คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์การถดถอยโลจิสติก [สำหรับนักศึกษาใหม่และผู้มีประสบการณ์]

เมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง การจำแนกประเภทโดยเฉพาะอย่างยิ่ง การถดถอยโลจิสติกอาจเป็นอัลกอริธึมที่ตรงไปตรงมาที่สุดและใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด เนื่องจากการถดถอยโลจิสติกนั้นง่ายต่อการเข้าใจและนำไปใช้ อัลกอริธึมนี้จึงเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นการเรียนรู้ด้วยเครื่องหรือเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แม้ว่าชื่อการถดถอยโลจิสติกอาจฟังดูเหมือนอัลกอริธึมที่อาจใช้สำหรับการถดถอย แต่ความจริงก็ยังห่างไกลจากมัน การถดถอยโลจิสติกเนื่องจากความแตกต่างนั้นเหมาะสมกว่าที่จะจัดประเภทอินสแตนซ์เป็นคลาสที่กำหนดไว้อย่างดีมากกว่างานการถดถอยจริง ๆ

โดยสรุป อัลกอริธึมนี้ใช้เอาต์พุตการถดถอยเชิงเส้นและใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานก่อนที่จะให้ผลลัพธ์แก่เรา ฟังก์ชันการเปิดใช้งานซึ่งการถดถอยโลจิสติกใช้คือฟังก์ชันของซิกมอยด์ (หรือที่เรียกว่าฟังก์ชันลอจิสติกส์) การปฏิบัติตามคุณสมบัติของฟังก์ชัน sigmoid แทนที่จะให้ค่าต่อเนื่อง มันให้ตัวเลขในช่วงศูนย์และหนึ่ง หลังจากตั้งค่าเกณฑ์แล้ว การจัดหมวดหมู่จากผลลัพธ์ของการถดถอยโลจิสติกกลายเป็นเรื่องง่าย

เราทุกคนรู้ดีว่าสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องมีการพัฒนาอย่างไร มีการสร้างโอกาสมากขึ้นทุกวัน ดังนั้น ในโลกของการแข่งขันที่ดุเดือด การแน่ใจว่าคุณมีความรู้ที่ถูกต้องคือกุญแจสำคัญในการสร้างตำแหน่งที่ดีในบริษัทในฝันของคุณ เพื่อช่วยคุณในความพยายามนี้ เราได้เตรียมรายการคำถามสัมภาษณ์การถดถอยโลจิสติกที่จะช่วยให้คุณเตรียมพร้อมสำหรับการเดินทางสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพหรือผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ด้วยเครื่อง

คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์การถดถอยโลจิสติก

ไตรมาสที่ 1 ตอบโดยใช้ TRUE หรือ FALSE การถดถอยโลจิสติกเป็นประเภทของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลหรือไม่?

ตอบ ใช่ คำตอบสำหรับคำถามนี้จะเป็น TRUE เพราะแท้จริงแล้ว การถดถอยโลจิสติกเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล เหตุผลง่ายๆ ว่าทำไมอยู่ในวิธีการทำงานของอัลกอริธึมนี้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์จากการถดถอยโลจิสติก คุณจะต้องป้อนมันด้วยข้อมูลก่อน

คุณจะต้องจัดเตรียมอินสแตนซ์และฉลากที่ถูกต้องของอินสแตนซ์เหล่านี้เพื่อให้สามารถเรียนรู้จากอินสแตนซ์เหล่านี้และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลจะต้องใช้ทั้งตัวแปรเป้าหมาย (Y) และอินสแตนซ์ของคลาสหรือตัวแปรที่ใช้ในการให้ข้อมูลอินพุต (X) เพื่อให้สามารถฝึกและคาดการณ์ได้สำเร็จ

ไตรมาสที่ 2 ตอบโดยใช้ TRUE หรือ FALSE การถดถอยโลจิสติกใช้เป็นหลักในการจำแนกประเภทหรือไม่

ตอบ ใช่ คำตอบสำหรับคำถามนี้คือ TRUE อันที่จริง การถดถอยโลจิสติกนั้นใช้เป็นหลักสำหรับงานจำแนกประเภทมากกว่าการถดถอยจริง เราใช้การถดถอยเชิงเส้นสำหรับการถดถอย เนื่องจากความคล้ายคลึงกันระหว่างทั้งสองจึงทำให้สับสนได้ง่าย อย่าทำผิดพลาดนี้ ในการถดถอยโลจิสติก เราใช้ฟังก์ชันลอจิสติก ซึ่งไม่ใช่ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน sigmoid ซึ่งทำให้การจัดหมวดหมู่สะดวกยิ่งขึ้น

ไตรมาสที่ 3 ตอบคำถามนี้โดยใช้ TRUE หรือ FALSE สามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเลียนแบบพฤติกรรมของอัลกอริธึมการถดถอยโลจิสติกได้หรือไม่?

ตอบ ใช่ คำตอบจะเป็น TRUE โครงข่ายประสาทเทียมเรียกอีกอย่างว่าตัวประมาณสากล สามารถใช้เพื่อเลียนแบบอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเกือบทุกชนิด หากต้องการนำสิ่งต่าง ๆ มาสู่มุมมอง หากคุณใช้ Keras API ของ TensorFlow 2.0 สิ่งที่คุณต้องทำคือเพิ่มหนึ่งเลเยอร์ลงในโมเดลตามลำดับและสร้างเลเยอร์นี้ด้วยฟังก์ชันการเปิดใช้งาน sigmoid

ไตรมาสที่ 4 ตอบคำถามนี้โดยใช้ TRUE หรือ FALSE เราสามารถใช้การถดถอยโลจิสติกเพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภทหลายคลาสได้หรือไม่?

ตอบ คำตอบสั้น ๆ จะเป็น TRUE คำตอบยาว แต่จะทำให้คุณคิดเล็กน้อย ไม่มีทางที่คุณจะนำการจำแนกประเภทหลายคลาสไปใช้จากการใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกตัวเดียวได้ คุณจะต้องใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีฟังก์ชันการเปิดใช้งาน softmax หรือใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่ซับซ้อนเพื่อทำนายคลาสต่างๆ ของตัวแปรอินพุตของคุณได้สำเร็จ

อย่างไรก็ตาม มีวิธีหนึ่งที่คุณสามารถใช้การถดถอยโลจิสติกเพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภทหลายคลาสได้ นั่นจะเป็นการใช้วิธีการแบบหนึ่งเทียบกับทั้งหมด คุณจะต้องฝึก n classifier (โดยที่ n คือจำนวนคลาส) แต่ละตัวทำนายเพียงหนึ่งคลาส ดังนั้น ในกรณีของการจำแนกประเภทสามคลาส (ให้เราพูดว่า A, B และ C) คุณจะต้องฝึกตัวแยกประเภทสองตัวตัวหนึ่งเพื่อทำนาย A และไม่ใช่ A ตัวอื่นเพื่อทำนาย B ไม่ใช่ B และตัวแยกประเภทสุดท้าย การทำนาย C และไม่ใช่ C จากนั้นคุณจะต้องนำเอาท์พุตจากแบบจำลองทั้งสามนี้รวมเข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถจำแนกประเภทหลายคลาสได้โดยไม่ต้องใช้อะไรนอกจากการถดถอยโลจิสติก

Q5. เลือกหนึ่งในตัวเลือกจากรายการด้านล่าง อะไรคือวิธีการพื้นฐานที่ใช้เพื่อให้เหมาะสมกับข้อมูลการฝึกอบรมในอัลกอริธึมของการถดถอยโลจิสติก?

1. ระยะทางแจ็คการ์ด
2. โอกาสสูงสุด
3. ข้อผิดพลาดสแควร์น้อยที่สุด
4. ไม่มีตัวเลือกใดที่กล่าวถึงข้างต้น

ตอบ คำตอบคือ ข. ง่ายต่อการเลือกตัวเลือก C ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดกำลังสองน้อยที่สุด เพราะเป็นวิธีเดียวกับที่ใช้ในการถดถอยเชิงเส้น อย่างไรก็ตาม ในการถดถอยโลจิสติก เราไม่ได้ใช้การประมาณค่ากำลังสองน้อยที่สุดเพื่อให้เหมาะสมกับอินสแตนซ์การฝึกอบรมในแบบจำลอง เราใช้โอกาสสูงสุดแทน

ชำระเงิน: แนวคิดโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

Q6. เลือกหนึ่งในตัวเลือกจากรายการด้านล่าง เมตริกใดที่เราจะใช้วัดความถูกต้องของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกไม่ได้

1. พื้นที่ใต้เส้นโค้งลักษณะการทำงานของเครื่องรับ (หรือคะแนน AUC-ROC)
2. บันทึกการสูญเสีย
3. ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (หรือ MSE)
4. ความแม่นยำ

ตอบ ตัวเลือกที่ถูกต้องที่คุณควรเลือกคือ C, เช่น, Mean Squared Error หรือ MSE เนื่องจากอัลกอริธึมการถดถอยโลจิสติกเป็นอัลกอริธึมการจำแนกประเภทมากกว่าอัลกอริธึมการถดถอยพื้นฐาน เราจึงไม่สามารถใช้ Meas Square Error เพื่อกำหนดประสิทธิภาพของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่เราเขียน สาเหตุหลักมาจากผลลัพธ์ที่เราได้รับจากโมเดลและการไม่สามารถกำหนดค่าตัวเลขที่มีความหมายให้กับอินสแตนซ์ของคลาสได้

Q7. เลือกหนึ่งในตัวเลือกจากรายการด้านล่าง AIC เป็นตัวชี้วัดที่ยอดเยี่ยมในการตัดสินประสิทธิภาพของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก AIC นั้นคล้ายกันมากกับวิธี R-squared ที่ใช้ในการกำหนดประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการถดถอยเชิงเส้น อะไรคือความจริงเกี่ยวกับ AIC นี้?

1. โดยทั่วไปแล้วควรใช้แบบจำลองที่มีคะแนน AIC ต่ำ
2. โมเดลที่มีคะแนน AIC สูงนั้นเป็นที่ต้องการมากกว่า
3. การเลือกแบบจำลองโดยพิจารณาจากคะแนน AIC นั้นขึ้นอยู่กับสถานการณ์เป็นอย่างมาก
4. ไม่มีตัวเลือกใดที่กล่าวถึงข้างต้น

ตอบ แนะนำให้ใช้แบบจำลองที่มีค่า AIC น้อยที่สุด ดังนั้น คำตอบของคำถามคือตัวเลือก ก. สาเหตุหลักที่เราเลือกแบบจำลองที่มีค่า AIC ต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ก็เพราะว่าบทลงโทษที่เพิ่มเข้ามาเพื่อควบคุมประสิทธิภาพของแบบจำลองนั้น แท้จริงแล้วไม่ได้ส่งเสริมให้เหมาะสม จะจบลง ใช่ เกณฑ์ข้อมูล AIC หรือ Akaike เป็นตัวชี้วัดซึ่งยิ่งค่าต่ำเท่าไหร่ก็ยิ่งพอดีมากขึ้นเท่านั้น

ในทางปฏิบัติ เราชอบโมเดลที่ไม่พอดี (หมายความว่าไม่สามารถสรุปได้ดีเพราะแบบจำลองที่เราเลือกไม่ซับซ้อนพอที่จะค้นหาความซับซ้อนที่มีอยู่ในข้อมูล) หรือไม่พอดี (หมายถึงแบบจำลองนั้นพอดีกับการฝึกอย่างสมบูรณ์ และสูญเสียความสามารถในการทำนายทั่วไป) ดังนั้นเราจึงเลือกคะแนนที่ต่ำพอสมควรเพื่อหลีกเลี่ยงทั้งน้อยเกินไปและเกินพอดี

Q8. ตอบโดยใช้ TRUE หรือ FALSE เราจำเป็นต้องสร้างค่ามาตรฐานในคอลัมน์คุณลักษณะก่อนที่เราจะป้อนข้อมูลลงในแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกการฝึกอบรมหรือไม่

ตอบ ไม่ เราไม่จำเป็นต้องสร้างมาตรฐานของค่าที่มีอยู่ในพื้นที่คุณลักษณะ ซึ่งเราต้องใช้เพื่อฝึกแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก ดังนั้น คำตอบสำหรับคำถามนี้จะเป็นเท็จ เราเลือกที่จะสร้างมาตรฐานให้กับค่าทั้งหมดของเราเพื่อช่วยให้ฟังก์ชัน (โดยปกติคือการไล่ระดับสีโคตร) ซึ่งมีหน้าที่ในการทำให้อัลกอริธึมมาบรรจบกันกับค่าหนึ่ง เนื่องจากอัลกอริธึมนี้ค่อนข้างง่าย จึงไม่จำเป็นต้องมีการปรับอัตราส่วนเพื่อให้มีประสิทธิภาพแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

เรียนรู้: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง 5 อันดับแรกที่อธิบายสำหรับผู้เริ่มต้น

Q9. เลือกหนึ่งในตัวเลือกจากรายการด้านล่าง เทคนิคใดที่เราใช้ในการดำเนินการเลือกตัวแปร

1. การถดถอยของสันเขา
2. การถดถอยแบบ LASSO
3. ไม่มีตัวเลือกใดที่กล่าวถึง
4. ทั้ง LASSO และ Ridge Regression

ตอบ คำตอบสำหรับคำถามนี้คือ B. LASSO regression เหตุผลง่ายๆ คือ ค่าปรับ l2 ซึ่งเกิดขึ้นในฟังก์ชันการถดถอย LASSO มีความสามารถในการทำให้สัมประสิทธิ์ของคุณลักษณะบางอย่างเป็นศูนย์ เนื่องจากสัมประสิทธิ์เป็นศูนย์ หมายความว่าพวกมันจะไม่มีผลใดๆ ในผลลัพธ์สุดท้ายของฟังก์ชัน ซึ่งหมายความว่าตัวแปรเหล่านี้ไม่สำคัญเท่าที่เราคิด และด้วยวิธีนี้ ด้วยความช่วยเหลือของการถดถอย LASSO เราจึงสามารถเลือกตัวแปรได้

Q10. เลือกหนึ่งในตัวเลือกจากรายการด้านล่าง สมมติว่าคุณมีเหรียญที่ยุติธรรมอยู่ในครอบครองโดยมีเป้าหมายเพื่อค้นหาโอกาสในการได้หัว อัตราต่อรองที่คำนวณได้ของคุณจะเป็นอย่างไร

1. โอกาสที่จะได้หัวจะเป็น0
2. โอกาสที่จะได้หัวจะเป็น 1 . หรือไม่
3. โอกาสที่จะได้หัวจะเป็น 0.5 . หรือไม่
4. ไม่มีตัวเลือกใดที่กล่าวถึงข้างต้น

ตอบ ในการตอบคำถามนี้ให้สำเร็จ คุณจะต้องเข้าใจความหมายและคำจำกัดความของอัตราต่อรอง อัตราต่อรองถูกกำหนดให้เป็นอัตราส่วนของความน่าจะเป็นสองอย่าง—ความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นกับความน่าจะเป็นที่จะไม่เกิดขึ้นในเหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่งโดยเฉพาะ ในกรณีของเหรียญใด ๆ ที่ยุติธรรม ความเป็นไปได้ของหัวและความน่าจะเป็นที่จะไม่ออกหัวก็เหมือนกัน ดังนั้น โอกาสที่จะได้หัวคือหนึ่ง

Q11. เลือกคำตอบที่ถูกต้องจากตัวเลือกด้านล่าง ฟังก์ชัน logit ถูกกำหนดให้เป็นบันทึกของฟังก์ชันอัตราต่อรอง คุณคิดว่าช่วงของฟังก์ชัน logit นี้อยู่ในโดเมนของ [0,1] อย่างไร

1. (-อนันต์ + อินฟินิตี้)
2. (0, +อนันต์)
3. (-อินฟินิตี้, 0)
4. (0, 1)

ตอบ ฟังก์ชันความน่าจะเป็นจะใช้ค่าที่ส่งผ่านและเปลี่ยนเป็นความน่าจะเป็น หมายความว่าช่วงของฟังก์ชันใดๆ ถูกยึดไว้ระหว่างศูนย์และหนึ่ง อย่างไรก็ตาม ฟังก์ชัน odds ทำสิ่งหนึ่งโดยใช้ค่าจากฟังก์ชันความน่าจะเป็น และทำให้ช่วงของค่าดังกล่าวจากศูนย์ถึงอนันต์

ดังนั้นอินพุตที่มีประสิทธิภาพของฟังก์ชันบันทึกจะเป็นจากศูนย์ถึงอนันต์ เรารู้ว่าช่วงฟังก์ชันบันทึกในโดเมนนี้คือเส้นจำนวนจริงทั้งหมดหรือค่าอนันต์ลบถึงอนันต์บวก ดังนั้น คำตอบสำหรับคำถามนี้คือตัวเลือก A

คำถามที่ 12 เลือกตัวเลือกที่คุณคิดว่าเป็นความจริงจากรายการด้านล่าง:

1. ค่าความผิดพลาดในกรณีของการถดถอยเชิงเส้นต้องเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติ แต่ในกรณีของการถดถอยโลจิสติก ค่าไม่จำเป็นต้องเป็นไปตามการแจกแจงปกติแบบมาตรฐาน
2. ค่าความผิดพลาดในกรณีของ Logistic regression ต้องเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติ แต่ในกรณีของการถดถอยเชิงเส้น ค่าไม่จำเป็นต้องเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติมาตรฐาน
3. ค่าความผิดพลาดในกรณีของทั้งการถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยโลจิสติกต้องเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติ
4. ค่าความผิดพลาดในกรณีของทั้งการถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยโลจิสติกไม่จำเป็นต้องเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติ

ตอบ ข้อความจริงเพียงอย่างเดียวในกลุ่มข้อความเหล่านี้คือข้อความแรก ดังนั้น คำตอบของคำถามจะกลายเป็นตัวเลือก ก.

Q13. เลือกตัวเลือกที่ถูกต้องจากรายการตัวเลือกด้านล่าง สมมติว่าคุณได้ใช้แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกกับข้อมูลที่กำหนด ผลความแม่นยำที่คุณได้รับคือ X สำหรับชุดฝึก และ Y สำหรับชุดทดสอบ ตอนนี้ คุณต้องการเพิ่มจุดข้อมูลให้กับโมเดลของคุณมากขึ้น ดังนั้นสิ่งที่คุณควรจะเกิดขึ้น?

1. ค่า Accuracy X ที่เราได้รับจากข้อมูลการฝึกควรเพิ่มขึ้น
2. ค่า Accuracy X ที่เราได้รับจากข้อมูลการฝึกควรลดลง
3. ค่าความแม่นยํา Y ซึ่งได้จากข้อมูลการทดสอบควรลดลง
4. ความแม่นยำ Y ที่เราได้รับจากข้อมูลการทดสอบควรเพิ่มขึ้นหรือเท่าเดิม

ตอบ ความแม่นยำในการฝึกนั้นขึ้นอยู่กับความพอดีของแบบจำลองที่มีต่อข้อมูล ซึ่งได้เห็นและเรียนรู้ไปแล้ว ดังนั้น สมมติว่าเราเพิ่มจำนวนคุณลักษณะที่ป้อนเข้าสู่โมเดล ความแม่นยำในการฝึก X จะเพิ่มขึ้น ในกรณีดังกล่าว ความแม่นยำในการฝึกจะเพิ่มขึ้น เนื่องจากโมเดลจะต้องซับซ้อนมากขึ้นเพื่อให้เหมาะสมกับข้อมูลด้วยจำนวนคุณสมบัติที่เพิ่มขึ้นอย่างเหมาะสม

ในขณะที่ความแม่นยำในการทดสอบจะเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อคุณสมบัติที่เพิ่มเข้าไปในแบบจำลองนั้นเป็นคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมและมีความสำคัญ หรือความแม่นยำของแบบจำลองในขณะที่การทดสอบจะยังคงเหมือนเดิมไม่มากก็น้อย ดังนั้น คำตอบสำหรับคำถามนี้จะเป็นทั้งตัวเลือก A และ D

Q14. เลือกตัวเลือกที่เหมาะสมจากตัวเลือกต่อไปนี้เกี่ยวกับวิธีการหนึ่งเทียบกับทั้งหมดในแง่ของการถดถอยโลจิสติก

1. เราจำเป็นต้องมีโมเดลทั้งหมด n โมเดลเพื่อจำแนกระหว่าง n จำนวนคลาสได้อย่างถูกต้อง
2. เราต้องการโมเดลจำนวน n-1 เพื่อจำแนกระหว่าง n จำนวนคลาส
3. เราต้องการเพียงโมเดลเดียวเพื่อจำแนกระหว่างจำนวนคลาส n ได้สำเร็จ
4. ไม่มีตัวเลือกใดที่กล่าวถึงข้างต้น

ตอบ ในการจำแนกระหว่าง n คลาสที่แตกต่างกัน เราต้องการโมเดล n แบบในแนวทาง One vs. All

Q15. ดูกราฟด้านล่างและตอบคำถามโดยเลือกหนึ่งตัวเลือกจากตัวเลือกที่แสดงด้านล่าง คุณเห็น minima ท้องถิ่นจำนวนเท่าใดในแผนภูมิ

1. ในกราฟมีจุดต่ำสุดเพียงหนึ่งรายการ
2. กราฟนี้มีจุดต่ำสุดสองจุด
3. กราฟนี้มีจุดต่ำสุดสามจุดในกราฟนี้
4. มีสี่ค่าต่ำสุดในกราฟนี้

ตอบ เนื่องจากความชันของกราฟกลายเป็นศูนย์ที่จุดที่แตกต่างกันสี่จุด (โดยที่กราฟนั้นมีรูปร่างเหมือนตัว U) จึงปลอดภัยที่จะบอกว่ามันจะมีจุดต่ำสุดสี่จุดเพื่อให้คำตอบคือ D

อ่านเพิ่มเติม: การถดถอยเชิงเส้น Vs การถดถอยโลจิสติก

อะไรต่อไป?

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ