Top 10 întrebări și răspunsuri la interviu pentru învățare profundă

Deși încă în evoluție, Deep Learning a apărut ca o tehnologie inovatoare în domeniul științei datelor. De la DeepMind de la Google la mașini cu conducere autonomă, inovațiile Deep Learning au uimit întreaga lume. Companiile și organizațiile din întreaga lume adoptă tehnologia Deep Learning pentru a îmbunătăți posibilitățile de afaceri. Rezultatul – cererea de profesioniști calificați în Deep Learning și Machine Learning crește într-un ritm fără precedent. De fapt, Data Science este atât de fierbinte pe piață în acest moment, încât, dacă vă puteți construi o carieră în Data Science, sunteți gata!

După cum știți, pentru a obține un loc de muncă de succes în Deep Learning, trebuie mai întâi să obțineți interviul – una dintre cele mai grele provocări în procesul de căutare a unui loc de muncă.

Prin urmare, am decis să vă fie puțin mai ușor să obțineți un avans și am compilat o listă cu zece cele mai frecvente întrebări la interviu Deep Learning!

1. Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este subsetul de învățare automată care utilizează rețele neuronale artificiale pentru a permite mașinilor să simuleze luarea deciziilor ca oamenii. Rețelele neuronale sunt inspirate de structura neuronului creierului uman. Deep Learning a găsit numeroase aplicații în domenii precum detectarea caracteristicilor, viziunea computerizată, recunoașterea vorbirii și procesarea limbajului natural.

2. Ce este Perceptron?

Pentru a înțelege acest lucru, trebuie mai întâi să înțelegeți cum funcționează un neuron biologic. Un neuron este format dintr-un corp celular, un axon și dendrite.

În timp ce dendritele primesc semnale de la alți neuroni, corpul celular însumează toate intrările primite, iar axonul transmite informațiile compilate de corpul celular ca semnale către alte celule.

La fel, Perceptronul dintr-o rețea neuronală primește mai multe intrări, aplică diverse transformări și funcții acelor intrări și, în final, combină informațiile pentru a produce o ieșire. Este un model liniar folosit pentru clasificarea binară.

3. Care este funcția Weights and Bias?

Pentru a activa un nod în cadrul unei rețele neuronale, trebuie să folosim următoarea formulă:

ieșire = activation_function(dot_product(greutăți, intrări)+ bias)

Aici, greutățile determină panta liniei de clasificare, în timp ce părtinirea permite funcției de activare să deplaseze panta fie la stânga, fie la dreapta. În general, părtinirea este tratată ca o intrare de pondere având valoarea x0.

4. Care este rolul unei funcții de activare?

O funcție de activare este utilizată pentru a introduce neliniaritate într-o rețea neuronală pentru a o ajuta să învețe sarcini complexe. Acesta declanșează sau activează un neuron calculând suma greutăților și adăugându-i mai multă părtinire. Fără o funcție de activare, o rețea neuronală va putea îndeplini doar o funcție liniară, adică combinația liniară a datelor sale de intrare.

5. Ce este Gradient Descent?

Gradient Descent este un algoritm de optimizare care este utilizat pentru a minimiza funcția de cost a unui anumit parametru prin mișcarea continuă în direcția de coborâre cea mai abruptă, determinată de negativul gradientului.

6. Ce este o funcție de cost?

O funcție de cost (denumită și „pierdere”) este o măsură a preciziei rețelei neuronale în raport cu un eșantion de antrenament specific și cu rezultatul așteptat. Determină cât de bine funcționează o rețea neuronală în ansamblu. Cu rețelele neuronale, obiectivul rămâne întotdeauna același - de a minimiza funcția de cost sau erorile.

7. Ce este Backpropagation?

Backpropagation este un algoritm de antrenament utilizat în rețelele neuronale multistrat pentru a îmbunătăți performanța rețelei. Metoda necesită mutarea erorii de la un capăt al rețelei la toate greutățile conținute în interiorul rețelei, facilitând astfel calculul eficient al gradientului și minimizând eroarea. Iată cum funcționează:

• În primul rând, datele de antrenament sunt mutate înainte de propagare pentru a produce rezultatul.
• Utilizați valoarea țintă și valoarea de ieșire pentru a calcula derivata de eroare în raport cu activarea ieșirii.
• Propagați înapoi datele pentru toate straturile ascunse și actualizați parametrii (greutăți și părtiniri). Continuați acest lucru până când eroarea este redusă la minimum.
• Acum puteți introduce intrări în modelul dvs. și poate prezice rezultate mai precis.

7. Ce este normalizarea datelor? De ce este important?

Normalizarea datelor este o etapă de preprocesare în timpul backpropagarii. Are ca scop eliminarea sau minimizarea redundanței datelor. Normalizarea datelor ajută la redimensionarea valorilor pentru a se potrivi într-un interval specific pentru a obține o convergență mai bună pentru propagarea inversă – media fiecărui punct de date este scăzută și împărțită la abaterea sa standard.

8. Cum inițializați greutățile într-o rețea neuronală?

Practic, există două moduri de inițializare a greutății -

• Inițializați greutățile la zero (0): făcând acest lucru, modelul dvs. devine exact ca un model liniar, ceea ce înseamnă că toți neuronii și toate straturile vor îndeplini aceeași funcție, împiedicând astfel productivitatea rețelei adânci.
• Inițializați greutățile aleatoriu: în această metodă, atribuiți greutățile în mod aleatoriu, inițialându-le foarte aproape de 0. Deoarece diferiți neuroni efectuează calcule diferite, această metodă asigură o precizie mai bună.

9. Ce sunt hiperparametrii?

Hiperparametrii sunt variabile ale căror valori sunt stabilite înainte de procesul de antrenament. Ele determină atât structura unei rețele, cât și modul în care aceasta ar trebui instruită.

Există mulți hiperparametri utilizați în rețelele neuronale, cum ar fi funcția de activare, rata de învățare, numărul de straturi ascunse, inițializarea greutății rețelei, dimensiunea lotului și impulsul, pentru a numi câteva.

10. Ce este un CNN? Care sunt diferitele sale straturi?

CNN sau Convolutional Neural Network este un fel de rețele neuronale profunde utilizate în principal pentru analiza reprezentărilor vizuale. Aceste rețele folosesc o serie de perceptroni multistrat care necesită o preprocesare minimă. În timp ce rețelele neuronale folosesc un vector ca intrare, într-un CNN, intrarea este imagini cu mai multe canale.

Diferitele straturi ale CNN sunt după cum urmează:

• Strat convoluțional – Acest strat efectuează o operație convoluțională pentru a crea multe ferestre de imagine mai mici pentru a analiza datele.
• Stratul ReLU – Acest strat introduce neliniaritatea rețelei. Schimbă toți pixelii negativi la zero.
• Strat de grupare – Acest strat efectuează o operație de eșantionare în jos pentru a reduce dimensionalitatea fiecărei hărți de caracteristici.
• Strat complet conectat – Acest strat recunoaște și clasifică toate obiectele prezente în imaginea eșantion.

Așadar, acestea sunt 10 întrebări fundamentale de învățare profundă pe care vi le va pune probabil intervievatorul în timpul interviului dumneavoastră DL. Cu toate acestea, doar citirea întrebărilor din interviu nu este suficientă pentru a obține un interviu de angajare – trebuie să aveți cunoștințe aprofundate în domeniu. Cel mai bun curs de acțiune ar fi să vă înscrieți la un program de certificare Deep Learning și Machine Learning. Aceste programe sunt concepute pentru a vă învăța atât ML, cât și DL.