10 лучших вопросов и ответов на собеседованиях по глубокому обучению

Хотя глубокое обучение все еще развивается, оно стало прорывной технологией в области науки о данных. Инновации в области глубокого обучения, от Google DeepMind до беспилотных автомобилей, повергли в трепет весь мир. Компании и организации по всему миру внедряют технологию глубокого обучения для расширения возможностей бизнеса. В результате спрос на квалифицированных специалистов в области глубокого обучения и машинного обучения растет беспрецедентными темпами. На самом деле, наука о данных сейчас так популярна на рынке, что если вы можете построить карьеру в области науки о данных, вы готовы к работе!

Как вы знаете, чтобы получить успешную работу в области глубокого обучения, вы должны сначала пройти собеседование — одно из самых сложных испытаний в процессе поиска работы.

Поэтому мы решили немного облегчить вам задачу и составили список из десяти наиболее часто задаваемых вопросов на собеседовании по глубокому обучению!

1. Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором используются искусственные нейронные сети, позволяющие машинам имитировать принятие решений, как люди. Нейронные сети вдохновлены нейронной структурой человеческого мозга. Глубокое обучение нашло множество применений в таких областях, как обнаружение признаков, компьютерное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка.

2. Что такое Персептрон?

Чтобы понять это, вы должны сначала понять, как работает биологический нейрон. Нейрон состоит из тела клетки, аксона и дендритов.

В то время как дендриты получают сигналы от других нейронов, тело клетки суммирует все полученные входные данные, а аксон передает собранную телом клетки информацию в виде сигналов другим клеткам.

Точно так же Perceptron в нейронной сети получает несколько входных данных, применяет к этим входным данным различные преобразования и функции и, наконец, объединяет информацию для получения выходных данных. Это линейная модель, используемая для бинарной классификации.

3. Какова функция весов и смещения?

Чтобы активировать узел в нейронной сети, мы должны использовать следующую формулу:

вывод = функция_активации (точечный_продукт (веса, входы) + смещение)

Здесь веса определяют наклон линии классификатора, тогда как смещение позволяет функции активации сдвигать наклон влево или вправо. Как правило, смещение рассматривается как входной вес, имеющий значение x0.

4. Какова роль функции активации?

Функция активации используется для внесения нелинейности в нейронную сеть, чтобы помочь ей изучить сложные задачи. Он запускает или активирует нейрон, вычисляя сумму весов и добавляя к ней дополнительное смещение. Без функции активации нейронная сеть сможет выполнять только линейную функцию, то есть линейную комбинацию своих входных данных.

5. Что такое градиентный спуск?

Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, который используется для минимизации функции стоимости определенного параметра путем постоянного движения в направлении наискорейшего спуска, определяемого отрицательным значением градиента.

6. Что такое функция затрат?

Функция стоимости (также называемая «потери») — это мера точности нейронной сети по отношению к конкретной обучающей выборке и ожидаемому результату. Он определяет, насколько хорошо работает нейронная сеть в целом. С нейронными сетями цель всегда остается одной и той же — минимизировать функцию стоимости или ошибки.

7. Что такое обратное распространение?

Обратное распространение — это обучающий алгоритм, используемый в многослойных нейронных сетях для повышения производительности сети. Метод требует переместить ошибку с одного конца сети на все веса, содержащиеся внутри сети, тем самым способствуя эффективному вычислению градиента и сводя к минимуму ошибку. Вот как это работает:

• Во-первых, обучающие данные перемещаются вперед для получения выходных данных.
• Используйте целевое значение и выходное значение, чтобы вычислить производную ошибки по отношению к активации выхода.
• Обратно распространите данные для всех скрытых слоев и обновите параметры (веса и смещения). Продолжайте до тех пор, пока ошибка не уменьшится до минимума.
• Теперь вы можете вводить входные данные в свою модель, и она может более точно прогнозировать выходные данные.

7. Что такое нормализация данных? Почему это важно?

Нормализация данных — это этап предварительной обработки во время обратного распространения. Он направлен на устранение или минимизацию избыточности данных. Нормализация данных помогает перемасштабировать значения, чтобы они соответствовали определенному диапазону, чтобы получить лучшую сходимость для обратного распространения — среднее значение каждой точки данных вычитается и делится на его стандартное отклонение.

8. Как вы инициализируете веса в нейронной сети?

По сути, есть два способа инициализации веса:

• Инициализируйте веса равными нулю (0): при этом ваша модель становится похожей на линейную модель, а это означает, что все нейроны и все слои будут выполнять одну и ту же функцию, тем самым снижая производительность глубокой сети.
• Инициализируйте веса случайным образом: в этом методе вы назначаете веса случайным образом, инициализируя их очень близко к 0. Поскольку разные нейроны выполняют разные вычисления, этот метод обеспечивает лучшую точность.

9. Что такое гиперпараметры?

Гиперпараметры — это переменные, значения которых задаются перед процессом обучения. Они определяют как структуру сети, так и способ ее обучения.

В нейронных сетях используется множество гиперпараметров, таких как функция активации, скорость обучения, количество скрытых слоев, инициализация веса сети, размер пакета и импульс, и это лишь некоторые из них.

10. Что такое CNN? Каковы его различные слои?

CNN или Convolutional Neural Network — это своего рода глубокие нейронные сети, которые в основном используются для анализа визуальных представлений. Эти сети используют множество многоуровневых персептронов, требующих минимальной предварительной обработки. В то время как нейронные сети используют вектор в качестве входных данных, в CNN входными данными являются многоканальные изображения.

Различные уровни CNN следующие:

• Сверточный слой — этот слой выполняет операцию свертки для создания множества меньших окон изображения для анализа данных.
• Уровень ReLU — этот уровень вносит нелинейность в сеть. Он меняет все отрицательные пиксели на ноль.
• Слой объединения — этот слой выполняет операцию понижения дискретизации, чтобы уменьшить размерность каждой карты объектов.
• Полносвязный слой — этот слой распознает и классифицирует все объекты, присутствующие в образце изображения.

Итак, это 10 основных вопросов глубокого обучения, которые ваш интервьюер, вероятно, задаст вам во время собеседования по DL. Тем не менее, просто прочитать вопросы для собеседования недостаточно, чтобы пройти собеседование – вы должны обладать глубокими знаниями в этой области. Лучшим способом действий было бы зарегистрироваться в программе сертификации глубокого обучения и машинного обучения. Эти программы предназначены для того, чтобы научить вас азам как машинного, так и глубокого обучения.