10 Pertanyaan & Jawaban Wawancara Deep Learning Teratas

Meski masih berkembang, Deep Learning telah muncul sebagai terobosan teknologi di bidang Data Science. Dari DeepMind Google hingga mobil self-driving, inovasi Deep Learning telah membuat seluruh dunia terkagum-kagum. Perusahaan dan organisasi di seluruh dunia mengadopsi teknologi Deep Learning untuk meningkatkan kemungkinan bisnis. Hasilnya – permintaan akan profesional terampil dalam Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Mesin meningkat dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Faktanya, Ilmu Data sangat panas di pasar saat ini, sehingga jika Anda dapat membangun karir di Ilmu Data, Anda siap melakukannya!

Seperti yang Anda ketahui, untuk mendapatkan pekerjaan yang sukses di Deep Learning, Anda harus terlebih dahulu menyelesaikan wawancara – salah satu tantangan terberat dalam proses pencarian pekerjaan.

Oleh karena itu, kami memutuskan untuk membuatnya sedikit lebih mudah bagi Anda untuk memulai dan menyusun daftar sepuluh pertanyaan wawancara Deep Learning yang paling sering ditanyakan!

1. Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang menggunakan Artificial Neural Nets untuk memungkinkan mesin mensimulasikan pengambilan keputusan seperti manusia. Neural Nets terinspirasi oleh struktur neuron otak manusia. Deep Learning telah menemukan banyak aplikasi di berbagai bidang seperti deteksi fitur, visi komputer, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami.

2. Apa itu Perceptron?

Untuk memahami ini, Anda harus terlebih dahulu memahami cara kerja neuron biologis. Neuron terdiri dari badan sel, akson, dan dendrit.

Sementara dendrit menerima sinyal dari neuron lain, badan sel merangkum semua input yang diterima, dan akson mengirimkan informasi yang dikumpulkan oleh badan sel sebagai sinyal ke sel lain.

Sama seperti ini, Perceptron dalam jaringan saraf menerima banyak input, menerapkan berbagai transformasi dan fungsi ke input tersebut, dan akhirnya menggabungkan informasi untuk menghasilkan output. Ini adalah model linier yang digunakan untuk klasifikasi biner.

3. Apa fungsi dari Bobot dan Bias?

Untuk mengaktifkan node dalam jaringan saraf, kita harus menggunakan rumus berikut:

output = activation_function(dot_product(bobot, input)+ bias)

Di sini, bobot menentukan kemiringan garis pengklasifikasi, sedangkan bias memungkinkan fungsi aktivasi untuk menggeser kemiringan ke kiri atau ke kanan. Umumnya, bias diperlakukan sebagai input bobot yang memiliki nilai x0.

4. Apa peran Fungsi Aktivasi?

Fungsi aktivasi digunakan untuk menyisipkan non-linearitas ke dalam jaringan saraf untuk membantunya mempelajari tugas-tugas kompleks. Ini memicu atau mengaktifkan neuron dengan menghitung jumlah bobot dan menambahkan bias lebih lanjut ke sana. Tanpa fungsi aktivasi, jaringan saraf hanya dapat melakukan fungsi linier, yaitu kombinasi linier dari data inputnya.

5. Apa itu Gradient Descent?

Gradient Descent adalah algoritma optimasi yang digunakan untuk meminimalkan fungsi biaya dari parameter tertentu dengan terus bergerak ke arah penurunan paling curam yang ditentukan oleh negatif dari gradien.

6. Apa itu Fungsi Biaya?

Fungsi biaya (juga disebut sebagai "kerugian") adalah ukuran keakuratan jaringan saraf dalam kaitannya dengan sampel pelatihan tertentu dan keluaran yang diharapkan. Ini menentukan seberapa baik kinerja jaringan saraf secara keseluruhan. Dengan jaringan saraf, tujuannya selalu tetap sama – untuk meminimalkan fungsi biaya atau kesalahan.

7. Apa itu Backpropagation?

Backpropagation adalah algoritma pelatihan yang digunakan dalam jaringan saraf multilayer untuk meningkatkan kinerja jaringan. Metode ini mengharuskan untuk memindahkan kesalahan dari satu ujung jaringan ke semua bobot yang ada di dalam jaringan, sehingga memfasilitasi perhitungan gradien yang efisien dan meminimalkan kesalahan. Berikut cara kerjanya:

• Pertama, data latih digerakan maju propagasi untuk menghasilkan output.
• Gunakan nilai target dan nilai keluaran untuk menghitung turunan kesalahan dalam kaitannya dengan aktivasi keluaran.
• Backpropagate data untuk semua lapisan tersembunyi dan perbarui parameter (bobot dan bias). Lanjutkan ini sampai kesalahan dikurangi seminimal mungkin.
• Sekarang Anda dapat memasukkan input ke dalam model Anda, dan dapat memprediksi output dengan lebih akurat.

7. Apa itu Normalisasi Data? Mengapa itu penting?

Normalisasi data adalah langkah preprocessing selama backpropagation. Hal ini bertujuan untuk menghilangkan atau meminimalkan redundansi data. Normalisasi data membantu mengubah skala nilai agar sesuai dengan rentang tertentu untuk mendapatkan konvergensi yang lebih baik untuk propagasi balik – rata-rata setiap titik data dikurangi dan dibagi dengan standar deviasinya.

8. Bagaimana Anda menginisialisasi bobot dalam jaringan saraf?

Pada dasarnya, ada dua cara untuk inisialisasi bobot –

• Inisialisasi bobot ke nol (0): Dengan melakukan ini, model Anda menjadi seperti model linier, yang berarti bahwa semua neuron dan semua lapisan akan melakukan fungsi yang sama, sehingga menghambat produktivitas jaring dalam.
• Inisialisasi bobot secara acak: Dalam metode ini, Anda menetapkan bobot secara acak dengan menginisialisasi bobot sangat dekat dengan 0. Karena neuron yang berbeda melakukan perhitungan yang berbeda, metode ini memastikan akurasi yang lebih baik.

9. Apa itu Hyperparameter?

Hyperparameter adalah variabel yang nilainya ditetapkan sebelum proses pelatihan. Mereka menentukan baik struktur jaringan dan bagaimana jaringan itu harus dilatih.

Ada banyak hyperparameter yang digunakan dalam jaringan saraf seperti Fungsi Aktivasi, Tingkat Pembelajaran, Jumlah Lapisan Tersembunyi, Inisialisasi Berat Jaringan, Ukuran Batch, dan Momentum, untuk beberapa nama.

10. Apa itu CNN? Apa perbedaan lapisannya?

CNN atau Convolutional Neural Network adalah sejenis jaringan saraf dalam yang terutama digunakan untuk menganalisis representasi visual. Jaringan ini menggunakan sejumlah perceptron multilayer yang membutuhkan preprocessing minimal. Sementara jaringan saraf menggunakan vektor sebagai input, di CNN, inputnya adalah gambar multi-saluran.

Lapisan-lapisan CNN yang berbeda adalah sebagai berikut:

• Convolutional Layer – Layer ini melakukan operasi convolutional untuk membuat banyak jendela gambar yang lebih kecil untuk mengurai data.
• ReLU Layer – Lapisan ini memperkenalkan non-linearitas ke jaringan. Ini mengubah semua piksel negatif menjadi nol.
• Pooling Layer – Layer ini melakukan operasi down-sampling untuk mengurangi dimensi setiap peta fitur.
• Fully Connected Layer – Layer ini mengenali dan mengklasifikasikan semua objek yang ada dalam sampel gambar.

Jadi, itulah 10 pertanyaan dasar Deep Learning yang mungkin akan ditanyakan pewawancara Anda selama wawancara DL Anda. Namun, hanya membaca pertanyaan wawancara tidak cukup untuk memecahkan wawancara kerja – Anda harus memiliki pengetahuan mendalam tentang bidang tersebut. Tindakan terbaik adalah mendaftar ke program sertifikasi Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Mesin. Program-program ini dirancang untuk mengajari Anda tentang ML dan DL.