Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
- 1. Mitä syväoppiminen tarkalleen on?
- 2. Mikä erottaa syväoppimisen koneoppimisesta?
- 3. Mitkä ovat tämänhetkiset käsityksesi hermoverkoista?
- 4. Mikä tarkalleen on perceptroni?
- 5. Mikä syvä hermoverkko oikein on?
- 6. Mikä monikerroksinen perceptron (MLP) oikein on?
- 7. Mitä tarkoitusta aktivointitoiminnoilla on neuroverkossa?
- 8. Mitä gradienttilasku oikein on?
- 9. Mikä kustannusfunktio tarkalleen on?
- 10. Kuinka syvät verkot voivat ylittää matalat verkot?
- 11. Kuvaile eteenpäin etenemistä.
- 12. Mitä on backpropagation?
- 13. Kuinka ymmärrät gradienttileikkauksen syvän oppimisen yhteydessä?
- 14. Mitä ovat Softmax- ja ReLU-toiminnot?
- 15. Voidaanko neuroverkkomallia harjoitella, kun kaikki painot ovat nolla?
- 16. Mikä erottaa aikakauden erästä ja iteraatiosta?
- 17. Mitä ovat erän normalisointi ja keskeyttäminen?
- 18. Mikä erottaa stokastisen gradientin laskeutumisen erägradienttilaskeutumisesta?
- 19. Miksi on ratkaisevan tärkeää sisällyttää epälineaarisuudet hermoverkkoihin?
- 20. Mikä on tensori syväoppimisessa?
- 21. Miten valitsisit aktivointitoiminnon syväoppimismallille?
- 22. Mitä tarkoitat CNN:llä?
- 23. Mitkä ovat monet CNN-kerrokset?
- 24. Mitä vaikutuksia yli- ja aliasetuksella on, ja miten voit välttää ne?
- 25. Mikä on RNN syväoppimisessa?
- 26. Kuvaile Adam Optimizer -työkalua
- 27. Deep autoenkooderit: mitä ne ovat?
- 28. Mitä Tensori tarkoittaa Tensorflowssa?
- 29. Laskennallisen graafin selitys
- 30. Generatiiviset kontradiktoriset verkot (GAN:t): mitä ne ovat?
- 31. Kuinka aiot valita hermosolujen ja piilokerrosten määrän, jotka sisällytetään hermoverkkoon, kun suunnittelet arkkitehtuuria?
- 32. Millaisia hermoverkkoja syvävahvistusoppimisessa käytetään?
- Yhteenveto
Syväoppiminen ei ole aivan uusi idea. Keinotekoiset hermoverkot toimivat syväoppimisena tunnetun koneoppimisen osajoukon ainoana perustana.
Syväoppiminen on ihmisen aivojen jäljitelmä, aivan kuten hermoverkot ovat, koska ne luotiin jäljittelemään ihmisaivoja.
Tätä on ollut jo jonkin aikaa. Nykyään kaikki puhuvat siitä, koska meillä ei ole läheskään yhtä paljon prosessointitehoa tai dataa kuin nyt.
Viimeisten 20 vuoden aikana syväoppiminen ja koneoppiminen ovat nousseet esiin käsittelykapasiteetin dramaattisen kasvun seurauksena.
Auttaakseen sinua valmistautumaan kaikkiin tiedusteluihin, joita saatat kohdata etsiessäsi unelmatyötäsi, tämä viesti opastaa sinua useiden syvällisten oppimishaastattelukysymysten läpi, jotka vaihtelevat yksinkertaisista monimutkaisiin.
1. Mitä syväoppiminen tarkalleen on?
Jos osallistut a syvä oppiminen haastattelussa, ymmärrät epäilemättä mitä syväoppiminen on. Haastattelija kuitenkin odottaa sinun antavan yksityiskohtaisen vastauksen ja havainnollistavan vastauksen tähän kysymykseen.
Harjoitellakseen hermoverkkoihin syväoppimista varten on käytettävä merkittäviä määriä organisoitua tai jäsentämätöntä dataa. Piilotettujen kuvioiden ja ominaisuuksien löytämiseksi se tekee monimutkaisia toimenpiteitä (esimerkiksi erottaa kissan kuvan koiran kuvasta).
2. Mikä erottaa syväoppimisen koneoppimisesta?
Koneoppimisena tunnetun tekoälyn haarana koulutamme tietokoneita käyttämällä dataa sekä tilastollisia ja algoritmisia tekniikoita, jotta ne paranevat ajan myötä.
Osana koneoppiminen, syväoppiminen jäljittelee ihmisen aivoissa nähtyä hermoverkkoarkkitehtuuria.
3. Mitkä ovat tämänhetkiset käsityksesi hermoverkoista?
Keinotekoiset hermoverkkoina tunnetut järjestelmät muistuttavat hyvin läheisesti ihmiskehossa olevia orgaanisia hermoverkkoja.
Käyttämällä tekniikkaa, joka muistuttaa kuinka ihmisaivot toimintoja, hermoverkko on kokoelma algoritmeja, joiden tarkoituksena on tunnistaa taustalla olevat korrelaatiot tiedossa.
Nämä järjestelmät hankkivat tehtäväkohtaista tietoa altistamalla itsensä useille tietojoukoille ja esimerkeille sen sijaan, että noudattaisivat tehtäväkohtaisia sääntöjä.
Ajatuksena on, että sen sijaan, että sillä olisi esiohjelmoitu ymmärrys näistä tietojoukoista, järjestelmä oppii erottamaan ominaisuudet sille syötetyistä tiedoista.
Neuraaliverkoissa yleisimmin käytetyt kolme verkkokerrosta ovat seuraavat:
- Syöttökerros
- Piilotettu kerros
- Tulostustaso
4. Mikä tarkalleen on perceptroni?
Ihmisen aivoissa oleva biologinen neuroni on verrattavissa perceptroniin. Perceptron vastaanottaa useita syötteitä, joka sitten suorittaa lukuisia muunnoksia ja toimintoja ja tuottaa tulosteen.
Binääriluokituksessa käytetään lineaarista mallia, jota kutsutaan perceptroniksi. Se simuloi neuronia erilaisilla tuloilla, joista jokaisella on erilainen paino.
Neuroni laskee funktion käyttämällä näitä painotettuja syötteitä ja tulostaa tulokset.
5. Mikä syvä hermoverkko oikein on?
Syvä hermoverkko on keinotekoinen hermoverkko (ANN), jossa on useita kerroksia tulo- ja lähtökerrosten (DNN) välillä.
Syvät neuroverkot ovat syvän arkkitehtuurin hermoverkkoja. Sana "syvä" viittaa toimintoihin, joissa on useita tasoja ja yksiköitä yhdessä kerroksessa. Tarkempia malleja voidaan luoda lisäämällä enemmän ja suurempia kerroksia suurempien kuvioiden tallentamiseksi.
6. Mikä monikerroksinen perceptron (MLP) oikein on?
Tulo-, piilo- ja tulostuskerrokset ovat läsnä MLP:issä, aivan kuten hermoverkoissa. Se on rakennettu samalla tavalla kuin yksikerroksinen perceptron, jossa on yksi tai useampi piilotettu kerros.
Yksikerroksisen perceptronin binääritulos voi luokitella vain lineaarisia erotettavia luokkia (0,1), kun taas MLP voi luokitella epälineaariset luokat.
7. Mitä tarkoitusta aktivointitoiminnoilla on neuroverkossa?
Aktivointitoiminto määrittää, tuleeko neuronin aktivoitua perustasolla vai ei. Mikä tahansa aktivointitoiminto voi hyväksyä tulojen painotetun summan plus biasin tulona. Aktivointitoimintoihin kuuluvat askeltoiminto, Sigmoid, ReLU, Tanh ja Softmax.
8. Mitä gradienttilasku oikein on?
Paras tapa minimoida kustannusfunktio tai virhe on gradienttilasku. Tavoitteena on löytää funktion paikallis-globaali minimit. Tämä määrittää polun, jota mallin tulee seurata virheiden minimoimiseksi.
9. Mikä kustannusfunktio tarkalleen on?
Kustannusfunktio on mittari, jonka avulla arvioidaan, kuinka hyvin mallisi toimii. sitä kutsutaan joskus "menetykseksi" tai "virheeksi". Takaisinpropagoinnin aikana sitä käytetään tuloskerroksen virheen laskemiseen.
Hyödynnämme tätä epätarkkuutta edistääksemme hermoverkon koulutusprosesseja työntämällä sen takaisin neuroverkon läpi.
10. Kuinka syvät verkot voivat ylittää matalat verkot?
Piilotettuja kerroksia lisätään neuroverkkoihin tulo- ja lähtökerrosten lisäksi. Syöttö- ja lähtökerrosten välissä matalat neuroverkot käyttävät yhtä piilotettua kerrosta, kun taas syvät neuroverkot käyttävät useita tasoja.
Matala verkko vaatii useita parametreja, jotta se mahtuisi mihin tahansa toimintoon. Deep-verkot voivat sopia toimintoihin paremmin pienelläkin parametrimäärällä, koska ne sisältävät useita kerroksia.
Deep-verkot ovat nyt suositeltavia, koska ne ovat monipuolisia työskennellä kaiken tyyppisen datamallinnuksen kanssa, olipa kyse sitten puheen tai kuvan tunnistamisesta.
11. Kuvaile eteenpäin etenemistä.
Syötteet välitetään yhdessä painojen kanssa haudattuun kerrokseen prosessissa, joka tunnetaan eteenpäin etenemisenä.
Aktivointitoiminnon tulos lasketaan jokaisessa haudatussa kerroksessa, ennen kuin käsittely voi jatkua seuraavalle tasolle.
Prosessi alkaa syöttökerroksesta ja etenee lopulliseen tuloskerrokseen, eli nimi eteenpäin etenemiseen.
12. Mitä on backpropagation?
Kun painoja ja poikkeamia säädetään hermoverkossa, takaisinpropagointia käytetään kustannusfunktion vähentämiseen tarkkailemalla ensin, miten arvo muuttuu.
Kunkin piilotetun kerroksen gradientin ymmärtäminen tekee muutoksen laskemisesta helppoa.
Prosessi, joka tunnetaan nimellä backpropagation, alkaa tuloskerroksesta ja siirtyy taaksepäin syöttökerroksille.
13. Kuinka ymmärrät gradienttileikkauksen syvän oppimisen yhteydessä?
Gradienttileikkaus on menetelmä, jolla ratkaistaan takaisin leviämisen aikana syntyvien räjähtävien gradienttien ongelma (tila, jossa merkittäviä virheellisiä gradientteja kertyy ajan myötä, mikä johtaa huomattaviin säätöihin hermoverkkomallin painoissa harjoituksen aikana).
Räjähtävät gradientit ovat ongelma, joka syntyy, kun gradientit kasvavat liian suuriksi harjoituksen aikana, mikä tekee mallista epävakaa. Jos gradientti on ylittänyt odotetun alueen, gradientin arvot työnnetään elementti kerrallaan ennalta määritettyyn minimi- tai enimmäisarvoon.
Gradienttileikkaus parantaa hermoverkon numeerista vakautta harjoituksen aikana, mutta sillä on minimaalinen vaikutus mallin suorituskykyyn.
14. Mitä ovat Softmax- ja ReLU-toiminnot?
Aktivointitoiminto nimeltä Softmax tuottaa lähdön välillä 0 ja 1. Jokainen lähtö jaetaan siten, että kaikkien lähtöjen summa on yksi. Tulostekerroksissa käytetään usein Softmaxia.
Rectified Linear Unit, joka tunnetaan joskus nimellä ReLU, on eniten käytetty aktivointitoiminto. Jos X on positiivinen, se tulostaa X:n, muuten se tulostaa nollia. ReLU:ta levitetään säännöllisesti haudattuihin kerroksiin.
15. Voidaanko neuroverkkomallia harjoitella, kun kaikki painot ovat nolla?
Hermoverkko ei koskaan opi suorittamaan tiettyä työtä, joten mallia ei ole mahdollista kouluttaa alustamalla kaikki painot nollaan.
Derivaatat pysyvät samoina jokaiselle W:n [1] painolle, jos kaikki painot alustetaan nollaan, mikä johtaa siihen, että neuronit oppivat samat ominaisuudet iteratiivisesti.
Ei pelkkä painojen alustaminen nollaan, vaan minkä tahansa muodon vakioksi johtaa todennäköisesti aliarvoiseen tulokseen.
16. Mikä erottaa aikakauden erästä ja iteraatiosta?
Tietojoukkojen käsittelyn eri muotoja ja gradienttilaskeutumistekniikoita ovat erä, iteraatio ja aikakausi. Epoch sisältää kerran läpi neuroverkon, jossa on täydellinen tietojoukko, sekä eteenpäin että taaksepäin.
Luotettavien tulosten saamiseksi tietojoukko välitetään usein useita kertoja, koska se on liian suuri ohitettavaksi yhdellä yrityksellä.
Tätä käytäntöä, jossa toistuvasti suoritetaan pieni määrä dataa neuroverkon läpi, kutsutaan iteraatioksi. Sen varmistamiseksi, että tietojoukko kulkee onnistuneesti hermoverkkojen läpi, se voidaan jakaa useisiin eriin tai osajoukkoon, jota kutsutaan eräksi.
Tiedonkeruun koosta riippuen kaikki kolme menetelmää – aikakausi, iteraatio ja eräkoko – ovat pohjimmiltaan tapoja käyttää gradientin laskeutumisalgoritmi.
17. Mitä ovat erän normalisointi ja keskeyttäminen?
Dropout estää tietojen ylisovittamisen poistamalla satunnaisesti sekä näkyvät että piilotetut verkkoyksiköt (tyypillisesti pudottaa 20 prosenttia solmuista). Se kaksinkertaistaa iteraatioiden määrän, joka tarvitaan verkon lähentymiseen.
Normalisoimalla kunkin kerroksen tulot siten, että niiden keskimääräinen lähtöaktivointi on nolla ja keskihajonna yksi, eränormalisointi on strategia hermoverkkojen suorituskyvyn ja vakauden parantamiseksi.
18. Mikä erottaa stokastisen gradientin laskeutumisen erägradienttilaskeutumisesta?
Erägradientin laskeutuminen:
- Täydellistä tietojoukkoa käytetään gradientin muodostamiseen erägradientille.
- Valtava tietomäärä ja hitaasti päivittyvät painot vaikeuttavat lähentymistä.
Stokastisen gradientin laskeutuminen:
- Stokastinen gradientti käyttää yhtä näytettä gradientin laskemiseen.
- Useampien painonmuutosten vuoksi se konvergoi huomattavasti nopeammin kuin erägradientti.
19. Miksi on ratkaisevan tärkeää sisällyttää epälineaarisuudet hermoverkkoihin?
Ei ole väliä kuinka monta kerrosta on, hermoverkko käyttäytyy perceptronina epälineaarisuuden puuttuessa, jolloin tulos on lineaarisesti riippuvainen syötteestä.
Toisin sanoen hermoverkko, jossa on n kerrosta ja m piilotettua yksikköä ja lineaarisia aktivointifunktioita, vastaa lineaarista hermoverkkoa, jossa ei ole piilotettuja kerroksia ja jolla on kyky havaita vain lineaariset erotusrajat.
Ilman epälineaarisuutta hermoverkko ei pysty ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia ja luokittelemaan syötettä tarkasti.
20. Mikä on tensori syväoppimisessa?
Tensorina tunnettu moniulotteinen matriisi toimii matriisien ja vektoreiden yleistyksenä. Se on tärkeä tietorakenne syvälle oppimiselle. Perustietotyyppien N-ulotteisia taulukoita käytetään esittämään tensoreita.
Tensorin jokaisella komponentilla on sama tietotyyppi, ja tämä tietotyyppi tunnetaan aina. On mahdollista, että vain osa muodosta tiedetään – eli kuinka monta mittaa on ja kuinka suuri kukin niistä on.
Tilanteissa, joissa syötteet ovat myös täysin tiedossa, suurin osa operaatioista tuottaa täysin tunnetut tensorit; muissa tapauksissa tensorin muoto voidaan määrittää vain graafin suorituksen aikana.
21. Miten valitsisit aktivointitoiminnon syväoppimismallille?
- On järkevää käyttää lineaarista aktivointifunktiota, jos odotettava tulos on todellinen.
- Sigmoidifunktiota tulee käyttää, jos ennustettava tulos on binääriluokkatodennäköisyys.
- Tanh-funktiota voidaan käyttää, jos projisoitu tulos sisältää kaksi luokitusta.
- Laskennan helppouden ansiosta ReLU-toimintoa voidaan käyttää monenlaisissa tilanteissa.
22. Mitä tarkoitat CNN:llä?
Visuaalisen kuvan arviointiin erikoistuneita syviä hermoverkkoja ovat konvoluutiohermoverkot (CNN tai ConvNet). Tässä sen sijaan, että neuroverkoissa, joissa vektori edustaa tuloa, syöte on monikanavainen kuva.
CNN:t käyttävät monikerroksisia perceptroneja erityisellä tavalla, joka vaatii hyvin vähän esikäsittelyä.
23. Mitkä ovat monet CNN-kerrokset?
Konvoluutiokerros: Pääkerros on konvoluutiokerros, jossa on erilaisia opittavia suodattimia ja vastaanottava kenttä. Tämä ensimmäinen kerros ottaa syöttötiedot ja poimii sen ominaisuudet.
ReLU-kerros: Tekemällä verkoista epälineaarisia tämä kerros muuttaa negatiiviset pikselit nollaksi.
Poolauskerros: Minimoimalla prosessoinnin ja verkkoasetukset poolauskerros minimoi vähitellen esityksen tilakoon. Max pooling on eniten käytetty poolausmenetelmä.
24. Mitä vaikutuksia yli- ja aliasetuksella on, ja miten voit välttää ne?
Tätä kutsutaan ylisovitukseksi, kun malli oppii harjoitustietojen monimutkaisuudet ja kohinan siihen pisteeseen, jossa se vaikuttaa negatiivisesti mallin tuoreen datan käyttöön.
Se tapahtuu todennäköisemmin epälineaarisilla malleilla, jotka ovat paremmin mukautuvia tavoitefunktion oppimisen aikana. Malli voidaan kouluttaa havaitsemaan autoja ja kuorma-autoja, mutta se saattaa pystyä tunnistamaan vain tietyllä laatikkomuodolla olevat ajoneuvot.
Koska se on koulutettu käyttämään vain yhden tyyppistä kuorma-autoa, se ei ehkä pysty havaitsemaan lava-autoa. Harjoitustiedoissa malli toimii hyvin, mutta ei todellisessa maailmassa.
Alasovitetulla mallilla tarkoitetaan mallia, joka ei ole tarpeeksi perehtynyt dataan tai ei pysty yleistämään uuteen tietoon. Tämä tapahtuu usein, kun mallia koulutetaan riittämättömillä tai epätarkoilla tiedoilla.
Aliasennus heikentää tarkkuutta ja suorituskykyä.
Datasta uudelleenotantaminen mallin tarkkuuden arvioimiseksi (K-kertainen ristiinvalidointi) ja validointitietojoukon käyttäminen mallin arvioimiseen ovat kaksi tapaa välttää yli- ja alisovitus.
25. Mikä on RNN syväoppimisessa?
Toistuvat hermoverkot (RNN:t), yleinen keinotekoisten hermoverkkojen lajike, kutsutaan lyhenteellä RNN. Niitä käytetään muun muassa genomien, käsinkirjoituksen, tekstin ja datasekvenssien käsittelyyn. Tarvittavaa koulutusta varten RNN:t käyttävät backpropagaatiota.
26. Kuvaile Adam Optimizer -työkalua
Adam Optimizer, joka tunnetaan myös nimellä adaptiivinen momentum, on optimointitekniikka, joka on kehitetty käsittelemään meluisia tilanteita, joissa on harvat kaltevuudet.
Sen lisäksi, että Adam Optimizer tarjoaa parametrikohtaisia päivityksiä nopeamman konvergenssin saavuttamiseksi, se parantaa konvergenssia vauhdin kautta varmistaen, että malli ei jää loukkuun satulakohtaan.
27. Deep autoenkooderit: mitä ne ovat?
Deep autoencoder on yhteinen nimi kahdelle symmetriselle syvälle uskomusverkostolle, jotka yleensä sisältävät neljä tai viisi matalaa kerrosta verkon koodauspuoliskolle ja toisen neljän tai viiden kerroksen sarjan dekoodauspuoliskolle.
Nämä kerrokset muodostavat perustan syvälle uskomusverkostolle, ja niitä rajoittavat Boltzmannin koneet. Jokaisen RBM:n jälkeen syvä autoenkooderi tekee binäärimuutoksia tietojoukkoon MNIST.
Niitä voidaan käyttää myös muissa tietojoukoissa, joissa Gaussin korjatut muunnokset olisivat paremmat kuin RBM.
28. Mitä Tensori tarkoittaa Tensorflowssa?
Tämä on toinen syvän oppimisen haastattelukysymys, jota kysytään säännöllisesti. Tensori on matemaattinen käsite, joka visualisoidaan korkeampiulotteisina taulukoina.
Tensorit ovat näitä datataulukoita, jotka toimitetaan syötteenä hermoverkkoon ja joilla on erilaisia ulottuvuuksia ja sijoituksia.
29. Laskennallisen graafin selitys
TensorFlow'n perusta on laskennallisen graafin rakentaminen. Jokainen solmu toimii solmuverkostossa, jossa solmut tarkoittavat matemaattisia operaatioita ja reunat tensoreja.
Sitä kutsutaan joskus "DataFlow Graphiksi", koska tieto virtaa kaavion muodossa.
30. Generatiiviset kontradiktoriset verkot (GAN:t): mitä ne ovat?
Deep Learningissä generatiivinen mallinnus suoritetaan käyttämällä generatiivisia vastakkainasettelua. Se on valvomaton työ, jossa tulos tuotetaan tunnistamalla syöttötiedon kuvioita.
Diskriminaattoria käytetään luokittelemaan generaattorin tuottamat ilmentymät, kun taas generaattoria käytetään uusien esimerkkien tuottamiseen.
31. Kuinka aiot valita hermosolujen ja piilokerrosten määrän, jotka sisällytetään hermoverkkoon, kun suunnittelet arkkitehtuuria?
Liiketoiminnan haasteessa hermoverkkoarkkitehtuurin rakentamiseen tarvittavien hermosolujen ja piilokerrosten tarkkaa määrää ei voida määrittää millään kovilla ja nopeilla säännöillä.
Neuraaliverkossa piilokerroksen koon tulisi olla jonnekin tulo- ja lähtökerroksen koon puolivälissä.
Hermoverkkosuunnittelun etumatka voidaan saavuttaa muutamalla yksinkertaisella menetelmällä:
Paras tapa vastata jokaiseen ainutlaatuiseen reaalimaailman ennustavan mallinnuksen haasteeseen aloittamalla systemaattisella perustestauksella nähdäksesi, mikä toimisi parhaiten missä tahansa tiedossa, perustuen aikaisempaan kokemukseen neuroverkoista samanlaisissa reaalimaailman olosuhteissa.
Verkkokokoonpanon voi valita ongelmaalueen tuntemuksen ja aikaisemman hermoverkkokokemuksen perusteella. Arvioitaessa hermoverkon kokoonpanoa, kerrosten ja neuronien lukumäärä, joita käytetään liittyvissä ongelmissa, on hyvä paikka aloittaa.
Neuraaliverkon monimutkaisuutta tulisi lisätä asteittain ennustetun tehon ja tarkkuuden perusteella alkaen yksinkertaisesta hermoverkkosuunnittelusta.
32. Millaisia hermoverkkoja syvävahvistusoppimisessa käytetään?
- Koneoppimisen paradigmassa, jota kutsutaan vahvistusoppimiseksi, malli toimii maksimoidakseen ajatuksen kumulatiivisesta palkkiosta, aivan kuten elävät asiat tekevät.
- Pelejä ja itseohjautuvia ajoneuvoja kuvataan molemmille ongelmiksi vahvistaminen oppiminen.
- Näyttöä käytetään syötteenä, jos esitettävä ongelma on peli. Tuottaakseen lähdön seuraaville vaiheille algoritmi ottaa pikselit syötteeksi ja käsittelee ne monien konvoluutiohermoverkkojen kerrosten kautta.
- Mallin toimien tulokset, joko suotuisat tai huonot, toimivat vahvistuksena.
Yhteenveto
Deep Learning on kasvattanut suosiotaan vuosien varrella, ja sillä on sovelluksia käytännössä kaikilla toimialoilla.
Yritykset etsivät yhä enemmän osaavia asiantuntijoita, jotka voivat suunnitella malleja, jotka jäljittelevät ihmisen käyttäytymistä syväoppimisen ja koneoppimisen lähestymistapojen avulla.
Hakijat, jotka lisäävät taitojaan ja ylläpitävät tietämystään näistä huipputeknologioista, voivat löytää laajan valikoiman työmahdollisuuksia houkuttelevalla palkalla.
Voit aloittaa haastattelut nyt, kun sinulla on vahva käsitys siitä, kuinka vastata joihinkin useimmin kysyttyihin syvän oppimisen haastattelukysymyksiin. Ota seuraava askel tavoitteidesi perusteella.
Vieraile Hashdorkissa Haastattelusarja valmistautua haastatteluihin.
Jätä vastaus