En İyi 10 Derin Öğrenme Mülakat Soruları ve Cevapları

Derin Öğrenme hala gelişmekle birlikte, Veri Bilimi alanında çığır açan bir teknoloji olarak ortaya çıkmıştır. Google'ın DeepMind'inden sürücüsüz arabalara kadar Derin Öğrenme yenilikleri tüm dünyayı hayretler içinde bıraktı. Dünyanın dört bir yanındaki şirketler ve kuruluşlar, iş olanaklarını geliştirmek için Derin Öğrenme teknolojisini benimsiyor. Sonuç - Derin Öğrenme ve Makine Öğreniminde yetenekli profesyonellere olan talep, benzeri görülmemiş bir hızla artıyor. Aslında, Veri Bilimi şu anda piyasada o kadar sıcak ki, Veri Biliminde bir kariyer inşa edebiliyorsanız, gitmeye hazırsınız!

Bildiğiniz gibi, Derin Öğrenmede başarılı bir iş bulmak için önce iş arama sürecindeki en zorlu zorluklardan biri olan görüşmeyi tamamlamanız gerekir.

Bu nedenle, bir başlangıç ​​yapmanızı biraz daha kolaylaştırmaya karar verdik ve en sık sorulan on Derin Öğrenme mülakat sorusunun bir listesini derledik!

1. Derin Öğrenme Nedir?

Derin Öğrenme, makinelerin insanlar gibi karar vermeyi simüle etmesine izin vermek için Yapay Sinir Ağlarını kullanan Makine Öğreniminin alt kümesidir. Sinir Ağları, insan beyninin nöron yapısından esinlenmiştir. Derin Öğrenme, özellik algılama, bilgisayarla görme, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi alanlarda çok sayıda uygulama bulmuştur.

2. Perceptron nedir?

Bunu anlamak için önce biyolojik bir nöronun nasıl çalıştığını anlamalısınız. Bir nöron bir hücre gövdesi, bir akson ve dendritlerden oluşur.

Dendritler diğer nöronlardan sinyal alırken, hücre gövdesi alınan tüm girdileri toplar ve akson, hücre gövdesi tarafından derlenen bilgileri sinyal olarak diğer hücrelere iletir.

Tıpkı bunun gibi, bir sinir ağındaki Perceptron, birden fazla girdi alır, bu girdilere çeşitli dönüşümler ve işlevler uygular ve son olarak bir çıktı üretmek için bilgiyi birleştirir. İkili sınıflandırma için kullanılan doğrusal bir modeldir.

3. Ağırlıklar ve Önyargı işlevi nedir?

Bir sinir ağı içindeki bir düğümü etkinleştirmek için aşağıdaki formülü kullanmalıyız:

çıktı = activation_function(dot_product(ağırlıklar, girdiler)+ sapma)

Burada ağırlıklar, sınıflandırıcı çizgisinin eğimini belirlerken, önyargı, aktivasyon fonksiyonunun eğimi sola veya sağa kaydırmasını sağlar. Genellikle önyargı, x0 değerine sahip bir ağırlık girdisi olarak değerlendirilir.

4. Aktivasyon Fonksiyonunun rolü nedir?

Karmaşık görevleri öğrenmesine yardımcı olmak için bir sinir ağına doğrusal olmayanlığı eklemek için bir etkinleştirme işlevi kullanılır. Ağırlıkların toplamını hesaplayarak ve ona daha fazla önyargı ekleyerek bir nöronu tetikler veya etkinleştirir. Bir etkinleştirme işlevi olmadan, bir sinir ağı yalnızca doğrusal bir işlevi, yani girdi verilerinin doğrusal birleşimini gerçekleştirebilecektir.

5. Gradyan İniş Nedir?

Gradient Descent, eğimin negatifi tarafından belirlenen en dik iniş yönünde sürekli hareket ederek belirli bir parametrenin maliyet fonksiyonunu en aza indirmek için kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır.

6. Maliyet Fonksiyonu nedir?

Maliyet fonksiyonu ("kayıp" olarak da anılır), belirli bir eğitim örneği ve beklenen çıktı ile ilgili olarak sinir ağının doğruluğunun bir ölçüsüdür. Bir sinir ağının bir bütün olarak ne kadar iyi performans gösterdiğini belirler. Sinir ağlarında amaç her zaman aynı kalır - maliyet fonksiyonunu veya hataları en aza indirmek.

7. Geri Yayılım nedir?

Geri yayılım, ağın performansını artırmak için çok katmanlı sinir ağlarında kullanılan bir eğitim algoritmasıdır. Yöntem, hatayı ağın bir ucundan ağ içindeki tüm ağırlıklara taşımayı gerektirir, böylece gradyanın verimli hesaplanmasını kolaylaştırır ve hatayı en aza indirir. İşte nasıl çalıştığı:

• İlk olarak, çıktıyı üretmek için eğitim verileri ileriye doğru yayılıma taşınır.
• Çıkış aktivasyonuna göre hata türevini hesaplamak için hedef değeri ve çıkış değerini kullanın.
• Tüm gizli katmanlar için verileri geri yayma ve parametreleri güncelleme (ağırlıklar ve sapmalar). Hata minimuma düşene kadar buna devam edin.
• Artık modelinize girdileri besleyebilir ve çıktıları daha doğru bir şekilde tahmin edebilirsiniz.

7. Veri Normalleştirme nedir? Neden önemli?

Veri normalleştirme, geri yayılım sırasında bir ön işleme adımıdır. Veri fazlalığını ortadan kaldırmayı veya en aza indirmeyi amaçlar. Veri normalleştirme, geri yayılım için daha iyi yakınsama elde etmek için değerleri belirli bir aralığa sığdırmak için yeniden ölçeklendirmeye yardımcı olur - her veri noktasının ortalaması çıkarılır ve standart sapmasına bölünür.

8. Bir sinir ağında ağırlıkları nasıl başlatırsınız?

Temel olarak, ağırlık başlatmanın iki yolu vardır –

• Ağırlıkları sıfır (0) olarak sıfırlayın: Bunu yaparak, modeliniz tıpkı lineer bir model gibi olur, bu da tüm nöronların ve tüm katmanların aynı işlevi yerine getireceği ve böylece derin ağın üretkenliğini engelleyeceği anlamına gelir.
• Ağırlıkları rastgele başlat: Bu yöntemde ağırlıkları 0'a çok yakın başlatarak rastgele atarsınız. Farklı nöronlar farklı hesaplamalar yaptığı için bu yöntem daha iyi doğruluk sağlar.

9. Hiperparametreler nedir?

Hiperparametreler, değerleri eğitim sürecinden önce belirlenen değişkenlerdir. Hem bir ağın yapısını hem de nasıl eğitilmesi gerektiğini belirlerler.

Aktivasyon Fonksiyonu, Öğrenme Hızı, Gizli Katman Sayısı, Ağ Ağırlığı Başlatma, Parti Boyutu ve Momentum gibi sinir ağlarında kullanılan birçok hiperparametre vardır.

10. CNN nedir? Farklı katmanları nelerdir?

CNN veya Evrişimli Sinir Ağı, öncelikle görsel temsilleri analiz etmek için kullanılan bir tür derin sinir ağlarıdır. Bu ağlar, minimum ön işleme gerektiren bir dizi çok katmanlı algılayıcı kullanır. Sinir ağları bir vektörü girdi olarak kullanırken, bir CNN'de girdi çok kanallı görüntülerdir.

CNN'nin farklı katmanları aşağıdaki gibidir:

• Evrişim Katmanı – Bu katman, verileri ayrıştırmak için birçok küçük resim penceresi oluşturmak için bir evrişim işlemi gerçekleştirir.
• ReLU Katmanı – Bu katman, ağa doğrusal olmayanlık getirir. Tüm negatif pikselleri sıfıra değiştirir.
• Havuzlama Katmanı – Bu katman, her bir özellik haritasının boyutsallığını azaltmak için bir alt örnekleme işlemi gerçekleştirir.
• Tam Bağlantılı Katman – Bu katman, örnek görüntüde bulunan tüm nesneleri tanır ve sınıflandırır.

Bu, görüşmecinizin DL görüşmeniz sırasında muhtemelen size soracağı 10 temel Derin Öğrenme sorusudur. Ancak, sadece mülakat sorularını okumak bir iş mülakatını kırmak için yeterli değildir - bu alan hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmalısınız. Yapılacak en iyi şey, bir Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi sertifika programına kaydolmak olacaktır . Bu programlar size hem ML hem de DL'nin azını öğretmek için tasarlanmıştır.