विषय - सूची[छिपाना][प्रदर्शन]
- 1. मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डीप लर्निंग के बीच अंतर स्पष्ट करें।
- 2. कृपया विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग का वर्णन करें।
- 3. पूर्वाग्रह बनाम विचरण व्यापार-बंद क्या है?
- 4. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समय के साथ काफी विकसित हुए हैं। दिए गए डेटा सेट का उपयोग करने के लिए कोई सही एल्गोरिदम कैसे चुनता है?
- 5. सहप्रसरण और सहसम्बन्ध किस प्रकार भिन्न हैं?
- 6. मशीन लर्निंग में, क्लस्टरिंग का क्या अर्थ है?
- 7. आपका पसंदीदा मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या है?
- 8. मशीन लर्निंग में रैखिक प्रतिगमन: यह क्या है?
- 9. KNN और k- साधन क्लस्टरिंग के बीच अंतर का वर्णन करें।
- 10. आपके लिए "चयन पूर्वाग्रह" का क्या अर्थ है?
- 11. बेयस प्रमेय वास्तव में क्या है?
- 12. मशीन लर्निंग मॉडल में, 'प्रशिक्षण सेट' और 'टेस्ट सेट' क्या हैं?
- 13. मशीन लर्निंग में एक परिकल्पना क्या है?
- 14. मशीन लर्निंग ओवरफिटिंग का क्या मतलब है, और इसे कैसे रोका जा सकता है?
- 15. Naive Bayes क्लासिफायरियर वास्तव में क्या हैं?
- 16. लागत फलन और हानि फलन का क्या अर्थ है?
- 17. क्या एक जनरेटिव मॉडल को एक भेदभावपूर्ण मॉडल से अलग करता है?
- 18. टाइप I और टाइप II त्रुटियों के बीच भिन्नताओं का वर्णन करें।
- 19. मशीन लर्निंग में, एन्सेम्बल लर्निंग तकनीक क्या है?
- 20. पैरामीट्रिक मॉडल वास्तव में क्या हैं? एक उदाहरण दीजिए।
- 21. सहयोगी फ़िल्टरिंग का वर्णन करें। साथ ही सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग?
- 22. टाइम सीरीज़ से आपका क्या मतलब है?
- 23. ग्रेडिएंट बूस्टिंग और रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिदम के बीच भिन्नताओं का वर्णन करें।
- 24. आपको भ्रम मैट्रिक्स की आवश्यकता क्यों है? यह क्या है?
- 25. सिद्धांत घटक विश्लेषण वास्तव में क्या है?
- 26. पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) के लिए घटक रोटेशन इतना महत्वपूर्ण क्यों है?
- 27. नियमितीकरण और सामान्यीकरण एक दूसरे से कैसे भिन्न होते हैं?
- 28. सामान्यीकरण और मानकीकरण एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं?
- 29. "विचरण मुद्रास्फीति कारक" का वास्तव में क्या अर्थ है?
- 30. प्रशिक्षण सेट के आकार के आधार पर, आप एक क्लासिफायरियर कैसे चुनते हैं?
- 31. मशीन लर्निंग में किस एल्गोरिथम को "आलसी सीखने वाला" कहा जाता है और क्यों?
- 32. आरओसी वक्र और एयूसी क्या हैं?
- 33. हाइपरपैरामीटर क्या हैं? क्या उन्हें मॉडल मापदंडों से अद्वितीय बनाता है?
- 34. F1 स्कोर, रिकॉल और सटीक का क्या मतलब है?
- 35. वास्तव में क्रॉस-सत्यापन क्या है?
- 36. मान लीजिए कि आपने पाया कि आपके मॉडल में एक महत्वपूर्ण भिन्नता है। आपकी राय में, इस स्थिति को संभालने के लिए कौन सा एल्गोरिदम सबसे उपयुक्त है?
- 37. रिज रिग्रेशन और लासो रिग्रेशन में क्या अंतर है?
- 38. कौन सा अधिक महत्वपूर्ण है: मॉडल प्रदर्शन या मॉडल सटीकता? आप किसका पक्ष लेंगे और क्यों?
- 39. आप असमानताओं वाले डेटासेट का प्रबंधन कैसे करेंगे?
- 40. आप बूस्टिंग और बैगिंग में कैसे अंतर कर सकते हैं?
- 41. आगमनात्मक और निगमनात्मक अधिगम में अंतर स्पष्ट कीजिए।
- निष्कर्ष
व्यक्तियों के लिए सूचना और सेवाओं की पहुंच बढ़ाने के लिए व्यवसाय अत्याधुनिक तकनीक, जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं।
इन तकनीकों को बैंकिंग, वित्त, खुदरा, विनिर्माण और स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न उद्योगों द्वारा अपनाया जा रहा है।
एआई का उपयोग करने वाली सबसे अधिक मांग वाली संगठनात्मक भूमिकाओं में से एक डेटा वैज्ञानिकों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंजीनियरों, मशीन लर्निंग इंजीनियरों और डेटा विश्लेषकों के लिए है।
यह पोस्ट आपको विभिन्न प्रकार के माध्यम से ले जाएगा यंत्र अधिगम अपनी आदर्श नौकरी की तलाश में पूछे जाने वाले किसी भी प्रश्न के लिए तैयार होने में आपकी सहायता के लिए, बुनियादी से जटिल तक साक्षात्कार प्रश्न।
1. मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डीप लर्निंग के बीच अंतर स्पष्ट करें।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एप्रोच को नियोजित करता है जो कंप्यूटर सिस्टम को तर्क और नियमों के साथ मानव जैसी बुद्धि का उपयोग करने वाले कार्यों को करने की अनुमति देता है।
मशीन लर्निंग विभिन्न प्रकार के आँकड़ों और डीप लर्निंग दृष्टिकोणों का उपयोग करता है ताकि मशीनें अपने पूर्व प्रदर्शन से सीख सकें और मानव पर्यवेक्षण के बिना कुछ कार्यों को स्वयं करने में अधिक कुशल बन सकें।
डीप लर्निंग एल्गोरिदम का एक संग्रह है जो सॉफ्टवेयर को खुद से सीखने और आवाज और चित्र पहचान जैसे विभिन्न व्यावसायिक कार्यों को करने की अनुमति देता है।
सिस्टम जो उनके बहुपरत को उजागर करते हैं तंत्रिका जाल सीखने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा गहन शिक्षण करने में सक्षम हैं।
2. कृपया विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग का वर्णन करें।
मशीन लर्निंग मोटे तौर पर तीन अलग-अलग प्रकारों में मौजूद है:
- पर्यवेक्षित शिक्षण: एक मॉडल पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग में लेबल या ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके भविष्यवाणियां या निर्णय बनाता है। डेटा सेट जिन्हें उनके अर्थ को बढ़ाने के लिए टैग या लेबल किया गया है, उन्हें लेबल किया गया डेटा कहा जाता है।
- अनुपयोगी शिक्षण: हमारे पास बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए लेबल वाला डेटा नहीं है। आने वाले डेटा में, एक मॉडल पैटर्न, विषमताएं और सहसंबंध ढूंढ सकता है।
- सुदृढीकरण सीखना: मॉडल कर सकता है सुदृढीकरण का उपयोग करके सीखें सीखना और उसके पूर्व व्यवहार के लिए मिले पुरस्कार।
3. पूर्वाग्रह बनाम विचरण व्यापार-बंद क्या है?
ओवरफिटिंग पूर्वाग्रह का परिणाम है, जो कि वह डिग्री है जिस तक एक मॉडल डेटा को फिट करता है। पूर्वाग्रह आपके में गलत या बहुत सरल मान्यताओं के कारण होता है मशीन सीखने एल्गोरिदम.
वेरिएंस आपके एमएल एल्गोरिथम में जटिलता के कारण होने वाली गलतियों को संदर्भित करता है, जो प्रशिक्षण डेटा और ओवरफिटिंग में बड़ी मात्रा में भिन्नता के प्रति संवेदनशीलता पैदा करता है।
विचरण यह है कि इनपुट के आधार पर एक मॉडल कितना भिन्न होता है।
दूसरे शब्दों में, बुनियादी मॉडल अत्यंत पक्षपाती होते हुए भी स्थिर (कम विचरण) होते हैं। ओवरफिटिंग जटिल मॉडल के साथ एक समस्या है, हालांकि वे फिर भी मॉडल की वास्तविकता (निम्न पूर्वाग्रह) को पकड़ लेते हैं।
उच्च भिन्नता और उच्च पूर्वाग्रह दोनों को रोकने के लिए, सर्वोत्तम त्रुटि में कमी के लिए पूर्वाग्रह और भिन्नता के बीच एक व्यापार बंद आवश्यक है।
4. मशीन लर्निंग एल्गोरिदम समय के साथ काफी विकसित हुए हैं। दिए गए डेटा सेट का उपयोग करने के लिए कोई सही एल्गोरिदम कैसे चुनता है?
मशीन लर्निंग तकनीक जिसका उपयोग किया जाना चाहिए, वह किसी विशिष्ट डेटासेट में डेटा के प्रकार पर निर्भर करता है।
जब डेटा रैखिक होता है, तो रैखिक प्रतिगमन का उपयोग किया जाता है। यदि डेटा गैर-रैखिकता का संकेत देता है तो बैगिंग विधि बेहतर प्रदर्शन करेगी। यदि व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए डेटा का मूल्यांकन या व्याख्या की जानी है तो हम निर्णय पेड़ या एसवीएम का उपयोग कर सकते हैं।
यदि डेटासेट में फ़ोटो, वीडियो और ऑडियो शामिल हैं, तो सटीक उत्तर प्राप्त करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क उपयोगी हो सकते हैं।
किसी विशिष्ट परिस्थिति या डेटा के संग्रह के लिए एल्गोरिथम का चुनाव केवल एक उपाय पर नहीं किया जा सकता है।
सर्वोत्तम फिट विधि विकसित करने के उद्देश्य से, हमें पहले खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (ईडीए) का उपयोग करके डेटा की जांच करनी चाहिए और डेटासेट के उपयोग के लक्ष्य को समझना चाहिए।
5. सहप्रसरण और सहसम्बन्ध किस प्रकार भिन्न हैं?
सहप्रसरण मूल्यांकन करता है कि कैसे दो चर एक दूसरे से जुड़े हुए हैं और एक दूसरे में परिवर्तन के जवाब में कैसे बदल सकता है।
यदि परिणाम सकारात्मक है, तो यह इंगित करता है कि चर के बीच एक सीधा संबंध है और यह कि आधार चर में वृद्धि या कमी के साथ वृद्धि या कमी होगी, यह मानते हुए कि अन्य सभी स्थितियां स्थिर रहती हैं।
सहसंबंध दो यादृच्छिक चर के बीच की कड़ी को मापता है और इसमें केवल तीन अलग-अलग मान होते हैं: 1, 0, और -1।
6. मशीन लर्निंग में, क्लस्टरिंग का क्या अर्थ है?
गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण विधियाँ जो डेटा को एक साथ समूहित करती हैं, क्लस्टरिंग कहलाती हैं। डेटा बिंदुओं के संग्रह के साथ, क्लस्टरिंग तकनीक को लागू किया जा सकता है।
आप इस रणनीति का उपयोग करके सभी डेटा बिंदुओं को उनके कार्यों के अनुसार समूहित कर सकते हैं।
एक ही श्रेणी में आने वाले डेटा बिंदुओं की विशेषताएं और गुण समान होते हैं, जबकि अलग-अलग समूहों में आने वाले डेटा बिंदु अलग-अलग होते हैं।
इस दृष्टिकोण का उपयोग सांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।
7. आपका पसंदीदा मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या है?
आपके पास इस प्रश्न में अपनी प्राथमिकताओं और अद्वितीय प्रतिभाओं को प्रदर्शित करने का अवसर है, साथ ही साथ कई मशीन लर्निंग तकनीकों के बारे में आपका व्यापक ज्ञान है।
विचार करने के लिए यहां कुछ विशिष्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम दिए गए हैं:
- रेखीय प्रतिगमन
- रसद प्रतिगमन
- भोले भाले
- निर्णय के पेड़
- K का अर्थ है
- यादृच्छिक वन एल्गोरिथ्म
- K-निकटतम पड़ोसी (KNN)
8. मशीन लर्निंग में रैखिक प्रतिगमन: यह क्या है?
एक पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम रैखिक प्रतिगमन है।
यह आश्रित और स्वतंत्र चर के बीच रैखिक संबंध निर्धारित करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण में कार्यरत है।
रैखिक प्रतिगमन का समीकरण इस प्रकार है:
वाई = ए + बीएक्स
जहाँ:
- इनपुट या स्वतंत्र चर को X कहा जाता है।
- आश्रित या आउटपुट चर Y है।
- X का गुणांक b है, और इसका अंत:खंड a है।
9. KNN और k- साधन क्लस्टरिंग के बीच अंतर का वर्णन करें।
प्राथमिक अंतर यह है कि KNN (एक वर्गीकरण विधि, पर्यवेक्षित शिक्षण) को लेबल किए गए बिंदुओं की आवश्यकता होती है जबकि k- साधन नहीं (क्लस्टरिंग एल्गोरिथम, अनुपयोगी शिक्षण)।
आप K-निकटतम पड़ोसियों का उपयोग करके लेबल किए गए डेटा को लेबल रहित बिंदु में वर्गीकृत कर सकते हैं। K- साधन क्लस्टरिंग अंक के बीच की औसत दूरी का उपयोग यह जानने के लिए करती है कि लेबल रहित बिंदुओं को कैसे समूहित किया जाए।
10. आपके लिए "चयन पूर्वाग्रह" का क्या अर्थ है?
किसी प्रयोग के नमूनाकरण चरण में पूर्वाग्रह सांख्यिकीय अशुद्धि के कारण होता है।
अशुद्धि के परिणामस्वरूप एक नमूना समूह को प्रयोग में अन्य समूहों की तुलना में अधिक बार चुना जाता है।
यदि चयन पूर्वाग्रह को स्वीकार नहीं किया जाता है, तो इसका परिणाम गलत निष्कर्ष हो सकता है।
11. बेयस प्रमेय वास्तव में क्या है?
जब हम अन्य संभावनाओं से अवगत होते हैं, तो हम बेयस प्रमेय का उपयोग करके एक संभावना निर्धारित कर सकते हैं। यह दूसरे शब्दों में, पूर्व सूचना के आधार पर किसी घटना की पश्च संभावना प्रदान करता है।
इस प्रमेय द्वारा सशर्त संभावनाओं का अनुमान लगाने के लिए एक ध्वनि विधि प्रदान की गई है।
वर्गीकरण पूर्वानुमानित मॉडलिंग समस्याओं को विकसित करते समय और एक प्रशिक्षण के लिए एक मॉडल को फिट करना मशीन लर्निंग में डेटासेट, बेयस प्रमेय लागू होता है (अर्थात Naive Bayes, Bayes Optimal Classifier)।
12. मशीन लर्निंग मॉडल में, 'प्रशिक्षण सेट' और 'टेस्ट सेट' क्या हैं?
प्रशिक्षण सेट:
- प्रशिक्षण सेट में ऐसे उदाहरण होते हैं जो विश्लेषण और सीखने के लिए मॉडल को भेजे जाते हैं।
- यह लेबल वाला डेटा है जिसका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा।
- आमतौर पर, कुल डेटा का 70% प्रशिक्षण डेटासेट के रूप में उपयोग किया जाता है।
टेस्ट सेट:
- परीक्षण सेट का उपयोग मॉडल की परिकल्पना पीढ़ी सटीकता का आकलन करने के लिए किया जाता है।
- हम लेबल किए गए डेटा के बिना परीक्षण करते हैं और फिर परिणामों की पुष्टि के लिए लेबल का उपयोग करते हैं।
- शेष 30% का उपयोग परीक्षण डेटासेट के रूप में किया जाता है।
13. मशीन लर्निंग में एक परिकल्पना क्या है?
मशीन लर्निंग मौजूदा डेटासेट के उपयोग को किसी दिए गए फ़ंक्शन को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम बनाता है जो इनपुट को आउटपुट से जोड़ता है। इसे फ़ंक्शन सन्निकटन के रूप में जाना जाता है।
इस मामले में, दी गई स्थिति के आधार पर सभी बोधगम्य टिप्पणियों को सर्वोत्तम तरीके से स्थानांतरित करने के लिए अज्ञात लक्ष्य फ़ंक्शन के लिए सन्निकटन को नियोजित किया जाना चाहिए।
मशीन लर्निंग में, एक परिकल्पना एक मॉडल है जो लक्ष्य फ़ंक्शन का अनुमान लगाने और उपयुक्त इनपुट-टू-आउटपुट मैपिंग को पूरा करने में सहायता करता है।
एल्गोरिदम का चयन और डिज़ाइन संभावित परिकल्पनाओं के स्थान की परिभाषा के लिए अनुमति देता है जिसे एक मॉडल द्वारा दर्शाया जा सकता है।
एकल परिकल्पना के लिए, लोअरकेस h (h) का उपयोग किया जाता है, लेकिन पूंजी h (H) का उपयोग संपूर्ण परिकल्पना स्थान के लिए किया जाता है जिसे खोजा जा रहा है। हम संक्षेप में इन नोटेशन की समीक्षा करेंगे:
- एक परिकल्पना (एच) एक विशेष मॉडल है जो आउटपुट के लिए इनपुट के मानचित्रण की सुविधा प्रदान करता है, जिसे बाद में मूल्यांकन और भविष्यवाणी के लिए उपयोग किया जा सकता है।
- एक परिकल्पना सेट (H) परिकल्पनाओं का एक खोजने योग्य स्थान है जिसका उपयोग इनपुट को आउटपुट में मैप करने के लिए किया जा सकता है। समस्या निर्धारण, मॉडल और मॉडल विन्यास सामान्य सीमाओं के कुछ उदाहरण हैं।
14. मशीन लर्निंग ओवरफिटिंग का क्या मतलब है, और इसे कैसे रोका जा सकता है?
जब कोई मशीन अपर्याप्त डेटासेट से सीखने का प्रयास करती है, तो ओवरफिटिंग होती है।
नतीजतन, ओवरफिटिंग डेटा वॉल्यूम के साथ विपरीत रूप से सहसंबद्ध है। क्रॉस-सत्यापन दृष्टिकोण छोटे डेटासेट के लिए ओवरफिटिंग से बचने की अनुमति देता है। इस पद्धति में डेटासेट को दो भागों में विभाजित किया जाता है।
परीक्षण और प्रशिक्षण के लिए डेटासेट में ये दो भाग होंगे। प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग मॉडल बनाने के लिए किया जाता है, जबकि परीक्षण डेटासेट का उपयोग विभिन्न इनपुट का उपयोग करके मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।
इस तरह ओवरफिटिंग को रोका जा सकता है।
15. Naive Bayes क्लासिफायरियर वास्तव में क्या हैं?
विभिन्न वर्गीकरण विधियां Naive Bayes क्लासिफायरियर बनाती हैं। एल्गोरिदम का एक सेट जिसे इन क्लासिफायर के रूप में जाना जाता है, सभी एक ही मौलिक विचार पर काम करते हैं।
भोले बेयस क्लासिफायर द्वारा बनाई गई धारणा यह है कि एक विशेषता की उपस्थिति या अनुपस्थिति का किसी अन्य विशेषता की उपस्थिति या अनुपस्थिति पर कोई असर नहीं पड़ता है।
दूसरे शब्दों में, इसे हम "बेवकूफ" कहते हैं क्योंकि यह धारणा बनाता है कि प्रत्येक डेटासेट विशेषता समान रूप से महत्वपूर्ण और स्वतंत्र है।
भोले बेयस क्लासिफायर का उपयोग करके वर्गीकरण किया जाता है। जब स्वतंत्रता का आधार सत्य होता है तो वे अधिक जटिल भविष्यवाणियों की तुलना में उपयोग करने और बेहतर परिणाम देने में आसान होते हैं।
पाठ विश्लेषण, स्पैम फ़िल्टरिंग और अनुशंसा प्रणाली में, वे कार्यरत हैं।
16. लागत फलन और हानि फलन का क्या अर्थ है?
वाक्यांश "लॉस फंक्शन" नुकसान की गणना की प्रक्रिया को संदर्भित करता है जब डेटा के सिर्फ एक टुकड़े को ध्यान में रखा जाता है।
इसके विपरीत, हम कई डेटा के लिए गलतियों की कुल मात्रा निर्धारित करने के लिए लागत फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं। कोई महत्वपूर्ण अंतर मौजूद नहीं है।
दूसरे शब्दों में, जबकि लागत कार्य पूरे प्रशिक्षण डेटासेट के अंतर को एकत्रित करते हैं, हानि कार्यों को एक रिकॉर्ड के लिए वास्तविक और अनुमानित मूल्यों के बीच अंतर को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
17. क्या एक जनरेटिव मॉडल को एक भेदभावपूर्ण मॉडल से अलग करता है?
एक भेदभावपूर्ण मॉडल कई डेटा श्रेणियों के बीच अंतर सीखता है। एक जनरेटिव मॉडल विभिन्न डेटा प्रकारों को चुनता है।
वर्गीकरण समस्याओं पर, भेदभावपूर्ण मॉडल अक्सर अन्य मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
18. टाइप I और टाइप II त्रुटियों के बीच भिन्नताओं का वर्णन करें।
झूठी सकारात्मकता टाइप I त्रुटियों की श्रेणी में आती है, जबकि झूठी नकारात्मक टाइप II त्रुटियों के अंतर्गत आती है (यह दावा करते हुए कि वास्तव में कुछ भी नहीं हुआ है)।
19. मशीन लर्निंग में, एन्सेम्बल लर्निंग तकनीक क्या है?
एन्सेम्बल लर्निंग नामक एक तकनीक अधिक शक्तिशाली मॉडल बनाने के लिए कई मशीन लर्निंग मॉडल को मिलाती है।
एक मॉडल कई कारणों से भिन्न हो सकता है। कई कारण हैं:
- विभिन्न आबादी
- विभिन्न परिकल्पना
- विभिन्न मॉडलिंग के तरीके
मॉडल के प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा का उपयोग करते समय हमें एक समस्या का सामना करना पड़ेगा। पूर्वाग्रह, विचरण और इरेड्यूसबल त्रुटि इस गलती के संभावित प्रकार हैं।
अब, हम मॉडल में पूर्वाग्रह और भिन्नता के बीच इस संतुलन को पूर्वाग्रह-भिन्नता व्यापार-बंद कहते हैं, और यह हमेशा मौजूद होना चाहिए। यह ट्रेड-ऑफ पहनावा सीखने के उपयोग के माध्यम से पूरा किया जाता है।
यद्यपि विभिन्न पहनावा दृष्टिकोण उपलब्ध हैं, कई मॉडलों के संयोजन के लिए दो सामान्य रणनीतियाँ हैं:
- बैगिंग नामक एक मूल दृष्टिकोण अतिरिक्त प्रशिक्षण सेट तैयार करने के लिए प्रशिक्षण सेट का उपयोग करता है।
- बूस्टिंग, एक अधिक परिष्कृत तकनीक: प्रशिक्षण सेट के लिए आदर्श भारोत्तोलन सूत्र खोजने के लिए बैगिंग की तरह, बूस्टिंग का उपयोग किया जाता है।
20. पैरामीट्रिक मॉडल वास्तव में क्या हैं? एक उदाहरण दीजिए।
पैरामीट्रिक मॉडल में सीमित मात्रा में पैरामीटर होते हैं। डेटा का पूर्वानुमान लगाने के लिए, आपको केवल मॉडल के पैरामीटर जानने की आवश्यकता है।
निम्नलिखित विशिष्ट उदाहरण हैं: लॉजिस्टिक रिग्रेशन, लीनियर रिग्रेशन और लीनियर एसवीएम। गैर-पैरामीट्रिक मॉडल लचीले होते हैं क्योंकि उनमें असीमित संख्या में पैरामीटर हो सकते हैं।
डेटा पूर्वानुमान के लिए मॉडल के पैरामीटर और देखे गए डेटा की स्थिति आवश्यक है। यहां कुछ विशिष्ट उदाहरण दिए गए हैं: विषय मॉडल, निर्णय वृक्ष, और k-निकटतम पड़ोसी।
21. सहयोगी फ़िल्टरिंग का वर्णन करें। साथ ही सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग?
अनुरूप सामग्री सुझाव बनाने के लिए एक आजमाई हुई और सही विधि सहयोगी फ़िल्टरिंग है।
सहयोगी फ़िल्टरिंग नामक अनुशंसा प्रणाली का एक रूप साझा हितों के साथ उपयोगकर्ता वरीयताओं को संतुलित करके ताजा सामग्री की भविष्यवाणी करता है।
उपयोगकर्ता प्राथमिकताएं ही एकमात्र ऐसी चीज है जिस पर सामग्री-आधारित अनुशंसाकर्ता सिस्टम विचार करते हैं। उपयोगकर्ता के पूर्व चयनों के आलोक में, संबंधित सामग्री से नई सिफारिशें प्रदान की जाती हैं।
22. टाइम सीरीज़ से आपका क्या मतलब है?
एक समय श्रृंखला आरोही क्रम में संख्याओं का एक संग्रह है। पूर्व निर्धारित समयावधि में, यह चयनित डेटा बिंदुओं की गति की निगरानी करता है और समय-समय पर डेटा बिंदुओं को कैप्चर करता है।
समय श्रृंखला के लिए कोई न्यूनतम या अधिकतम समय इनपुट नहीं है।
विश्लेषकों द्वारा अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार डेटा का विश्लेषण करने के लिए समय श्रृंखला का अक्सर उपयोग किया जाता है।
23. ग्रेडिएंट बूस्टिंग और रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिदम के बीच भिन्नताओं का वर्णन करें।
यादृच्छिक वन:
- बड़ी संख्या में निर्णय वृक्षों को अंत में एक साथ जमा किया जाता है और उन्हें यादृच्छिक वन के रूप में जाना जाता है।
- जबकि ग्रेडिएंट बूस्टिंग प्रत्येक पेड़ को दूसरों से स्वतंत्र रूप से उत्पन्न करता है, यादृच्छिक वन एक समय में प्रत्येक पेड़ का निर्माण करता है।
- मल्टीक्लास वस्तु का पता लगाना यादृच्छिक जंगलों के साथ अच्छी तरह से काम करता है।
ग्रेडिएंट बूस्टिंग:
- जबकि रैंडम फ़ॉरेस्ट प्रक्रिया के अंत में निर्णय वृक्षों में शामिल हो जाते हैं, ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनें उन्हें शुरुआत से जोड़ती हैं।
- यदि मापदंडों को उचित रूप से समायोजित किया जाता है, तो ग्रेडिएंट बूस्टिंग परिणामों के संदर्भ में रैंडम फ़ॉरेस्ट को बेहतर बनाता है, लेकिन यह एक स्मार्ट विकल्प नहीं है यदि डेटा सेट में बहुत अधिक आउटलेयर, विसंगतियाँ या शोर हैं क्योंकि इससे मॉडल ओवरफिट हो सकता है।
- जब असंतुलित डेटा होता है, जैसा कि रीयल-टाइम जोखिम मूल्यांकन में होता है, ग्रेडिएंट बूस्टिंग अच्छा प्रदर्शन करता है।
24. आपको भ्रम मैट्रिक्स की आवश्यकता क्यों है? यह क्या है?
भ्रम मैट्रिक्स के रूप में जानी जाने वाली एक तालिका, जिसे कभी-कभी त्रुटि मैट्रिक्स के रूप में जाना जाता है, का व्यापक रूप से यह दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है कि एक वर्गीकरण मॉडल, या क्लासिफायरियर, परीक्षण डेटा के एक सेट पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है, जिसके लिए वास्तविक मान ज्ञात हैं।
यह हमें यह देखने में सक्षम बनाता है कि कोई मॉडल या एल्गोरिथम कैसा प्रदर्शन करता है। यह हमारे लिए विभिन्न पाठ्यक्रमों के बीच गलतफहमियों का पता लगाना आसान बनाता है।
यह मूल्यांकन करने के तरीके के रूप में कार्य करता है कि मॉडल या एल्गोरिदम कितनी अच्छी तरह से किया जाता है।
एक वर्गीकरण मॉडल की भविष्यवाणियों को एक भ्रम मैट्रिक्स में संकलित किया जाता है। सही और गलत पूर्वानुमानों की कुल संख्या को विभाजित करने के लिए प्रत्येक वर्ग लेबल के गणना मूल्यों का उपयोग किया गया था।
यह क्लासिफायर द्वारा किए गए दोषों के साथ-साथ क्लासिफायर के कारण होने वाली विभिन्न प्रकार की त्रुटियों पर विवरण प्रदान करता है।
25. सिद्धांत घटक विश्लेषण वास्तव में क्या है?
एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध चरों की संख्या को कम करके, लक्ष्य डेटा संग्रह की आयामीता को कम करना है। लेकिन जितना संभव हो विविधता को बनाए रखना महत्वपूर्ण है।
वेरिएबल्स को एक पूरी तरह से नए वेरिएबल्स में बदल दिया जाता है जिन्हें प्रिंसिपल कंपोनेंट्स कहा जाता है।
ये पीसी ऑर्थोगोनल हैं क्योंकि ये एक कॉन्वर्सिस मैट्रिक्स के आइजनवेक्टर हैं।
26. पीसीए (प्रमुख घटक विश्लेषण) के लिए घटक रोटेशन इतना महत्वपूर्ण क्यों है?
पीसीए में रोटेशन महत्वपूर्ण है क्योंकि यह प्रत्येक घटक द्वारा प्राप्त भिन्नताओं के बीच अलगाव को अनुकूलित करता है, जिससे घटक व्याख्या सरल हो जाती है।
यदि घटकों को घुमाया नहीं जाता है तो हमें घटक भिन्नता को व्यक्त करने के लिए विस्तारित घटकों की आवश्यकता होती है।
27. नियमितीकरण और सामान्यीकरण एक दूसरे से कैसे भिन्न होते हैं?
सामान्यीकरण:
सामान्यीकरण के दौरान डेटा बदल दिया जाता है। आपको डेटा को सामान्य करना चाहिए यदि उसके पास बहुत भिन्न पैमाने हैं, विशेष रूप से निम्न से उच्च तक। प्रत्येक कॉलम को समायोजित करें ताकि मौलिक आंकड़े सभी संगत हों।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि सटीकता का कोई नुकसान नहीं है, यह उपयोगी हो सकता है। शोर की अनदेखी करते हुए सिग्नल का पता लगाना मॉडल प्रशिक्षण के उद्देश्यों में से एक है।
यदि त्रुटि को कम करने के लिए मॉडल को पूर्ण नियंत्रण दिया जाता है तो ओवरफिटिंग की संभावना होती है।
नियमितीकरण:
नियमितीकरण में, भविष्यवाणी समारोह को संशोधित किया जाता है। यह नियमितीकरण के माध्यम से कुछ नियंत्रण के अधीन है, जो जटिल कार्यों पर सरल फिटिंग कार्यों का पक्षधर है।
28. सामान्यीकरण और मानकीकरण एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं?
फीचर स्केलिंग के लिए दो सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकें सामान्यीकरण और मानकीकरण हैं।
सामान्यीकरण:
- [0,1] श्रेणी के अनुरूप डेटा को छोटा करने को सामान्यीकरण के रूप में जाना जाता है।
- जब सभी मापदंडों का एक ही सकारात्मक पैमाना होना चाहिए, तो सामान्यीकरण मददगार होता है, लेकिन डेटा सेट के आउटलेयर खो जाते हैं।
नियमितीकरण:
- मानकीकरण प्रक्रिया (इकाई विचरण) के हिस्से के रूप में डेटा को 0 के माध्य और 1 के मानक विचलन के लिए पुनर्विक्रय किया जाता है।
29. "विचरण मुद्रास्फीति कारक" का वास्तव में क्या अर्थ है?
केवल एक स्वतंत्र चर वाले मॉडल के विचरण और मॉडल के विचरण के अनुपात को भिन्नता मुद्रास्फीति कारक (VIF) के रूप में जाना जाता है।
VIF कई प्रतिगमन चर के एक सेट में मौजूद बहुसंकेतन की मात्रा का अनुमान लगाता है।
एक स्वतंत्र चर विचरण के साथ मॉडल (VIF) मॉडल का प्रसरण
30. प्रशिक्षण सेट के आकार के आधार पर, आप एक क्लासिफायरियर कैसे चुनते हैं?
एक उच्च पूर्वाग्रह, कम विचरण मॉडल एक छोटे प्रशिक्षण सेट के लिए बेहतर प्रदर्शन करता है क्योंकि ओवरफिटिंग की संभावना कम होती है। Naive Bayes एक उदाहरण है।
बड़े प्रशिक्षण सेट के लिए अधिक जटिल इंटरैक्शन का प्रतिनिधित्व करने के लिए, कम पूर्वाग्रह और उच्च विचरण वाला मॉडल बेहतर होता है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक अच्छा उदाहरण है।
31. मशीन लर्निंग में किस एल्गोरिथम को "आलसी सीखने वाला" कहा जाता है और क्यों?
एक सुस्त शिक्षार्थी, KNN एक मशीन लर्निंग एल्गोरिथम है। क्योंकि K-NN प्रशिक्षण डेटा से किसी मशीन-सीखा मूल्य या चर को सीखने के बजाय हर बार वर्गीकृत करने के लिए गतिशील रूप से दूरी की गणना करता है, यह प्रशिक्षण डेटासेट को याद रखता है।
यह K-NN को आलसी शिक्षार्थी बनाता है।
32. आरओसी वक्र और एयूसी क्या हैं?
सभी थ्रेसहोल्ड पर एक वर्गीकरण मॉडल का प्रदर्शन आरओसी वक्र द्वारा रेखांकन द्वारा दर्शाया गया है। इसकी सच्ची सकारात्मक दर और झूठी सकारात्मक दर मानदंड हैं।
सीधे शब्दों में कहें, आरओसी वक्र के नीचे के क्षेत्र को एयूसी (आरओसी वक्र के तहत क्षेत्र) के रूप में जाना जाता है। ROC वक्र का द्वि-आयामी क्षेत्र (0,0) से AUC तक मापा जाता है (1,1)। द्विआधारी वर्गीकरण मॉडल का आकलन करने के लिए, इसे एक प्रदर्शन आंकड़े के रूप में नियोजित किया जाता है।
33. हाइपरपैरामीटर क्या हैं? क्या उन्हें मॉडल मापदंडों से अद्वितीय बनाता है?
मॉडल के आंतरिक चर को मॉडल पैरामीटर के रूप में जाना जाता है। प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करते हुए, एक पैरामीटर का मान अनुमानित किया जाता है।
मॉडल के लिए अज्ञात, एक हाइपरपैरामीटर एक चर है। मान को डेटा से निर्धारित नहीं किया जा सकता है, इस प्रकार वे अक्सर मॉडल मापदंडों की गणना के लिए नियोजित होते हैं।
34. F1 स्कोर, रिकॉल और सटीक का क्या मतलब है?
भ्रम माप वर्गीकरण मॉडल की प्रभावशीलता को मापने के लिए नियोजित मीट्रिक है। भ्रम मीट्रिक को बेहतर ढंग से समझाने के लिए निम्नलिखित वाक्यांशों का उपयोग किया जा सकता है:
टी.पी.: ट्रू पॉज़िटिव - ये वे सकारात्मक मूल्य हैं जिनका ठीक से अनुमान लगाया गया था। यह बताता है कि अनुमानित वर्ग और वास्तविक वर्ग के मूल्य सकारात्मक हैं।
TN: ट्रू नेगेटिव- ये प्रतिकूल मूल्य हैं जिनका सटीक पूर्वानुमान लगाया गया था। इससे पता चलता है कि वास्तविक वर्ग और प्रत्याशित वर्ग दोनों का मूल्य ऋणात्मक है।
ये मान—झूठे सकारात्मक और झूठे नकारात्मक—तब होते हैं जब आपका वास्तविक वर्ग प्रत्याशित वर्ग से भिन्न होता है।
अभी,
वास्तविक वर्ग में किए गए सभी अवलोकनों के लिए वास्तविक सकारात्मक दर (टीपी) के अनुपात को रिकॉल कहा जाता है, जिसे संवेदनशीलता भी कहा जाता है।
रिकॉल टीपी/(टीपी+एफएन) है।
प्रेसिजन सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य का एक उपाय है, जो सकारात्मकता की संख्या की तुलना करता है जो मॉडल वास्तव में भविष्यवाणी करता है कि यह कितने सही सकारात्मक भविष्यवाणी करता है।
प्रेसिजन टीपी/(टीपी + एफपी) है
समझने के लिए सबसे आसान प्रदर्शन मीट्रिक सटीकता है, जो सभी अवलोकनों के लिए ठीक से अनुमानित अवलोकनों का अनुपात है।
शुद्धता (टीपी+टीएन)/(टीपी+एफपी+एफएन+टीएन) के बराबर है।
F1 स्कोर प्रदान करने के लिए प्रेसिजन और रिकॉल को भारित और औसत किया जाता है। नतीजतन, यह स्कोर झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक दोनों पर विचार करता है।
F1 अक्सर सटीकता की तुलना में अधिक मूल्यवान होता है, खासकर यदि आपके पास असमान वर्ग वितरण है, भले ही सहज रूप से सटीकता को समझना उतना आसान न हो।
सर्वोत्तम सटीकता तब प्राप्त की जाती है जब झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक की लागत तुलनीय होती है। यदि झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक से जुड़ी लागत काफी भिन्न होती है, तो प्रेसिजन और रिकॉल दोनों को शामिल करना बेहतर होता है।
35. वास्तव में क्रॉस-सत्यापन क्या है?
मशीन लर्निंग में क्रॉस-वेलिडेशन नामक एक सांख्यिकीय पुन: नमूनाकरण दृष्टिकोण कई राउंड में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के लिए कई डेटासेट सबसेट को नियोजित करता है।
मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग नहीं किए गए डेटा के एक नए बैच को क्रॉस-सत्यापन का उपयोग करके परीक्षण किया जाता है ताकि यह देखा जा सके कि मॉडल कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी करता है। क्रॉस-सत्यापन के माध्यम से डेटा ओवरफिटिंग को रोका जाता है।
K-Fold सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली रीसैंपलिंग विधि पूरे डेटासेट को समान आकार के K सेट में विभाजित करती है। इसे क्रॉस-वेलिडेशन कहा जाता है।
36. मान लीजिए कि आपने पाया कि आपके मॉडल में एक महत्वपूर्ण भिन्नता है। आपकी राय में, इस स्थिति को संभालने के लिए कौन सा एल्गोरिदम सबसे उपयुक्त है?
उच्च परिवर्तनशीलता का प्रबंधन
हमें बड़ी विविधताओं वाली समस्याओं के लिए बैगिंग तकनीक का उपयोग करना चाहिए।
डेटा को उपसमूहों में विभाजित करने के लिए बैगिंग एल्गोरिथम द्वारा यादृच्छिक डेटा के बार-बार नमूने का उपयोग किया जाएगा। एक बार डेटा विभाजित हो जाने के बाद, हम नियम बनाने के लिए यादृच्छिक डेटा और एक विशिष्ट प्रशिक्षण प्रक्रिया का उपयोग कर सकते हैं।
उसके बाद, मॉडल की भविष्यवाणियों को संयोजित करने के लिए मतदान का उपयोग किया जा सकता है।
37. रिज रिग्रेशन और लासो रिग्रेशन में क्या अंतर है?
दो व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली नियमितीकरण विधियाँ हैं लासो (जिसे L1 भी कहा जाता है) और रिज (कभी-कभी L2 कहा जाता है) प्रतिगमन। इनका उपयोग डेटा की ओवरफिटिंग को रोकने के लिए किया जाता है।
सर्वोत्तम समाधान खोजने और जटिलता को कम करने के लिए, इन तकनीकों को गुणांक को दंडित करने के लिए नियोजित किया जाता है। गुणांकों के कुल निरपेक्ष मूल्यों को दंडित करके, लासो प्रतिगमन संचालित होता है।
रिज या L2 प्रतिगमन में दंड कार्य गुणांक के वर्गों के योग से प्राप्त होता है।
38. कौन सा अधिक महत्वपूर्ण है: मॉडल प्रदर्शन या मॉडल सटीकता? आप किसका पक्ष लेंगे और क्यों?
यह एक भ्रामक प्रश्न है, इसलिए सबसे पहले यह समझना चाहिए कि मॉडल प्रदर्शन क्या है। यदि प्रदर्शन को गति के रूप में परिभाषित किया जाता है, तो यह अनुप्रयोग के प्रकार पर निर्भर करता है; वास्तविक समय की स्थिति से जुड़े किसी भी एप्लिकेशन को एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में उच्च गति की आवश्यकता होगी।
उदाहरण के लिए, यदि क्वेरी परिणाम आने में बहुत अधिक समय लेते हैं, तो सर्वोत्तम खोज परिणाम कम मूल्यवान हो जाएंगे।
यदि प्रदर्शन का उपयोग इस बात के औचित्य के रूप में किया जाता है कि सटीकता और रिकॉल को सटीकता से ऊपर प्राथमिकता क्यों दी जानी चाहिए, तो किसी भी असंतुलित डेटा सेट के लिए व्यावसायिक मामले को प्रदर्शित करने में सटीकता की तुलना में F1 स्कोर अधिक उपयोगी होगा।
39. आप असमानताओं वाले डेटासेट का प्रबंधन कैसे करेंगे?
एक असंतुलित डेटासेट नमूनाकरण तकनीकों से लाभ उठा सकता है। नमूनाकरण या तो अंडर या ओवरसैंपल तरीके से किया जा सकता है।
नमूनाकरण के तहत हमें अल्पसंख्यक वर्ग से मेल खाने के लिए बहुसंख्यक वर्ग के आकार को छोटा करने की अनुमति मिलती है, जो भंडारण और रन-टाइम निष्पादन के संबंध में गति बढ़ाने में सहायता करता है लेकिन इसके परिणामस्वरूप मूल्यवान डेटा का नुकसान भी हो सकता है।
ओवरसैंपलिंग के कारण होने वाली सूचना हानि के मुद्दे को दूर करने के लिए, हम अल्पसंख्यक वर्ग का अपनमूना करते हैं; फिर भी, यह हमें ओवरफिटिंग मुद्दों में भाग लेने का कारण बनता है।
अतिरिक्त रणनीतियों में शामिल हैं:
- क्लस्टर-आधारित ओवर सैंपलिंग- इस स्थिति में अल्पसंख्यक और बहुसंख्यक वर्ग के उदाहरणों को व्यक्तिगत रूप से K- साधन क्लस्टरिंग तकनीक के अधीन किया जाता है। यह डेटासेट क्लस्टर खोजने के लिए किया जाता है। फिर, प्रत्येक क्लस्टर का निरीक्षण किया जाता है ताकि सभी वर्गों का आकार समान हो और एक वर्ग के भीतर सभी समूहों में समान संख्या में उदाहरण हों।
- SMOTE: सिंथेटिक माइनॉरिटी ओवर-सैंपलिंग तकनीक- अल्पसंख्यक वर्ग के डेटा का एक टुकड़ा एक उदाहरण के रूप में उपयोग किया जाता है, जिसके बाद अतिरिक्त कृत्रिम उदाहरण जो इसके साथ तुलनीय होते हैं, उत्पन्न होते हैं और मूल डेटासेट में जोड़े जाते हैं। यह विधि संख्यात्मक डेटा बिंदुओं के साथ अच्छी तरह से काम करती है।
40. आप बूस्टिंग और बैगिंग में कैसे अंतर कर सकते हैं?
एन्सेम्बल तकनीकों के संस्करण हैं जिन्हें बैगिंग और बूस्टिंग के रूप में जाना जाता है।
जीतना-
उच्च भिन्नता वाले एल्गोरिदम के लिए, बैगिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग विचरण को कम करने के लिए किया जाता है। क्लासिफायर का एक ऐसा परिवार जो पूर्वाग्रह से ग्रस्त है, वह है निर्णय वृक्ष परिवार।
निर्णय पेड़ों को प्रशिक्षित करने वाले डेटा के प्रकार का उनके प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। इस वजह से, बहुत उच्च फाइन-ट्यूनिंग के साथ भी, परिणामों का सामान्यीकरण कभी-कभी उनमें प्राप्त करना कहीं अधिक कठिन होता है।
यदि निर्णय वृक्षों के प्रशिक्षण डेटा को बदल दिया जाता है, तो परिणाम काफी भिन्न होते हैं।
नतीजतन, बैगिंग का उपयोग किया जाता है, जिसमें कई निर्णय पेड़ बनाए जाते हैं, जिनमें से प्रत्येक को मूल डेटा के नमूने का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, और अंतिम परिणाम इन सभी विभिन्न मॉडलों का औसत होता है।
बूस्टिंग:
बूस्टिंग एक एन-कमजोर क्लासिफायर सिस्टम के साथ भविष्यवाणियां करने की तकनीक है जिसमें प्रत्येक कमजोर क्लासिफायर अपने मजबूत क्लासिफायर की कमियों को पूरा करता है। हम एक ऐसे क्लासिफायर का उल्लेख करते हैं जो किसी दिए गए डेटा सेट पर "कमजोर क्लासिफायरियर" के रूप में खराब प्रदर्शन करता है।
बूस्टिंग स्पष्ट रूप से एक एल्गोरिथ्म के बजाय एक प्रक्रिया है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन और उथले निर्णय पेड़ कमजोर क्लासिफायरियर के सामान्य उदाहरण हैं।
Adaboost, Gradient Boosting, और XGBoost दो सबसे लोकप्रिय बूस्टिंग एल्गोरिदम हैं, हालांकि, कई और भी हैं।
41. आगमनात्मक और निगमनात्मक अधिगम में अंतर स्पष्ट कीजिए।
देखे गए उदाहरणों के एक सेट से उदाहरण के द्वारा सीखते समय, एक मॉडल एक सामान्यीकृत निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए आगमनात्मक शिक्षण का उपयोग करता है। दूसरी ओर, निगमनात्मक अधिगम के साथ, मॉडल अपना स्वयं का बनाने से पहले परिणाम का उपयोग करता है।
आगमनात्मक अधिगम प्रेक्षणों से निष्कर्ष निकालने की प्रक्रिया है।
डिडक्टिव लर्निंग अनुमानों के आधार पर अवलोकन बनाने की प्रक्रिया है।
निष्कर्ष
बधाई! मशीन लर्निंग के लिए ये शीर्ष 40 और उससे ऊपर के साक्षात्कार प्रश्न हैं जिनके उत्तर अब आप जानते हैं। डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी प्रगति के रूप में व्यवसायों की मांग बनी रहेगी।
उम्मीदवार जो इन अत्याधुनिक तकनीकों के बारे में अपने ज्ञान को अद्यतन करते हैं और अपने कौशल सेट में सुधार करते हैं, वे प्रतिस्पर्धी वेतन के साथ रोजगार की व्यापक संभावनाएं पा सकते हैं।
अब आप साक्षात्कारों का उत्तर देने के साथ आगे बढ़ सकते हैं क्योंकि आपको इस बात की ठोस समझ है कि व्यापक रूप से पूछे जाने वाले मशीन लर्निंग साक्षात्कार प्रश्नों में से कुछ का उत्तर कैसे दिया जाए।
अपने लक्ष्यों के आधार पर, निम्न कदम उठाएं। हैशडॉर्क पर जाकर साक्षात्कार की तैयारी करें साक्षात्कार श्रृंखला.
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