Turinys[Slėpti][Rodyti]
- 1. Kas tiksliai yra gilusis mokymasis?
- 2. Kuo gilusis mokymasis skiriasi nuo mašininio mokymosi?
- 3. Kaip šiuo metu suprantate neuroninius tinklus?
- 4. Kas tiksliai yra perceptronas?
- 5. Kas tiksliai yra gilusis neuroninis tinklas?
- 6. Kas tiksliai yra daugiasluoksnis perceptronas (MLP)?
- 7. Kokią paskirtį neuroniniame tinkle atlieka aktyvinimo funkcijos?
- 8. Kas tiksliai yra gradiento nusileidimas?
- 9. Kas tiksliai yra kaštų funkcija?
- 10. Kuo gilieji tinklai gali pranokti seklius?
- 11. Apibūdinkite sklidimą pirmyn.
- 12. Kas yra backpropagation?
- 13. Kaip jūs suprantate gradiento kirpimą gilaus mokymosi kontekste?
- 14. Kokios yra Softmax ir ReLU funkcijos?
- 15. Ar galima treniruoti neuroninio tinklo modelį, kai visi svoriai nustatyti į 0?
- 16. Kuo epocha skiriasi nuo partijos ir iteracijos?
- 17. Kas yra partijos normalizavimas ir nutraukimas?
- 18. Kas skiria stochastinį gradiento nusileidimą nuo paketinio gradiento nusileidimo?
- 19. Kodėl labai svarbu į neuroninius tinklus įtraukti netiesiškumą?
- 20. Kas yra giluminio mokymosi tenzorius?
- 21. Kaip pasirinktumėte gilaus mokymosi modelio aktyvinimo funkciją?
- 22. Ką reiškia CNN?
- 23. Kokie yra daug CNN sluoksnių?
- 24. Kokie yra per didelio ir nepakankamo kūno rengybos padariniai ir kaip jų išvengti?
- 25. Kas yra RNN giliame mokyme?
- 26. Apibūdinkite Adam Optimizer
- 27. Giluminiai automatiniai kodavimo įrenginiai: kas tai yra?
- 28. Ką Tensorflow reiškia Tensor?
- 29. Skaičiavimo grafiko paaiškinimas
- 30. Generative adversarial networks (GAN): kas tai yra?
- 31. Kaip kurdami architektūrą pasirinksite neuronų ir paslėptų sluoksnių skaičių, kuriuos įtrauksite į neuroninį tinklą?
- 32. Kokie neuroniniai tinklai naudojami gilaus sustiprinimo mokymuisi?
- Išvada
Gilus mokymasis nėra visiškai nauja idėja. Dirbtiniai neuroniniai tinklai yra vienintelis mašininio mokymosi pogrupio, žinomo kaip gilus mokymasis, pagrindas.
Gilus mokymasis yra žmogaus smegenų imitacija, panašiai kaip ir neuroniniai tinklai, nes jie buvo sukurti imituoti žmogaus smegenis.
Jau kurį laiką tai buvo. Šiomis dienomis visi apie tai kalba, nes neturime tiek daug apdorojimo galios ar duomenų kaip dabar.
Per pastaruosius 20 metų gilus mokymasis ir mašininis mokymasis atsirado dėl dramatiško apdorojimo pajėgumų padidėjimo.
Kad padėtų jums pasiruošti bet kokiems klausimams, su kuriais galite susidurti ieškant savo svajonių darbo, šis įrašas padės jums atsakyti į daugybę gilaus mokymosi interviu klausimų, nuo paprastų iki sudėtingų.
1. Kas tiksliai yra gilusis mokymasis?
Jei dalyvaujate a gilus mokymasis interviu, jūs neabejotinai suprantate, kas yra gilus mokymasis. Tačiau pašnekovas tikisi, kad atsakydami į šį klausimą pateiksite išsamų atsakymą ir iliustraciją.
Norint treniruotis neuroniniai tinklai giluminiam mokymuisi turi būti naudojami dideli kiekiai organizuotų arba nestruktūruotų duomenų. Norėdami rasti paslėptus modelius ir savybes, atlieka sudėtingas procedūras (pavyzdžiui, atskiria katės įvaizdį nuo šuns).
2. Kuo gilusis mokymasis skiriasi nuo mašininio mokymosi?
Kaip dirbtinio intelekto šaka, žinoma kaip mašininis mokymasis, apmokome kompiuterius naudodami duomenis ir statistinius bei algoritminius metodus, kad laikui bėgant jie tobulėtų.
Kaip aspektas mašininis mokymasis, gilus mokymasis imituoja neuroninio tinklo architektūrą, matomą žmogaus smegenyse.
3. Kaip šiuo metu suprantate neuroninius tinklus?
Dirbtinės sistemos, žinomos kaip neuroniniai tinklai, labai primena organinius neuroninius tinklus, esančius žmogaus kūne.
Naudojant techniką, panašią į tai, kaip žmogaus smegenys funkcijas, neuroninis tinklas yra algoritmų rinkinys, kuriuo siekiama nustatyti pagrindines duomenų dalies koreliacijas.
Šios sistemos įgyja konkrečioms užduotims būdingų žinių, susidurdamos su įvairiais duomenų rinkiniais ir pavyzdžiais, o ne laikydamosi kokių nors konkrečios užduoties taisyklių.
Idėja yra ta, kad užuot turėjusi iš anksto užprogramuotą šių duomenų rinkinių supratimą, sistema išmoksta atskirti charakteristikas nuo duomenų, kuriuos ji pateikia.
Trys tinklo sluoksniai, kurie dažniausiai naudojami neuroniniuose tinkluose, yra šie:
- Įvesties sluoksnis
- Paslėptas sluoksnis
- Išvesties sluoksnis
4. Kas tiksliai yra perceptronas?
Žmogaus smegenyse randamas biologinis neuronas yra panašus į perceptroną. Perceptronas gauna kelis įėjimus, kurie vėliau atlieka daugybę transformacijų ir funkcijų bei sukuria išvestį.
Dvejetainėje klasifikacijoje naudojamas tiesinis modelis, vadinamas perceptronu. Jis imituoja neuroną su įvairiais įėjimais, kurių kiekvienas turi skirtingą svorį.
Neuronas apskaičiuoja funkciją naudodamas šias svertines įvestis ir išveda rezultatus.
5. Kas tiksliai yra gilusis neuroninis tinklas?
Gilusis neuroninis tinklas yra dirbtinis neuroninis tinklas (ANN), turintis kelis sluoksnius tarp įvesties ir išvesties sluoksnių (DNN).
Gilieji neuroniniai tinklai yra gilios architektūros neuroniniai tinklai. Žodis „giliai“ reiškia funkcijas, turinčias daug lygių ir vienetų viename sluoksnyje. Tikslesnius modelius galima sukurti pridedant daugiau ir didesnių sluoksnių, kad būtų užfiksuoti didesni raštų lygiai.
6. Kas tiksliai yra daugiasluoksnis perceptronas (MLP)?
Įvesties, paslėpti ir išvesties sluoksniai yra MLP, panašiai kaip neuroniniuose tinkluose. Jis pastatytas panašiai kaip vieno sluoksnio perceptronas su vienu ar daugiau paslėptų sluoksnių.
Vieno sluoksnio perceptrono dvejetainė išvestis gali suskirstyti tik tiesines atskiriamas klases (0,1), o MLP gali klasifikuoti netiesines klases.
7. Kokią paskirtį neuroniniame tinkle atlieka aktyvinimo funkcijos?
Aktyvinimo funkcija nustato, ar neuronas turi aktyvuotis pačiu pagrindiniu lygmeniu, ar ne. Bet kuri aktyvinimo funkcija gali priimti svertinę įėjimų sumą ir poslinkį kaip įvestį. Aktyvinimo funkcijos apima žingsnio funkciją, Sigmoid, ReLU, Tanh ir Softmax.
8. Kas tiksliai yra gradiento nusileidimas?
Geriausias būdas sumažinti sąnaudų funkciją arba klaidą yra gradiento nusileidimas. Tikslas yra surasti funkcijos vietinius ir pasaulinius minimumus. Tai nurodo kelią, kuriuo modelis turi vadovautis, kad sumažintų klaidų skaičių.
9. Kas tiksliai yra kaštų funkcija?
Kainos funkcija yra metrika, skirta įvertinti, kaip gerai veikia jūsų modelis; kartais tai vadinama „praradimu“ arba „klaida“. Atgalinio platinimo metu jis naudojamas išvesties sluoksnio paklaidai apskaičiuoti.
Mes išnaudojame šį netikslumą, kad pagerintume neuroninio tinklo mokymo procesus, stumdami jį atgal per neuroninį tinklą.
10. Kuo gilieji tinklai gali pranokti seklius?
Be įvesties ir išvesties sluoksnių, prie neuroninių tinklų pridedami paslėpti sluoksniai. Tarp įvesties ir išvesties sluoksnių sekliuose neuroniniuose tinkluose naudojamas vienas paslėptas sluoksnis, o gilieji neuroniniai tinklai naudoja daugybę lygių.
Sekliam tinklui reikia kelių parametrų, kad būtų galima atlikti bet kokią funkciją. Gilieji tinklai gali geriau atitikti funkcijas net ir esant nedideliam parametrų skaičiui, nes juos sudaro keli sluoksniai.
Dabar pirmenybė teikiama giliesiems tinklams, nes jie yra universalūs dirbant su bet kokio tipo duomenų modeliavimu, nesvarbu, ar tai būtų kalbos, ar vaizdo atpažinimas.
11. Apibūdinkite sklidimą pirmyn.
Įvesties duomenys kartu su svoriais perduodami į palaidotą sluoksnį procese, vadinamame perdavimo sklidimu.
Aktyvinimo funkcijos išvestis apskaičiuojama kiekviename palaidotame sluoksnyje, kad būtų galima pereiti prie kito sluoksnio.
Procesas prasideda nuo įvesties sluoksnio ir pereina į galutinį išvesties sluoksnį, taigi pavadinimas plinta į priekį.
12. Kas yra backpropagation?
Kai neuroniniame tinkle koreguojami svoriai ir poslinkiai, grįžtamasis sklidimas naudojamas siekiant sumažinti sąnaudų funkciją, pirmiausia stebint, kaip keičiasi vertė.
Suprasdami kiekvieno paslėpto sluoksnio gradientą, šį pakeitimą apskaičiuoti paprasta.
Procesas, žinomas kaip platinimas atgal, prasideda nuo išvesties sluoksnio ir pereina atgal į įvesties sluoksnius.
13. Kaip jūs suprantate gradiento kirpimą gilaus mokymosi kontekste?
Gradiento iškirpimas – tai metodas, leidžiantis išspręsti sprogstančių gradientų, atsirandančių sklidimo atgal metu (būklė, kai laikui bėgant susikaupia reikšmingi neteisingi gradientai, dėl kurių treniruočių metu labai koreguojami neuroninio tinklo modelio svoriai), problemą.
Sprogstantys gradientai yra problema, kuri iškyla, kai treniruočių metu gradientai tampa per dideli, todėl modelis tampa nestabilus. Jei gradientas peržengė numatytą diapazoną, gradiento reikšmės stumiamos po kiekvieno elemento iki iš anksto nustatytos minimalios arba didžiausios vertės.
Gradiento kirpimas padidina neuroninio tinklo skaitmeninį stabilumą treniruočių metu, tačiau tai turi minimalų poveikį modelio veikimui.
14. Kokios yra Softmax ir ReLU funkcijos?
Aktyvinimo funkcija, vadinama Softmax, sukuria išvestį nuo 0 iki 1. Kiekvienas išėjimas yra padalintas taip, kad visų išėjimų suma būtų viena. Išvesties sluoksniams dažnai naudojamas Softmax.
Ištaisytas linijinis vienetas, kartais žinomas kaip ReLU, yra dažniausiai naudojama aktyvinimo funkcija. Jei X teigiamas, jis išveda X, kitu atveju išveda nulius. ReLU reguliariai tepamas ant palaidotų sluoksnių.
15. Ar galima treniruoti neuroninio tinklo modelį, kai visi svoriai nustatyti į 0?
Neuroninis tinklas niekada neišmoks atlikti tam tikro darbo, todėl neįmanoma išmokyti modelio inicijuojant visus svorius iki 0.
Išvestiniai išliks tokie patys kiekvienam svoriui W [1], jei visi svoriai inicijuojami iki nulio, todėl neuronai kartojasi išmoks tas pačias savybes.
Tikėtina, kad ne tik inicijuojant svorius iki 0, bet ir į bet kokią konstantos formą, rezultatas gali būti mažesnis.
16. Kuo epocha skiriasi nuo partijos ir iteracijos?
Įvairios duomenų rinkinių apdorojimo formos ir gradiento nusileidimo metodai apima paketą, iteraciją ir epochą. Epocha apima vieną kartą per neuroninį tinklą su visu duomenų rinkiniu, tiek pirmyn, tiek atgal.
Kad rezultatai būtų patikimi, duomenų rinkinys dažnai perduodamas kelis kartus, nes jis per didelis, kad jį būtų galima perduoti vienu bandymu.
Ši praktika pakartotinai paleisti nedidelį duomenų kiekį per neuroninį tinklą vadinama iteracija. Siekiant užtikrinti, kad duomenų rinkinys sėkmingai praeis per neuroninius tinklus, jis gali būti suskirstytas į keletą paketų arba pogrupių, kurie vadinami paketavimu.
Atsižvelgiant į duomenų rinkimo dydį, visi trys metodai – epocha, iteracija ir partijos dydis – iš esmės yra būdai, kaip naudoti gradiento nusileidimo algoritmas.
17. Kas yra partijos normalizavimas ir nutraukimas?
Dropout apsaugo nuo duomenų pertekliaus, atsitiktinai pašalindamas matomus ir paslėptus tinklo vienetus (paprastai pašalina 20 procentų mazgų). Tai padvigubina pakartojimų skaičių, reikalingą, kad tinklas susilietų.
Normalizavus kiekvieno sluoksnio įvestis, kad vidutinis išėjimo aktyvinimas būtų lygus nuliui, o standartinis nuokrypis – vienas, paketinis normalizavimas yra strategija, skirta pagerinti neuroninių tinklų našumą ir stabilumą.
18. Kas skiria stochastinį gradiento nusileidimą nuo paketinio gradiento nusileidimo?
Paketinis gradiento nusileidimas:
- Visas duomenų rinkinys naudojamas paketinio gradiento gradientui sudaryti.
- Didžiulis duomenų kiekis ir lėtai atnaujinami svoriai apsunkina konvergenciją.
Stochastinis gradiento nusileidimas:
- Stochastinis gradientas gradientui apskaičiuoti naudoja vieną pavyzdį.
- Dėl dažnesnių svorio pokyčių jis susilieja žymiai greičiau nei partijos gradientas.
19. Kodėl labai svarbu į neuroninius tinklus įtraukti netiesiškumą?
Nesvarbu, kiek sluoksnių yra, neuroninis tinklas elgsis kaip perceptronas, jei nėra netiesiškumo, todėl išvestis tiesiškai priklausys nuo įvesties.
Kitaip tariant, neuroninis tinklas su n sluoksnių ir m paslėptų vienetų bei linijinio aktyvinimo funkcijų yra lygiavertis linijiniam neuroniniam tinklui be paslėptų sluoksnių ir su galimybe aptikti tik linijinio atskyrimo ribas.
Be netiesiškumo neuroninis tinklas negali išspręsti sudėtingų problemų ir tiksliai suskirstyti įvestį.
20. Kas yra giluminio mokymosi tenzorius?
Daugiamatis masyvas, žinomas kaip tenzorius, yra matricų ir vektorių apibendrinimas. Tai itin svarbi duomenų struktūra giliam mokymuisi. Tenzoriams pavaizduoti naudojamos pagrindinių duomenų tipų N matmenų matricos.
Kiekvienas tenzoriaus komponentas turi tą patį duomenų tipą ir šis duomenų tipas visada žinomas. Gali būti, kad žinoma tik dalis formos, būtent, kiek matmenų ir kokio dydžio kiekvienas iš jų.
Tais atvejais, kai įvestys taip pat yra visiškai žinomos, dauguma operacijų sukuria visiškai žinomus tenzorius; kitais atvejais tenzoriaus forma gali būti nustatyta tik vykdant grafą.
21. Kaip pasirinktumėte gilaus mokymosi modelio aktyvinimo funkciją?
- Tikslinga naudoti linijinę aktyvinimo funkciją, jei laukiamas rezultatas yra tikras.
- Sigmoidinė funkcija turėtų būti naudojama, jei išvestis, kurią reikia prognozuoti, yra dvejetainės klasės tikimybė.
- Tanh funkcija gali būti naudojama, jei projektuojamame išvestyje yra dvi klasifikacijos.
- Dėl lengvo skaičiavimo funkcija ReLU yra taikoma įvairiose situacijose.
22. Ką reiškia CNN?
Gilieji neuroniniai tinklai, kurių specializacija yra vaizdinių vaizdų vertinimas, apima konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN arba ConvNet). Čia, o ne neuroniniuose tinkluose, kur vektorius žymi įvestį, įvestis yra daugiakanalis paveikslėlis.
Daugiasluoksnius perceptronus CNN naudoja ypatingu būdu, kuriam reikia labai mažai išankstinio apdorojimo.
23. Kokie yra daug CNN sluoksnių?
Konvoliucinis sluoksnis: pagrindinis sluoksnis yra konvoliucinis sluoksnis, kuriame yra įvairių išmokstamų filtrų ir imlumo laukas. Šis pradinis sluoksnis paima įvesties duomenis ir išskiria jų charakteristikas.
ReLU sluoksnis: Padarius tinklus netiesinius, šis sluoksnis neigiamus pikselius paverčia nuliais.
Sujungimo sluoksnis: sumažindamas apdorojimo ir tinklo parametrus, kaupimo sluoksnis palaipsniui sumažina erdvinį atvaizdavimo dydį. Didžiausias telkimas yra dažniausiai naudojamas telkimo būdas.
24. Kokie yra per didelio ir nepakankamo kūno rengybos padariniai ir kaip jų išvengti?
Tai vadinama perdėtu pritaikymu, kai modelis išmoksta mokymo duomenų sudėtingumo ir triukšmo tiek, kad tai neigiamai veikia modelio naujų duomenų naudojimą.
Labiau tikėtina, kad tai atsitiks su netiesiniais modeliais, kurie yra labiau pritaikomi mokantis tikslo funkcijos. Modelis gali būti išmokytas aptikti automobilius ir sunkvežimius, tačiau jis gali identifikuoti tik tam tikros formos dėžutes turinčias transporto priemones.
Atsižvelgiant į tai, kad jis buvo apmokytas naudoti tik vieno tipo sunkvežimius, gali nepavykti aptikti bortinio sunkvežimio. Remiantis mokymo duomenimis, modelis veikia gerai, bet ne realiame pasaulyje.
Nepakankamai pritaikytas modelis reiškia modelį, kuris nėra pakankamai apmokytas duomenų arba negali apibendrinti naujos informacijos. Taip dažnai nutinka, kai modelis mokomas naudojant nepakankamus arba netikslius duomenis.
Netinkamas montavimas kenkia tikslumui ir našumui.
Duomenų atrinkimas iš naujo siekiant įvertinti modelio tikslumą (K karto kryžminis patvirtinimas) ir patvirtinimo duomenų rinkinio naudojimas modeliui įvertinti yra du būdai išvengti per didelio ir nepakankamo pritaikymo.
25. Kas yra RNN giliame mokyme?
Pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN), įprasta dirbtinių neuroninių tinklų įvairovė, vadinami santrumpa RNN. Jie naudojami apdoroti genomus, rašyseną ranka, tekstą ir duomenų sekas, be kita ko. Reikalingam mokymui RNN naudoja atgalinį dauginimąsi.
26. Apibūdinkite Adam Optimizer
„Adam optimizer“, taip pat žinomas kaip prisitaikantis impulsas, yra optimizavimo technika, sukurta triukšmingoms situacijoms su retais nuolydžiais valdyti.
„Adam“ optimizavimo priemonė ne tik teikia atnaujinimus pagal parametrus, kad suartėtų greičiau, bet ir padidina konvergenciją, užtikrindama, kad modelis neįstrigtų balno taške.
27. Giluminiai automatiniai kodavimo įrenginiai: kas tai yra?
Deep autoencoder yra bendras dviejų simetriškų gilių įsitikinimų tinklų, kurie paprastai apima keturis ar penkis seklius sluoksnius, skirtus koduojamajai tinklo pusei, ir kitą keturių ar penkių sluoksnių rinkinį dekodavimo pusei, pavadinimas.
Šie sluoksniai sudaro gilių įsitikinimų tinklų pamatą ir yra suvaržyti Boltzmanno mašinų. Po kiekvieno ŽSM gilusis automatinis kodavimo įrenginys taiko dvejetainius duomenų rinkinio MNIST pakeitimus.
Jie taip pat gali būti naudojami kituose duomenų rinkiniuose, kuriuose pirmenybė teikiama Gauso ištaisytoms transformacijoms, o ne ŽSM.
28. Ką Tensorflow reiškia Tensor?
Tai dar vienas gilaus mokymosi interviu klausimas, kuris reguliariai užduodamas. Tenzorius yra matematinė sąvoka, kuri vizualizuojama kaip aukštesnių matmenų matricos.
Tenzoriai yra šie duomenų masyvai, kurie pateikiami kaip įvestis į neuroninį tinklą ir turi įvairius matmenis bei reitingus.
29. Skaičiavimo grafiko paaiškinimas
TensorFlow pagrindas yra skaičiavimo grafiko sudarymas. Kiekvienas mazgas veikia mazgų tinkle, kur mazgai reiškia matematines operacijas, o briaunos – tenzorius.
Jis kartais vadinamas „duomenų srauto grafiku“, nes duomenys teka grafiko pavidalu.
30. Generative adversarial networks (GAN): kas tai yra?
Deep Learning generatyvusis modeliavimas atliekamas naudojant generatyvius varžovų tinklus. Tai nekontroliuojamas darbas, kai rezultatas gaunamas identifikuojant įvesties duomenų šablonus.
Diskriminatorius naudojamas generatoriaus sukurtiems atvejams suskirstyti į kategorijas, o generatorius naudojamas naujiems pavyzdžiams sukurti.
31. Kaip kurdami architektūrą pasirinksite neuronų ir paslėptų sluoksnių skaičių, kuriuos įtrauksite į neuroninį tinklą?
Atsižvelgiant į verslo iššūkį, tikslaus neuronų ir paslėptų sluoksnių skaičiaus, reikalingo neuroninio tinklo architektūrai sukurti, negalima nustatyti jokiomis griežtomis taisyklėmis.
Neuroniniame tinkle paslėpto sluoksnio dydis turėtų būti kažkur įvesties ir išvesties sluoksnių dydžio viduryje.
Tačiau neuroninio tinklo dizaino kūrimo pradžia gali būti pasiekta keliais paprastais metodais:
Pradėti nuo kai kurių pagrindinių sisteminių bandymų, siekiant išsiaiškinti, kas geriausiai veiktų bet kuriame konkrečiame duomenų rinkinyje, remiantis ankstesne neuroninių tinklų patirtimi panašiose realaus pasaulio nustatymuose, yra geriausias būdas išspręsti kiekvieną unikalų realaus pasaulio nuspėjamojo modeliavimo iššūkį.
Tinklo konfigūraciją galima pasirinkti atsižvelgiant į žinias apie problemos sritį ir ankstesnę neuroninio tinklo patirtį. Vertinant neuroninio tinklo sąranką, sluoksnių ir neuronų, naudojamų sprendžiant susijusias problemas, skaičius yra gera vieta pradėti.
Neuroninio tinklo sudėtingumas turėtų būti palaipsniui didinamas, atsižvelgiant į numatomą išvestį ir tikslumą, pradedant nuo paprasto neuroninio tinklo dizaino.
32. Kokie neuroniniai tinklai naudojami gilaus sustiprinimo mokymuisi?
- Mašininio mokymosi paradigmoje, vadinamoje sustiprinimu, modelis veikia siekdamas maksimaliai padidinti kaupiamojo atlygio idėją, kaip tai daro gyvi dalykai.
- Žaidimai ir savarankiškai važiuojančios transporto priemonės apibūdinamos kaip susijusios su problemomis stiprinimas.
- Ekranas naudojamas kaip įvestis, jei pateikiama problema yra žaidimas. Siekdamas sukurti išvestį kitoms fazėms, algoritmas ima pikselius kaip įvestį ir apdoroja juos per daugybę konvoliucinių neuroninių tinklų sluoksnių.
- Modelio veiksmų rezultatai, tiek palankūs, tiek blogi, veikia kaip pastiprinimas.
Išvada
Bėgant metams giluminio mokymosi populiarumas išaugo ir taikomas beveik visose pramonės srityse.
Įmonės vis dažniau ieško kompetentingų ekspertų, galinčių sukurti modelius, kurie atkartotų žmogaus elgesį, naudodami gilaus mokymosi ir mašininio mokymosi metodus.
Kandidatai, kurie tobulina savo įgūdžius ir išlaiko žinias apie šias pažangiausias technologijas, gali rasti įvairių darbo galimybių už patrauklų atlyginimą.
Galite pradėti nuo interviu dabar, kai puikiai suprantate, kaip atsakyti į kai kuriuos dažniausiai užduodamus giluminio mokymosi interviu klausimus. Ženkite kitą žingsnį pagal savo tikslus.
Apsilankykite Hashdork's Interviu serija pasiruošti pokalbiams.
Palikti atsakymą