.

De nombreux hyperparamètres sont utilisés dans les réseaux de neurones, tels que la fonction d'activation, le taux d'apprentissage, le nombre de couches cachées, l'initialisation du poids du réseau, la taille du lot et le moment, pour n'en nommer que quelques-uns.

10. Qu'est-ce qu'un CNN ? Quelles sont ses différentes couches ?

CNN ou Convolutional Neural Network est une sorte de réseaux de neurones profonds principalement utilisés pour analyser les représentations visuelles. Ces réseaux utilisent une multitude de perceptrons multicouches qui nécessitent un prétraitement minimal. Alors que les réseaux de neurones utilisent un vecteur comme entrée, dans un CNN, l'entrée est constituée d'images multicanaux.

Les différentes couches de CNN sont les suivantes :

• Couche convolutive - Cette couche effectue une opération convolutive pour créer de nombreuses fenêtres d'image plus petites pour analyser les données.
• Couche ReLU – Cette couche introduit la non-linéarité dans le réseau. Il change tous les pixels négatifs à zéro.
• Couche de regroupement - Cette couche effectue une opération de sous-échantillonnage pour réduire la dimensionnalité de chaque carte d'entités.
• Couche entièrement connectée - Cette couche reconnaît et classe tous les objets présents dans l'exemple d'image.

Voilà donc 10 questions fondamentales sur le Deep Learning que votre intervieweur vous posera probablement lors de votre entretien DL. Cependant, il ne suffit pas de lire les questions d'un entretien pour décrocher un entretien d'embauche - vous devez posséder une connaissance approfondie du domaine. La meilleure solution serait de vous inscrire à un programme de certification Deep Learning et Machine Learning. Ces programmes sont conçus pour vous apprendre les az de ML et DL.