Le 10 migliori domande e risposte per i colloqui di apprendimento approfondito

Sebbene sia ancora in evoluzione, il Deep Learning è emerso come una tecnologia rivoluzionaria nel campo della scienza dei dati. Da DeepMind di Google alle auto a guida autonoma, le innovazioni del Deep Learning hanno lasciato il mondo intero a bocca aperta. Le aziende e le organizzazioni di tutto il mondo stanno adottando la tecnologia di Deep Learning per migliorare le possibilità di business. Il risultato: la domanda di professionisti qualificati in Deep Learning e Machine Learning sta aumentando a un ritmo senza precedenti. In effetti, la scienza dei dati è così in voga sul mercato in questo momento, che se puoi costruire una carriera nella scienza dei dati, sei a posto!

Come sai, per ottenere un lavoro di successo nel Deep Learning, devi prima inchiodare il colloquio, una delle sfide più difficili nel processo di ricerca del lavoro.

Quindi, abbiamo deciso di rendere un po' più facile per te ottenere un vantaggio e abbiamo compilato un elenco di dieci domande del colloquio di Deep Learning più frequenti!

1. Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il Deep Learning è il sottoinsieme di Machine Learning che utilizza le reti neurali artificiali per consentire alle macchine di simulare il processo decisionale come gli esseri umani. Le reti neurali si ispirano alla struttura neuronale del cervello umano. Il Deep Learning ha trovato numerose applicazioni in aree come il rilevamento di funzionalità, la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale.

2. Cos'è il Perceptron?

Per capirlo, devi prima capire come funziona un neurone biologico. Un neurone è costituito da un corpo cellulare, un assone e dendriti.

Mentre i dendriti ricevono segnali da altri neuroni, il corpo cellulare riassume tutti gli input ricevuti e l'assone trasmette le informazioni compilate dal corpo cellulare come segnali ad altre cellule.

Proprio in questo modo, Perceptron in una rete neurale riceve più input, applica varie trasformazioni e funzioni a tali input e, infine, combina le informazioni per produrre un output. È un modello lineare utilizzato per la classificazione binaria.

3. Qual è la funzione di Pesi e Bias?

Per attivare un nodo all'interno di una rete neurale, dobbiamo utilizzare la seguente formula:

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

Qui, i pesi determinano la pendenza della linea del classificatore, mentre la polarizzazione consente alla funzione di attivazione di spostare la pendenza a sinistra oa destra. Generalmente, la distorsione viene trattata come un input di peso avente il valore x0.

4. Qual è il ruolo di una funzione di attivazione?

Una funzione di attivazione viene utilizzata per inserire la non linearità in una rete neurale per aiutarla ad apprendere compiti complessi. Attiva o attiva un neurone calcolando la somma dei pesi e aggiungendo ulteriore distorsione ad esso. Senza una funzione di attivazione, una rete neurale sarà in grado di eseguire solo una funzione lineare, ovvero la combinazione lineare dei suoi dati di input.

5. Cos'è la discesa graduale?

Gradient Descent è un algoritmo di ottimizzazione che viene utilizzato per ridurre al minimo la funzione di costo di un particolare parametro spostandosi continuamente nella direzione della discesa più ripida determinata dal negativo del gradiente.

6. Che cos'è una funzione di costo?

Una funzione di costo (denominata anche "perdita") è una misura dell'accuratezza della rete neurale in relazione a un campione di addestramento specifico e all'output atteso. Determina le prestazioni di una rete neurale nel suo insieme. Con le reti neurali, l'obiettivo rimane sempre lo stesso: ridurre al minimo la funzione di costo o gli errori.

7. Cos'è la backpropagation?

La backpropagation è un algoritmo di addestramento utilizzato nelle reti neurali multistrato per migliorare le prestazioni della rete. Il metodo richiede di spostare l'errore da un'estremità della rete a tutti i pesi contenuti all'interno della rete, facilitando così il calcolo efficiente del gradiente e minimizzando l'errore. Ecco come funziona:

• Innanzitutto, i dati di addestramento vengono spostati in avanti per produrre l'output.
• Utilizzare il valore target e il valore di uscita per calcolare la derivata dell'errore in relazione all'attivazione dell'uscita.
• Propaga indietro i dati per tutti i livelli nascosti e aggiorna i parametri (pesi e distorsioni). Continuare finché l'errore non è ridotto al minimo.
• Ora puoi inserire gli input nel tuo modello e può prevedere gli output in modo più accurato.

7. Che cos'è la normalizzazione dei dati? Perché è importante?

La normalizzazione dei dati è una fase di preelaborazione durante la backpropagation. Ha lo scopo di eliminare o ridurre al minimo la ridondanza dei dati. La normalizzazione dei dati aiuta a ridimensionare i valori per adattarli a un intervallo specifico per ottenere una migliore convergenza per la backpropagation: la media di ciascun punto dati viene sottratta e divisa per la sua deviazione standard.

8. Come inizializzare i pesi in una rete neurale?

Fondamentalmente, ci sono due modi per l'inizializzazione del peso:

• Inizializza i pesi a zero (0): in questo modo, il tuo modello diventa proprio come un modello lineare, il che significa che tutti i neuroni e tutti i livelli svolgeranno la stessa funzione, ostacolando così la produttività della rete profonda.
• Inizializza i pesi in modo casuale: in questo metodo, assegna i pesi in modo casuale inizializzandoli molto vicino a 0. Poiché neuroni diversi eseguono calcoli diversi, questo metodo garantisce una migliore precisione.

9. Cosa sono gli iperparametri?

Gli iperparametri sono variabili i cui valori vengono impostati prima del processo di addestramento. Determinano sia la struttura di una rete che il modo in cui dovrebbe essere formata.

Esistono molti iperparametri utilizzati nelle reti neurali come la funzione di attivazione, il tasso di apprendimento, il numero di livelli nascosti, l'inizializzazione del peso della rete, la dimensione del lotto e il momento, solo per citarne alcuni.

10. Cos'è una CNN? Quali sono i suoi diversi strati?

La CNN o Convolutional Neural Network è un tipo di reti neurali profonde utilizzate principalmente per l'analisi delle rappresentazioni visive. Queste reti utilizzano una serie di perceptron multistrato che richiedono una preelaborazione minima. Mentre le reti neurali utilizzano un vettore come input, in una CNN l'input è costituito da immagini multicanale.

I diversi livelli della CNN sono i seguenti:

• Livello convoluzionale: questo livello esegue un'operazione convoluzionale per creare molte finestre immagine più piccole per analizzare i dati.
• ReLU Layer: questo livello introduce la non linearità nella rete. Cambia tutti i pixel negativi a zero.
• Livello di pooling: questo livello esegue un'operazione di downsampling per ridurre la dimensionalità di ciascuna mappa delle caratteristiche.
• Livello completamente connesso: questo livello riconosce e classifica tutti gli oggetti presenti nell'immagine campione.

Quindi, queste sono 10 domande fondamentali sul Deep Learning che il tuo intervistatore probabilmente ti chiederà durante il tuo colloquio DL. Tuttavia, leggere solo le domande del colloquio non è sufficiente per risolvere un colloquio di lavoro: devi possedere una conoscenza approfondita del campo. La migliore linea d'azione sarebbe iscriversi a un programma di certificazione Deep Learning e Machine Learning. Questi programmi sono progettati per insegnarti l'az di ML e DL.