Змест[Схаваць][Паказаць]
- 1. Што такое глыбокае навучанне?
- 2. Што адрознівае глыбокае навучанне ад машыннага?
- 3. Якое ваша цяперашняе разуменне нейронавых сетак?
- 4. Што такое персептрон?
- 5. Што такое глыбокая нейронавая сетка?
- 6. Што такое шматслаёвы персептрон (MLP)?
- 7. Якую мэту выконваюць функцыі актывацыі ў нейронавай сетцы?
- 8. Што такое градыентны спуск?
- 9. Што такое функцыя выдаткаў?
- 10. Як глыбокія сеткі могуць перасягнуць неглыбокія?
- 11. Апішыце прамое распаўсюджванне.
- 12. Што такое зваротнае распаўсюджванне?
- 13. Як вы разумееце абразанне градыенту ў кантэксце глыбокага навучання?
- 14. Што такое функцыі Softmax і ReLU?
- 15. Ці можна навучыць мадэль нейронавай сеткі з усімі вагамі, роўнымі 0?
- 16. Што адрознівае эпоху ад партыі і ітэрацыі?
- 17. Што такое пакетная нармалізацыя і выключэнне?
- 18. Што адрознівае стахастычны градыентны спуск ад пакетнага градыентнага спуску?
- 19. Чаму так важна ўключаць нелінейнасці ў нейронавыя сеткі?
- 20. Што такое тэнзар у паглыбленым навучанні?
- 21. Як бы вы абралі функцыю актывацыі для мадэлі глыбокага навучання?
- 22. Што вы маеце на ўвазе пад CNN?
- 23. Што такое мноства слаёў CNN?
- 24. Якія наступствы лішняга і недастатковага абутку і як іх пазбегнуць?
- 25. Што такое RNN у паглыбленым навучанні?
- 26. Апішыце Адам Аптымізатар
- 27. Глыбокія автокодеры: што гэта?
- 28. Што азначае Tensor у Tensorflow?
- 29. Тлумачэнне да разліковага графіка
- 30. Генератыўныя спаборніцкія сеткі (GAN): што гэта такое?
- 31. Як вы выбіраеце колькасць нейронаў і схаваных слаёў для ўключэння ў нейронавую сетку пры распрацоўцы архітэктуры?
- 32. Якія віды нейронавых сетак выкарыстоўваюцца для глыбокага навучання з падмацаваннем?
- заключэнне
Глыбокае навучанне - гэта не зусім новая ідэя. Штучныя нейронавыя сеткі служаць адзінай асновай падмноства машыннага навучання, вядомага як глыбокае навучанне.
Глыбокае навучанне - гэта імітацыя чалавечага мозгу, гэтак жа, як і нейронавыя сеткі, бо яны былі створаны для імітацыі чалавечага мозгу.
Гэта было некаторы час. У нашы дні ўсе гавораць пра гэта, бо ў нас не так шмат вылічальнай магутнасці або дадзеных, як цяпер.
За апошнія 20 гадоў глыбокае навучанне і машыннае навучанне з'явіліся ў выніку рэзкага росту магутнасці апрацоўкі.
Каб дапамагчы вам падрыхтавацца да любых запытаў, з якімі вы можаце сутыкнуцца пры пошуку працы сваёй мары, гэты пост правядзе вас па шэрагу пытанняў інтэрв'ю, пачынаючы ад простых і заканчваючы складанымі.
1. Што такое глыбокае навучанне?
Калі вы наведваеце а глыбокае вывучэнне інтэрв'ю, вы, несумненна, разумееце, што такое глыбокае навучанне. Інтэрв'юер, аднак, чакае, што вы дасце падрабязны адказ разам з ілюстрацыямі ў адказ на гэтае пытанне.
Для таго, каб трэніравацца нейронавыя сеткі для глыбокага навучання неабходна выкарыстоўваць значныя аб'ёмы арганізаваных або неструктураваных дадзеных. Каб знайсці схаваныя заканамернасці і характарыстыкі, ён выконвае складаныя працэдуры (напрыклад, адрознівае выяву кошкі ад выявы сабакі).
2. Што адрознівае глыбокае навучанне ад машыннага?
З'яўляючыся галіной штучнага інтэлекту, вядомай як машыннае навучанне, мы навучаем камп'ютары з выкарыстаннем даных, статыстычных і алгарытмічных метадаў, каб з часам яны станавіліся лепшымі.
Як аспект навучанне з дапамогай машыны, глыбокае навучанне імітуе архітэктуру нейронавай сеткі, якая назіраецца ў чалавечым мозгу.
3. Якое ваша цяперашняе разуменне нейронавых сетак?
Штучныя сістэмы, вядомыя як нейронавыя сеткі, вельмі нагадваюць арганічныя нейронавыя сеткі, якія знаходзяцца ў чалавечым целе.
Выкарыстоўваючы тэхніку, якая нагадвае, як чалавечы мозг функцый, нейронавая сетка - гэта набор алгарытмаў, якія накіраваны на выяўленне асноўных карэляцый у частцы даных.
Гэтыя сістэмы набываюць веды па канкрэтных задачах, падвяргаючы сябе шэрагу набораў даных і прыкладаў, а не выконваючы якія-небудзь правілы для канкрэтных задач.
Ідэя заключаецца ў тым, што замест таго, каб мець загадзя запраграмаванае разуменне гэтых набораў даных, сістэма вывучае адрозныя характарыстыкі з даных, якія ёй падаюць.
Тры сеткавыя ўзроўні, якія найбольш часта выкарыстоўваюцца ў нейронавых сетках, наступныя:
- Уваходны пласт
- Схаваны пласт
- Выхадны пласт
4. Што такое персептрон?
Біялагічны нейрон, знойдзены ў чалавечым мозгу, можна параўнаць з персептронам. Некалькі ўваходных дадзеных атрымлівае персептрон, які затым выконвае шматлікія пераўтварэнні і функцыі і стварае выхад.
У бінарнай класіфікацыі выкарыстоўваецца лінейная мадэль, якая называецца персептрон. Ён імітуе нейрон з мноствам уваходных дадзеных, кожны з якіх мае розную вагу.
Нейрон вылічае функцыю з дапамогай гэтых узважаных уваходных дадзеных і выдае вынікі.
5. Што такое глыбокая нейронавая сетка?
Глыбокая нейронавая сетка - гэта штучная нейронавая сетка (ANN) з некалькімі пластамі паміж уваходным і выходным пластамі (DNN).
Глыбокія нейронавыя сеткі - гэта нейронавыя сеткі з глыбокай архітэктурай. Слова «глыбокі» адносіцца да функцый з мноствам узроўняў і адзінак на адным узроўні. Больш дакладныя мадэлі можна ствараць, дадаючы новыя і большыя слаі для фіксацыі большага ўзроўню ўзораў.
6. Што такое шматслаёвы персептрон (MLP)?
Уваходны, схаваны і выходны ўзроўні прысутнічаюць у MLP, гэтак жа, як у нейронавых сетках. Ён пабудаваны аналагічна аднаслаёваму персептрону з адным або некалькімі схаванымі пластамі.
Двайковы выхад аднаслойнага персептрона можа класіфікаваць толькі лінейныя сепарабельныя класы (0,1), у той час як MLP можа класіфікаваць нелінейныя класы.
7. Якую мэту выконваюць функцыі актывацыі ў нейронавай сетцы?
Функцыя актывацыі вызначае, ці павінен нейрон актывавацца на самым фундаментальным узроўні. Любая функцыя актывацыі можа прымаць узважаную суму ўваходных дадзеных плюс зрушэнне ў якасці ўваходных дадзеных. Функцыі актывацыі ўключаюць функцыю кроку, Sigmoid, ReLU, Tanh і Softmax.
8. Што такое градыентны спуск?
Лепшы падыход для мінімізацыі функцыі выдаткаў або памылкі - градыентны спуск. Мэтай з'яўляецца пошук лакальна-глабальных мінімумаў функцыі. Гэта вызначае шлях, па якім павінна ісці мадэль, каб мінімізаваць памылкі.
9. Што такое функцыя выдаткаў?
Функцыя выдаткаў - гэта метрыка для ацэнкі таго, наколькі добра працуе ваша мадэль; гэта часам вядома як «страта» або «памылка». Падчас зваротнага распаўсюджвання ён выкарыстоўваецца для разліку памылкі выхаднога пласта.
Мы выкарыстоўваем гэтую недакладнасць для прасоўвання працэсаў навучання нейронавай сеткі, прасоўваючы яе назад праз нейронавую сетку.
10. Як глыбокія сеткі могуць перасягнуць неглыбокія?
Схаваныя пласты дадаюцца ў нейронныя сеткі ў дадатак да ўваходных і выходных слаёў. Паміж уваходным і выходным пластамі неглыбокія нейронавыя сеткі выкарыстоўваюць адзін схаваны пласт, у той час як глыбокія нейронавыя сеткі выкарыстоўваюць мноства узроўняў.
Неглыбокая сетка патрабуе некалькіх параметраў, каб мець магчымасць упісацца ў любую функцыю. Глыбокія сеткі могуць лепш адпавядаць функцыям нават з невялікай колькасцю параметраў, паколькі яны ўключаюць некалькі слаёў.
Глыбокія сеткі цяпер аддаюць перавагу з-за іх універсальнасці ў працы з любым тыпам мадэлявання даных, няхай гэта будзе для распазнання гаворкі або выявы.
11. Апішыце прамое распаўсюджванне.
Уваходныя дадзеныя перадаюцца разам з вагамі ў пахаваны пласт у працэсе, вядомым як пераадрасаванне.
Выхад функцыі актывацыі вылічваецца ў кожным схаваным слоі, перш чым апрацоўка можа перайсці да наступнага пласта.
Працэс пачынаецца з уваходнага ўзроўню і пераходзіць да канчатковага выхаднога ўзроўню, што і называецца прамым распаўсюджваннем.
12. Што такое зваротнае распаўсюджванне?
Калі вагі і зрушэнні карэктуюцца ў нейронавай сетцы, зваротнае распаўсюджванне выкарыстоўваецца для памяншэння функцыі выдаткаў, спачатку назіраючы, як змяняецца значэнне.
Разуменне градыенту на кожным схаваным слоі робіць разлік гэтай змены простым.
Працэс, вядомы як зваротнае распаўсюджванне, пачынаецца на выхадным узроўні і рухаецца назад да ўваходных слаёў.
13. Як вы разумееце абразанне градыенту ў кантэксце глыбокага навучання?
Адсячэнне градыентаў - гэта метад вырашэння праблемы выбуховых градыентаў, якія ўзнікаюць падчас зваротнага распаўсюджвання (стан, пры якім з цягам часу назапашваюцца значныя няправільныя градыенты, якія прыводзяць да значных карэкціровак вагаў мадэлі нейроннай сеткі падчас навучання).
Разрыўныя градыенты - гэта праблема, якая ўзнікае, калі градыенты становяцца занадта вялікімі падчас навучання, што робіць мадэль нестабільнай. Калі градыент перасягнуў чаканы дыяпазон, значэнні градыенту перамяшчаюцца паэлементна да загадзя зададзенага мінімальнага або максімальнага значэння.
Градыентнае адсячэнне павышае лікавую стабільнасць нейроннай сеткі падчас навучання, але аказвае мінімальны ўплыў на прадукцыйнасць мадэлі.
14. Што такое функцыі Softmax і ReLU?
Функцыя актывацыі пад назвай Softmax стварае выхад у дыяпазоне ад 0 да 1. Кожны выхад дзеліцца так, што сума ўсіх выхадаў роўная адзінцы. Для выхадных слаёў часта выкарыстоўваецца Softmax.
Выпраўленая лінейная адзінка, часам вядомая як ReLU, з'яўляецца найбольш часта выкарыстоўванай функцыяй актывацыі. Калі X дадатны, ён выводзіць X, у адваротным выпадку ён выводзіць нулі. ReLU рэгулярна наносіцца на пахаваныя пласты.
15. Ці можна навучыць мадэль нейронавай сеткі з усімі вагамі, роўнымі 0?
Нейронная сетка ніколі не навучыцца выконваць зададзенае заданне, таму немагчыма навучыць мадэль, ініцыялізаваўшы ўсе вагавыя паказчыкі ў 0.
Вытворныя застануцца аднолькавымі для кожнай вагі ў W [1], калі ўсе вагі будуць ініцыялізаваны ў нуль, што прывядзе да таго, што нейроны будуць вывучаць адны і тыя ж функцыі ітэратыўна.
Не проста ініцыялізацыя вагаў у 0, але ў любой форме канстанты, хутчэй за ўсё, прывядзе да ніжэйшага выніку.
16. Што адрознівае эпоху ад партыі і ітэрацыі?
Розныя формы апрацоўкі набораў даных і метады градыентнага спуску ўключаюць пакеты, ітэрацыі і эпохі. Epoch уключае аднаразовую нейронавую сетку з поўным наборам дадзеных, як наперад, так і назад.
Каб атрымаць надзейныя вынікі, набор даных часта перадаецца некалькі разоў, паколькі ён занадта вялікі, каб перадаць яго за адну спробу.
Такая практыка шматразовага запуску невялікай колькасці даных праз нейронавую сетку называецца ітэрацыяй. Каб гарантаваць, што набор даных паспяхова праходзіць праз нейронныя сеткі, яго можна падзяліць на шэраг пакетаў або падмностваў, што вядома як пакетаванне.
У залежнасці ад памеру збору даных, усе тры метады — эпоха, ітэрацыя і памер партыі — па сутнасці з'яўляюцца спосабамі выкарыстання алгарытм градыентнага спуску.
17. Што такое пакетная нармалізацыя і выключэнне?
Адключэнне прадухіляе празмернае абсталяванне даных шляхам выпадковага выдалення як бачных, так і схаваных сеткавых блокаў (звычайна адпадае 20 працэнтаў вузлоў). Гэта падвойвае колькасць ітэрацый, неабходных для канвергенцыі сеткі.
Пакетная нармалізацыя з'яўляецца стратэгіяй павышэння прадукцыйнасці і стабільнасці нейронавых сетак шляхам нармалізацыі ўваходных дадзеных у кожным узроўні, каб мець сярэднюю актывацыю вываду, роўную нулю, і стандартнае адхіленне, роўнае адзінцы.
18. Што адрознівае стахастычны градыентны спуск ад пакетнага градыентнага спуску?
Пакетны градыентны спуск:
- Поўны набор даных выкарыстоўваецца для пабудовы градыенту для пакетнага градыенту.
- Велізарны аб'ём даных і павольнае абнаўленне вагі абцяжарваюць канвергенцыю.
Выпадковы градыентны спуск:
- Стахастычны градыент выкарыстоўвае адну выбарку для вылічэння градыенту.
- Дзякуючы больш частым зменам вагі, ён збліжаецца значна хутчэй, чым пакетны градыент.
19. Чаму так важна ўключаць нелінейнасці ў нейронавыя сеткі?
Незалежна ад таго, колькі там слаёў, нейронавая сетка будзе паводзіць сябе як персептрон пры адсутнасці нелінейнасці, што робіць выхад лінейна залежным ад уваходу.
Іншымі словамі, нейронавая сетка з n слаёў і m схаваных блокаў і функцыямі лінейнай актывацыі эквівалентная лінейнай нейронавай сетцы без схаваных слаёў і з магчымасцю выяўлення толькі лінейных межаў падзелу.
Без нелінейнасці нейронная сетка не ў стане вырашаць складаныя праблемы і дакладна класіфікаваць ўваходныя дадзеныя.
20. Што такое тэнзар у паглыбленым навучанні?
Шматмерны масіў, вядомы як тэнзар, служыць абагульненнем матрыц і вектараў. Гэта найважнейшая структура даных для глыбокага навучання. Для прадстаўлення тэнзараў выкарыстоўваюцца N-мерныя масівы фундаментальных тыпаў даных.
Кожны кампанент тэнзара мае аднолькавы тып даных, і гэты тып даных заўсёды вядомы. Цалкам магчыма, што вядомая толькі частка формы, а менавіта, колькі вымярэнняў і наколькі кожны з іх вялікі.
У сітуацыях, калі ўваходы таксама цалкам вядомыя, большасць аперацый ствараюць цалкам вядомыя тэнзары; у іншых выпадках форму тэнзара можна ўсталяваць толькі падчас выканання графа.
21. Як бы вы абралі функцыю актывацыі для мадэлі глыбокага навучання?
- Мае сэнс выкарыстоўваць лінейную функцыю актывацыі, калі вынік, які трэба чакаць, з'яўляецца рэальным.
- Сігмаідную функцыю трэба выкарыстоўваць, калі выхад, які трэба прагназаваць, з'яўляецца імавернасцю двайковага класа.
- Функцыя Tanh можа быць выкарыстана, калі прагназуемы вынік змяшчае дзве класіфікацыі.
- Дзякуючы прастаце вылічэнняў функцыя ReLU прымяняецца ў шырокім дыяпазоне сітуацый.
22. Што вы маеце на ўвазе пад CNN?
Да глыбокіх нейронных сетак, якія спецыялізуюцца на ацэнцы візуальных вобразаў, адносяцца сверточные нейронавыя сеткі (CNN або ConvNet). Тут, а не ў нейронавых сетках, дзе вектар уяўляе сабой уваход, уваход - гэта шматканальная карцінка.
Шматслойныя персептроны выкарыстоўваюцца CNN асаблівым чынам, які патрабуе вельмі невялікай папярэдняй апрацоўкі.
23. Што такое мноства слаёў CNN?
Згорткавы ўзровень: Асноўным з'яўляецца згорткавы ўзровень, які мае розныя навучальныя фільтры і ўспрымальнае поле. Гэты першапачатковы ўзровень прымае ўваходныя даныя і здабывае іх характарыстыкі.
Узровень ReLU: Робячы сеткі нелінейнымі, гэты ўзровень ператварае адмоўныя пікселі ў нуль.
Узровень аб'яднання: мінімізуючы апрацоўку і налады сеткі, узровень аб'яднання паступова мінімізуе прасторавы памер прадстаўлення. Максімальнае аб'яднанне - найбольш часта выкарыстоўваны метад аб'яднання.
24. Якія наступствы лішняга і недастатковага абутку і як іх пазбегнуць?
Гэта вядома як пераабсталяванне, калі мадэль засвойвае тонкасці і шум у навучальных даных да такой ступені, што гэта негатыўна ўплывае на выкарыстанне мадэллю свежых даных.
Больш верагодна, што гэта адбудзецца з нелінейнымі мадэлямі, якія больш адаптуюцца падчас вывучэння мэтавай функцыі. Мадэль можна навучыць выяўляць аўтамабілі і грузавікі, але яна можа ідэнтыфікаваць толькі транспартныя сродкі пэўнай формы.
Улічваючы, што ён быў навучаны толькі аднаму тыпу грузавіка, ён можа не быць у стане выявіць бартавы грузавік. На навучальных дадзеных мадэль працуе добра, але не ў рэальным свеце.
Недастатковая мадэль адносіцца да мадэлі, якая недастаткова падрыхтавана да дадзеных або здольная абагульніць новую інфармацыю. Гэта часта адбываецца, калі мадэль навучаецца з недастатковымі або недакладнымі дадзенымі.
Дакладнасць і прадукцыйнасць пагаршаюцца недастатковай камплектацыяй.
Паўторная выбарка даных для ацэнкі дакладнасці мадэлі (K-кратная перакрыжаваная праверка) і выкарыстанне набору дадзеных праверкі для ацэнкі мадэлі - гэта два спосабы пазбегнуць празмернага і недастатковага абсталявання.
25. Што такое RNN у паглыбленым навучанні?
Рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN), звычайная разнавіднасць штучных нейронавых сетак, называюцца абрэвіятурай RNN. Сярод іншага яны выкарыстоўваюцца для апрацоўкі геномаў, рукапіснага ўводу, тэксту і паслядоўнасцей даных. Для неабходнага навучання RNN выкарыстоўваюць зваротнае распаўсюджванне.
26. Апішыце Адам Аптымізатар
Аптымізатар Адама, таксама вядомы як адаптыўны імпульс, - гэта метад аптымізацыі, распрацаваны для апрацоўкі шумных сітуацый з рэдкімі градыентамі.
У дадатак да абнаўлення параметраў для больш хуткай канвергенцыі, аптымізатар Адама паляпшае канвергенцыю за кошт імпульсу, гарантуючы, што мадэль не апынецца ў пастцы ў седлавой кропцы.
27. Глыбокія автокодеры: што гэта?
Глыбокі аўтакадавальнік - гэта агульная назва дзвюх сіметрычных сетак глыбокага пераканання, якія звычайна ўключаюць чатыры ці пяць неглыбокіх слаёў для паловы сеткі, якая кадуе, і іншы набор з чатырох ці пяці слаёў для паловы, якая дэкадуе.
Гэтыя пласты складаюць аснову сетак глыбокіх перакананняў і абмежаваныя машынамі Больцмана. Пасля кожнага RBM глыбокі аўтакадавальнік уносіць двайковыя змены ў набор даных MNIST.
Іх таксама можна выкарыстоўваць у іншых наборах даных, дзе выпраўленыя пераўтварэнні Гаўса былі б пераважней, чым RBM.
28. Што азначае Tensor у Tensorflow?
Гэта яшчэ адно пытанне на інтэрв'ю для глыбокага навучання, якое рэгулярна задаюць. Тэнзар - гэта матэматычнае паняцце, якое візуалізуецца ў выглядзе шматмерных масіваў.
Тэнзары - гэта гэтыя масівы даных, якія падаюцца ў якасці ўваходных дадзеных для нейронавай сеткі і маюць розныя памеры і рэйтынгі.
29. Тлумачэнне да разліковага графіка
Асновай TensorFlow з'яўляецца пабудова вылічальнага графіка. Кожны вузел функцыянуе ў сетцы вузлоў, дзе вузлы абазначаюць матэматычныя аперацыі, а рэбры - тэнзары.
Яго часам называюць «Графікам патоку даных», паколькі патокі даных маюць форму графіка.
30. Генератыўныя спаборніцкія сеткі (GAN): што гэта такое?
У Deep Learning генератыўнае мадэляванне ажыццяўляецца з дапамогай генератыўных спаборніцкіх сетак. Гэта некантраляваная праца, вынік якой атрымліваецца шляхам выяўлення шаблонаў ва ўваходных дадзеных.
Дыскрымінатар выкарыстоўваецца для класіфікацыі асобнікаў, створаных генератарам, у той час як генератар выкарыстоўваецца для стварэння новых прыкладаў.
31. Як вы выбіраеце колькасць нейронаў і схаваных слаёў для ўключэння ў нейронавую сетку пры распрацоўцы архітэктуры?
Улічваючы бізнес-задачу, дакладную колькасць нейронаў і схаваных слаёў, неабходных для пабудовы архітэктуры нейроннай сеткі, нельга вызначыць па жорсткіх правілах.
У нейронавай сеткі памер схаванага пласта павінен знаходзіцца дзесьці пасярэдзіне памеру ўваходнага і выходнага слаёў.
Аднак форы ў стварэнні нейроннай сеткі можна дасягнуць некалькімі простымі метадамі:
Пачаць з базавага сістэматычнага тэсціравання, каб даведацца, што лепш за ўсё будзе працаваць для любога канкрэтнага набору даных на аснове папярэдняга досведу працы з нейронавымі сеткамі ў падобных рэальных умовах, - гэта лепшы спосаб вырашыць кожную унікальную праблему прагнастычнага мадэлявання ў рэальным свеце.
Канфігурацыя сеткі можа быць выбрана на падставе ведання дамена праблемы і папярэдняга досведу працы з нейронавай сеткай. Пры ацэнцы налад нейронавай сеткі добра пачаць з колькасці слаёў і нейронаў, якія выкарыстоўваюцца для сумежных праблем.
Складанасць нейронавай сеткі павінна паступова павялічвацца ў залежнасці ад прагназуемага выхаду і дакладнасці, пачынаючы з простага дызайну нейронавай сеткі.
32. Якія віды нейронавых сетак выкарыстоўваюцца для глыбокага навучання з падмацаваннем?
- У парадыгме машыннага навучання, званай навучаннем з падмацаваннем, мадэль дзейнічае так, каб максымізаваць ідэю сукупнага ўзнагароджання, як і жывыя рэчы.
- Гульні і беспілотныя транспартныя сродкі апісваюцца як праблемы з удзелам навучанне з падмацаваньнем.
- Экран выкарыстоўваецца ў якасці ўваходных дадзеных, калі задача, якая будзе прадстаўлена, з'яўляецца гульнёй. Для таго, каб атрымаць выхад для наступных этапаў, алгарытм прымае пікселі ў якасці ўваходных дадзеных і апрацоўвае іх з дапамогай шматлікіх слаёў згортачных нейронавых сетак.
- Вынікі дзеянняў мадэлі, спрыяльныя ці дрэнныя, дзейнічаюць як падмацаванне.
заключэнне
Паглыбленае навучанне набыло папулярнасць з гадамі, яго прымяненне практычна ва ўсіх галінах прамысловасці.
Кампаніі ўсё часцей шукаюць кампетэнтных экспертаў, якія могуць распрацоўваць мадэлі, якія паўтараюць паводзіны чалавека з выкарыстаннем метадаў глыбокага і машыннага навучання.
Кандыдаты, якія павышаюць свой набор навыкаў і захоўваюць свае веды аб гэтых перадавых тэхналогіях, могуць знайсці шырокі спектр магчымасцей для працы з прывабнай аплатай.
Вы можаце пачаць з інтэрв'ю зараз, калі ў вас ёсць добрае ўяўленне аб тым, як адказваць на некаторыя з найбольш часта запытваемых пытанняў інтэрв'ю аб глыбокім навучанні. Зрабіце наступны крок на аснове вашых мэтаў.
Наведайце Hashdork's Серыял інтэрв'ю падрыхтавацца да інтэрв'ю.
Пакінуць каментар