תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
- 1. מהי בעצם למידה עמוקה?
- 2. מה מבדיל בין Deep Learning לבין Machine Learning?
- 3. מהן ההבנות הנוכחיות שלך לגבי רשתות עצביות?
- 4. מהו בעצם פרספטרון?
- 5. מהי בעצם רשת עצבית עמוקה?
- 6. מהו בעצם פרצפטרון רב שכבתי (MLP)?
- 7. איזו מטרה ממלאות פונקציות ההפעלה ברשת עצבית?
- 8. מה זה בדיוק ירידה בשיפוע?
- 9. מהי בדיוק פונקציית העלות?
- 10. איך רשתות עמוקות יכולות להתעלות על רשתות רדודות?
- 11. תאר התפשטות קדימה.
- 12. מהי התפשטות לאחור?
- 13. בהקשר של למידה עמוקה, איך אתה מבין חיתוך שיפוע?
- 14. מהן פונקציות Softmax ו-ReLU?
- 15. האם ניתן לאמן מודל של רשת עצבית כשכל המשקולות מוגדרות ל-0?
- 16. מה מבדיל עידן מאצווה ואיטרציה?
- 17. מה הם נורמליזציה ונשירה?
- 18. מה מפריד בין ירידה בשיפוע סטוכסטי לבין ירידה בדרגה אצווה?
- 19. מדוע חשוב לכלול אי-לינאריות ברשתות עצביות?
- 20. מהו טנסור בלמידה עמוקה?
- 21. כיצד תבחר את פונקציית ההפעלה עבור מודל למידה עמוקה?
- 22. למה אתה מתכוון ב-CNN?
- 23. מהן הרבדים הרבים של CNN?
- 24. מהן ההשפעות של התאמת יתר וחסר, וכיצד ניתן להימנע מהן?
- 25. בלמידה עמוקה, מה זה RNN?
- 26. תאר את Adam Optimizer
- 27. מקודדים אוטומטיים עמוקים: מה הם?
- 28. מה המשמעות של Tensor ב- Tensorflow?
- 29. הסבר על גרף חישובי
- 30. רשתות יריבות גנרטיביות (GANs): מה הן?
- 31. איך תבחרו את מספר הנוירונים והשכבות הנסתרות לכלול ברשת העצבית בזמן שתעצבו את הארכיטקטורה?
- 32. אילו סוגים של רשתות עצביות משמשות למידת חיזוק עמוק?
- סיכום
למידה עמוקה היא לא רעיון חדש לגמרי. רשתות עצבים מלאכותיות משמשות כבסיס היחיד של תת-קבוצת למידת המכונה הידועה בשם למידה עמוקה.
למידה עמוקה היא חיקוי מוח אנושי, בדומה לרשתות עצביות, שכן נוצרו כדי לחקות את המוח האנושי.
זה קיים כבר זמן מה. בימים אלה, כולם מדברים על זה מכיוון שאין לנו כמעט כוח עיבוד או נתונים כמו שיש לנו עכשיו.
במהלך 20 השנים האחרונות, למידה עמוקה ולמידת מכונה הופיעו כתוצאה מהעלייה הדרמטית ביכולת העיבוד.
על מנת לסייע לך להתכונן לכל בירור שאתה יכול להתמודד איתם כשאתה מחפש את עבודת החלומות שלך, פוסט זה ידריך אותך במספר שאלות לראיון למידה עמוקה, החל מפשוטה ועד מסובכת.
1. מהי בעצם למידה עמוקה?
אם אתה משתתף בא למידה עמוקה ראיון, אתה ללא ספק מבין מהי למידה עמוקה. המראיין, לעומת זאת, מצפה ממך לספק תגובה מפורטת יחד עם המחשה בתגובה לשאלה זו.
על מנת להתאמן רשתות עצביות לצורך למידה עמוקה, יש להשתמש בכמויות משמעותיות של נתונים מאורגנים או לא מובנים. כדי למצוא דפוסים ומאפיינים נסתרים, הוא מבצע הליכים מסובכים (למשל, הבחנה בין דמותו של חתול לזו של כלב).
2. מה מבדיל בין Deep Learning לבין Machine Learning?
כענף של בינה מלאכותית המכונה למידת מכונה, אנו מאמנים מחשבים באמצעות נתונים וטכניקות סטטיסטיות ואלגוריתמיות כך שהם משתפרים עם הזמן.
כהיבט של למידת מכונה, למידה עמוקה מחקה את ארכיטקטורת הרשת העצבית הנראית במוח האנושי.
3. מהן ההבנות הנוכחיות שלך לגבי רשתות עצביות?
מערכות מלאכותיות הידועות כרשתות עצביות דומות לרשתות עצביות אורגניות המצויות בגוף האדם באופן הדוק מאוד.
שימוש בטכניקה הדומה לאופן שבו מוח אנושי פונקציות, רשת עצבית היא אוסף של אלגוריתמים שמטרתו לזהות מתאמים בסיסיים בפיסת נתונים.
מערכות אלו רוכשות ידע ספציפי למשימה על ידי חשיפה למגוון מערכי נתונים ודוגמאות, במקום על ידי ביצוע כללים ספציפיים למשימה.
הרעיון הוא שבמקום לקבל הבנה מתוכנתת מראש של מערכי הנתונים הללו, המערכת לומדת מאפיינים להבחין מהנתונים שהיא מוזנת.
שלוש שכבות הרשת הנפוצות ביותר ברשתות עצביות הן כדלקמן:
- שכבת קלט
- שכבה נסתרת
- שכבת פלט
4. מהו בעצם פרספטרון?
הנוירון הביולוגי המצוי במוח האנושי דומה לפרספטרון. כניסות מרובות מתקבלות על ידי ה-perceptron, אשר לאחר מכן מבצע טרנספורמציות ופונקציות רבות ומפיק פלט.
מודל ליניארי הנקרא פרספטרון משמש בסיווג בינארי. הוא מדמה נוירון עם מגוון כניסות, שלכל אחת משקל שונה.
הנוירון מחשב פונקציה באמצעות התשומות המשוקללות הללו ומוציא את התוצאות.
5. מהי בעצם רשת עצבית עמוקה?
רשת עצבית עמוקה היא רשת עצבית מלאכותית (ANN) עם מספר שכבות בין שכבות הקלט והפלט (DNN).
רשתות עצביות עמוקות הן רשתות עצביות בארכיטקטורה עמוקה. המילה "עמוק" מתייחסת לפונקציות עם הרבה רמות ויחידות בשכבה אחת. ניתן ליצור מודלים מדויקים יותר על ידי הוספת שכבות נוספות וגדולות יותר כדי ללכוד רמות גדולות יותר של דפוסים.
6. מהו בעצם פרצפטרון רב שכבתי (MLP)?
שכבות קלט, נסתרות ופלט קיימות ב-MLPs, בדומה לרשתות עצביות. הוא בנוי בדומה לתפיסה חד-שכבתית עם שכבה נסתרת אחת או יותר.
הפלט הבינארי של תפיסת שכבה אחת יכולה לסווג רק מחלקות הניתנות להפרדה ליניאריות (0,1), בעוד ש-MLP יכול לסווג מחלקות לא ליניאריות.
7. איזו מטרה ממלאות פונקציות ההפעלה ברשת עצבית?
פונקציית הפעלה קובעת אם נוירון צריך להפעיל ברמה הבסיסית ביותר או לא. כל פונקציית הפעלה יכולה לקבל את הסכום המשוקלל של התשומות בתוספת הטיה כקלט. פונקציות ההפעלה כוללות את פונקציית הצעד, ה-Sigmoid, ה-ReLU, ה-Tanh וה-Softmax.
8. מה זה בדיוק ירידה בשיפוע?
הגישה הטובה ביותר למזעור פונקציית עלות או שגיאה היא ירידה בשיפוע. מציאת המינימום המקומי-גלובלי של פונקציה היא המטרה. זה מציין את הנתיב שבו המודל צריך ללכת כדי למזער שגיאות.
9. מהי בדיוק פונקציית העלות?
פונקציית העלות היא מדד להערכת ביצועי המודל שלך; זה מכונה לפעמים "אובדן" או "שגיאה". במהלך ההפצה לאחור, הוא משמש כדי לחשב את השגיאה של שכבת הפלט.
אנו מנצלים את חוסר הדיוק הזה כדי לקדם את תהליכי האימון של הרשת העצבית על ידי דחיפתה בחזרה דרך הרשת העצבית.
10. איך רשתות עמוקות יכולות להתעלות על רשתות רדודות?
שכבות נסתרות מתווספות לרשתות עצביות בנוסף לשכבות קלט ופלט. בין שכבות הקלט והפלט, רשתות עצביות רדודות משתמשות בשכבה נסתרת אחת, בעוד שרשתות עצביות עמוקות משתמשות ברמות רבות.
רשת רדודה דורשת מספר פרמטרים על מנת שתוכל להשתלב בכל פונקציה. רשתות עמוקות יכולות להתאים לפונקציות טוב יותר אפילו עם מספר קטן של פרמטרים מכיוון שהן כוללות מספר שכבות.
רשתות עמוקות מועדפות כעת בגלל הרבגוניות שלהן בעבודה עם כל סוג של מודל נתונים, בין אם זה לזיהוי דיבור או תמונה.
11. תאר התפשטות קדימה.
תשומות מועברות יחד עם משקולות לשכבה הקבורה בתהליך המכונה התפשטות העברה.
הפלט של פונקציית ההפעלה מחושב בכל שכבה קבורה לפני שהעיבוד יכול להמשיך לשכבה הבאה.
התהליך מתחיל בשכבת הקלט ומתקדם לשכבת הפלט האולטימטיבית, ובכך השם התפשטות קדימה.
12. מהי התפשטות לאחור?
כאשר משקלים והטיות מותאמות ברשת העצבית, נעשה שימוש בהפצה לאחור כדי להפחית את פונקציית העלות על ידי התבוננות תחילה כיצד הערך משתנה.
הבנת השיפוע בכל שכבה מוסתרת הופכת את חישוב השינוי הזה לפשוט.
התהליך, הידוע כ-backpropagation, מתחיל בשכבת הפלט ועובר אחורה אל שכבות הקלט.
13. בהקשר של למידה עמוקה, איך אתה מבין חיתוך שיפוע?
Gradient Clipping היא שיטה לפתרון סוגיית שיפועים מתפוצצים המתעוררים במהלך התפשטות לאחור (מצב בו מצטברים לאורך זמן שיפועים שגויים משמעותיים, המובילים להתאמות משמעותיות למשקולות מודל הרשת העצבית במהלך האימון).
שיפועים מתפוצצים היא בעיה שמתעוררת כאשר השיפועים נעשים גדולים מדי במהלך האימון, מה שהופך את הדגם ללא יציב. אם השיפוע חצה את הטווח הצפוי, ערכי השיפוע נדחפים אלמנט אחר אלמנט לערך מינימום או מקסימום מוגדר מראש.
חיתוך שיפוע משפר את היציבות המספרית של רשת עצבית במהלך האימון, אך יש לה השפעה מינימלית על ביצועי המודל.
14. מהן פונקציות Softmax ו-ReLU?
פונקציית הפעלה הנקראת Softmax מייצרת פלט בטווח שבין 0 ל-1. כל פלט מחולק כך שסכום כל התפוקות הוא אחד. עבור שכבות פלט, Softmax מועסק לעתים קרובות.
יחידה ליניארית מתוקנת, המכונה לפעמים ReLU, היא פונקציית ההפעלה הנפוצה ביותר. אם X חיובי, הוא מוציא X, אחרת הוא מוציא אפסים. ReLU מוחל באופן קבוע על שכבות קבורות.
15. האם ניתן לאמן מודל של רשת עצבית כשכל המשקולות מוגדרות ל-0?
הרשת העצבית לעולם לא תלמד להשלים עבודה נתונה, ולכן לא ניתן לאמן מודל על ידי אתחול כל המשקולות ל-0.
הנגזרות יישארו זהות עבור כל משקל ב-W [1] אם כל המשקולות יופעלו לאפס, מה שיגרום לנוירונים ללמוד את אותן תכונות באופן איטרטיבי.
לא רק אתחול המשקולות ל-0, אלא לכל צורה של קבוע, סביר להניח שתגרום לתוצאה נמוכה יותר.
16. מה מבדיל עידן מאצווה ואיטרציה?
צורות שונות של עיבוד מערכי נתונים וטכניקות ירידה בשיפוע כוללות אצווה, איטרציה ותקופה. Epoch כולל פעם אחת רשת עצבית עם מערך נתונים מלא, הן קדימה והן אחורה.
על מנת לספק תוצאות אמינות, מערך הנתונים מועבר לעתים קרובות מספר פעמים מכיוון שהוא גדול מכדי לעבור בניסיון בודד.
תרגול זה של ריצה חוזרת ונשנית של כמות קטנה של נתונים דרך רשת עצבית מכונה איטרציה. כדי להבטיח שקבוצת הנתונים עוברת בהצלחה את הרשתות העצביות, ניתן לחלק אותו למספר קבוצות או תת-קבוצות, המכונה אצווה.
בהתאם לגודל איסוף הנתונים, כל שלוש השיטות - עידן, איטרציה וגודל אצווה - הן בעצם דרכים להשתמש ב- אלגוריתם ירידה בשיפוע.
17. מה הם נורמליזציה ונשירה?
נשירה מונעת התאמת יתר של נתונים על ידי הסרה אקראית של יחידות רשת גלויות ונסתרות (בדרך כלל נפילה של 20 אחוז מהצמתים). זה מכפיל את מספר האיטרציות הנדרשות כדי לגרום לרשת להתכנס.
על ידי נרמול התשומות בכל שכבה להפעלת פלט ממוצעת של אפס וסטיית תקן של אחת, נורמליזציה של אצווה היא אסטרטגיה לשיפור הביצועים והיציבות של רשתות עצביות.
18. מה מפריד בין ירידה בשיפוע סטוכסטי לבין ירידה בדרגה אצווה?
ירידה בדרגת אצווה:
- מערך הנתונים המלא משמש לבניית השיפוע עבור שיפוע האצווה.
- כמות הנתונים העצומה והמשקלים המתעדכנים לאט מקשים על ההתכנסות.
ירידה בשיפוע סטוכסטי:
- הגרדיאנט הסטוכסטי משתמש במדגם בודד כדי לחשב את הגרדיאנט.
- בשל שינויי המשקל התכופים יותר, הוא מתכנס מהר יותר באופן משמעותי מאשר שיפוע האצווה.
19. מדוע חשוב לכלול אי-לינאריות ברשתות עצביות?
לא משנה כמה שכבות יש, רשת עצבית תתנהג כמו פרצפטרון בהיעדר אי-לינאריות, מה שהופך את הפלט לתלוי ליניארי בקלט.
במילים אחרות, רשת עצבית עם n שכבות ו-m יחידות נסתרות ופונקציות הפעלה ליניאריות שוות ערך לרשת עצבית לינארית ללא שכבות נסתרות ועם יכולת לזהות גבולות הפרדה ליניאריים בלבד.
ללא אי-לינאריות, רשת עצבית אינה מסוגלת לפתור בעיות מסובכות ולסווג במדויק את הקלט.
20. מהו טנסור בלמידה עמוקה?
מערך רב ממדי המכונה טנזור משמש כהכללה של מטריצות ווקטורים. זהו מבנה נתונים חיוני ללמידה עמוקה. מערכים N-ממדיים של סוגי נתונים בסיסיים משמשים לייצוג טנסורים.
לכל רכיב של הטנזור יש את אותו סוג נתונים, וסוג הנתונים הזה תמיד ידוע. ייתכן שרק חלק מהצורה - כלומר, כמה ממדים יש וכמה גדול כל אחד מהם - ידוע.
במצבים שבהם גם התשומות ידועות לחלוטין, רוב הפעולות מייצרות טנזורים ידועים לחלוטין; במקרים אחרים, ניתן לקבוע את הצורה של טנזור רק במהלך ביצוע גרף.
21. כיצד תבחר את פונקציית ההפעלה עבור מודל למידה עמוקה?
- הגיוני להשתמש בפונקציית הפעלה ליניארית אם התוצאה שיש לצפות היא אמיתית.
- יש להשתמש בפונקציית Sigmoid אם הפלט שיש לחזות הוא הסתברות מחלקה בינארית.
- ניתן להשתמש בפונקציית Tanh אם הפלט המוקרן מכיל שני סיווגים.
- בשל קלות החישוב שלה, פונקציית ReLU ישימה במגוון רחב של מצבים.
22. למה אתה מתכוון ב-CNN?
רשתות עצביות עמוקות המתמחות בהערכת דימויים חזותיים כוללות רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN, או ConvNet). כאן, במקום ברשתות עצביות שבהן וקטור מייצג את הקלט, הקלט הוא תמונה רב-ערוצית.
תפיסות רב שכבתיות משמשות באופן מיוחד על ידי רשתות CNN הדורשות מעט מאוד עיבוד מקדים.
23. מהן הרבדים הרבים של CNN?
השכבה הקונבולוציונית: השכבה העיקרית היא השכבה הקונבולוציונית, בעלת מגוון פילטרים הניתנים ללמידה ושדה קליטה. שכבה ראשונית זו לוקחת את נתוני הקלט ומחלצת את המאפיינים שלה.
שכבת ReLU: על ידי הפיכת הרשתות ללא ליניאריות, שכבה זו הופכת פיקסלים שליליים לאפס.
שכבת ה-pooling: על ידי מזעור הגדרות העיבוד והרשת, שכבת ה-pooling ממזערת בהדרגה את הגודל המרחבי של הייצוג. מקסימום בריכה היא השיטה הנפוצה ביותר של בריכה.
24. מהן ההשפעות של התאמת יתר וחסר, וכיצד ניתן להימנע מהן?
זה ידוע כהתאמת יתר כאשר מודל לומד את המורכבויות והרעש בנתוני האימון עד לנקודה שבה זה משפיע לרעה על השימוש של המודל בנתונים טריים.
סביר יותר שיקרה עם מודלים לא ליניאריים הניתנים להתאמה יותר תוך כדי לימוד פונקציית מטרה. ניתן לאמן דגם לזהות מכוניות ומשאיות, אך ייתכן שהוא יוכל לזהות רק כלי רכב עם צורת קופסה מסוימת.
בהתחשב בכך שהוא הוכשר רק על סוג אחד של משאית, ייתכן שהוא לא יוכל לזהות משאית שטוחה. על נתוני אימון, המודל עובד היטב, אבל לא בעולם האמיתי.
מודל לא מתאים מתייחס למודל שאינו מאומן מספיק על נתונים או מסוגל להכליל למידע חדש. זה קורה לעתים קרובות כאשר מודל מאומן עם נתונים לא מספיקים או לא מדויקים.
דיוק וביצועים נפגעים שניהם בגלל חוסר התאמה.
דגימה מחדש של הנתונים כדי להעריך את דיוק המודל (אימות צולב כפול K) ושימוש במערך נתונים אימות כדי להעריך את המודל הן שתי דרכים להימנע מהתאמת יתר והתאמה.
25. בלמידה עמוקה, מה זה RNN?
רשתות עצביות חוזרות (RNNs), מגוון נפוץ של רשתות עצביות מלאכותיות, עוברות לפי הקיצור RNN. הם משמשים לעיבוד גנומים, כתב יד, טקסט ורצפי נתונים, בין היתר. עבור ההכשרה הדרושה, RNNs מעסיקים הפצה לאחור.
26. תאר את Adam Optimizer
אופטימיזציית Adam, הידועה גם בשם מומנטום אדפטיבי, היא טכניקת אופטימיזציה שפותחה לטיפול במצבים רועשים עם שיפועים דלים.
בנוסף לאספקת עדכונים לכל פרמטר להתכנסות מהירה יותר, האופטימיזציה של Adam משפרת את ההתכנסות באמצעות מומנטום, ומבטיחה שדגם לא ייכלא בנקודת האוכף.
27. מקודדים אוטומטיים עמוקים: מה הם?
Deep autoencoder הוא השם הכולל לשתי רשתות אמונות עמוקות סימטריות הכוללות בדרך כלל ארבע או חמש שכבות רדודות עבור חצי הקידוד של הרשת וקבוצה נוספת של ארבע או חמש שכבות עבור חצי הפענוח.
שכבות אלו מהוות את הבסיס לרשתות אמונות עמוקות והן מוגבלות על ידי מכונות בולצמן. לאחר כל RBM, מקודד אוטומטי עמוק מחיל שינויים בינאריים על מערך הנתונים MNIST.
ניתן להשתמש בהם גם במערכי נתונים אחרים שבהם טרנספורמציות מתוקנות גאוסיות יועדפו על פני RBM.
28. מה המשמעות של Tensor ב- Tensorflow?
זוהי עוד שאלת ראיון למידה עמוקה שנשאלת באופן קבוע. טנזור הוא מושג מתמטי שמוצג כמערכים בעלי ממדים גבוהים יותר.
טנזורים הם מערכי נתונים אלה המסופקים כקלט לרשת העצבית ויש להם ממדים ודירוגים שונים.
29. הסבר על גרף חישובי
הבסיס של TensorFlow הוא בניית גרף חישובי. כל צומת מתפקד ברשת של צמתים, כאשר צמתים מייצגים פעולות מתמטיות וקצוות עבור טנזורים.
לפעמים זה מכונה "גרף DataFlow" מכיוון שהנתונים זורמים בצורה של גרף.
30. רשתות יריבות גנרטיביות (GANs): מה הן?
ב-Deep Learning, מודלים גנרטיביים מתבצעים באמצעות רשתות יריבות גנרטיביות. זוהי עבודה ללא פיקוח שבה התוצאה מופקת על ידי זיהוי דפוסים בנתוני הקלט.
המבדיל משמש לקטגוריות המקרים המיוצרים על ידי המחולל, ואילו המחולל משמש להפקת דוגמאות חדשות.
31. איך תבחרו את מספר הנוירונים והשכבות הנסתרות לכלול ברשת העצבית בזמן שתעצבו את הארכיטקטורה?
בהינתן אתגר עסקי, לא ניתן לקבוע את המספר המדויק של נוירונים ושכבות נסתרות לבניית ארכיטקטורת רשת עצבית על פי כללים קשיחים ומהירים.
ברשת עצבית, גודל השכבה הנסתרת אמור לרדת איפשהו באמצע גודל שכבות הקלט והפלט.
עם זאת, ניתן להשיג התחלה ביצירת עיצוב רשת עצבית בכמה שיטות פשוטות:
התחל עם בדיקות שיטתיות בסיסיות כדי לראות מה יטיב עם כל מערך נתונים ספציפי בהתבסס על ניסיון קודם עם רשתות עצביות בהגדרות דומות בעולם האמיתי, היא הדרך הטובה ביותר להתמודד עם כל אתגר דוגמנות חזוי ייחודי בעולם האמיתי.
ניתן לבחור את תצורת הרשת על סמך הידע של האדם על תחום הבעיה וניסיון קודם ברשת העצבית. כאשר מעריכים את ההגדרה של רשת עצבית, מספר השכבות והנוירונים המשמשים לבעיות קשורות הוא מקום טוב להתחיל בו.
יש להגדיל את המורכבות של הרשת העצבית בהדרגה בהתבסס על התפוקה והדיוק החזויים, החל מתכנון רשת עצבית פשוטה.
32. אילו סוגים של רשתות עצביות משמשות למידת חיזוק עמוק?
- בפרדיגמת למידת מכונה הנקראת למידת חיזוק, המודל פועל כדי למקסם את הרעיון של תגמול מצטבר, בדיוק כמו שדברים חיים עושים.
- משחקים וכלי רכב בנהיגה עצמית מתוארים שניהם כבעיות הקשורות למידה חיזוק.
- המסך משמש כקלט אם הבעיה המיוצגת היא משחק. על מנת להפיק פלט לשלבים הבאים, האלגוריתם לוקח את הפיקסלים כקלט ומעבד אותם באמצעות שכבות רבות של רשתות עצביות קונבולוציוניות.
- תוצאות פעולות המודל, חיוביות או רעות, פועלות כחיזוק.
סיכום
למידה עמוקה עלתה בפופולריות עם השנים, עם יישומים כמעט בכל תחום בתעשייה.
חברות מחפשות יותר ויותר מומחים מוכשרים שיכולים לעצב מודלים המשכפלים התנהגות אנושית תוך שימוש בגישות למידה עמוקה ולמידת מכונה.
מועמדים המגדילים את מערך הכישורים שלהם ושומרים על הידע שלהם בטכנולוגיות מתקדמות אלה יכולים למצוא מגוון רחב של הזדמנויות עבודה עם שכר אטרקטיבי.
אתה יכול להתחיל עם הראיונות כעת, כשיש לך הבנה חזקה כיצד להגיב לכמה משאלות הראיון ללמידה עמוקה המבוקשים ביותר. קח את הצעד הבא בהתבסס על היעדים שלך.
בקר בהאשדורק סדרת ראיונות להתכונן לראיונות.
השאירו תגובה