Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
- 1. Apakah sebenarnya Pembelajaran Dalam?
- 2. Apakah yang membezakan Pembelajaran Dalam daripada Pembelajaran Mesin?
- 3. Apakah pemahaman semasa anda tentang rangkaian saraf?
- 4. Apakah sebenarnya perceptron?
- 5. Apakah sebenarnya rangkaian saraf dalam?
- 6. Apakah Sebenarnya Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Apakah tujuan fungsi pengaktifan dimainkan dalam rangkaian saraf?
- 8. Apakah Keturunan Kecerunan?
- 9. Apakah Fungsi Kos Sebenarnya?
- 10. Bagaimanakah rangkaian dalam boleh mengatasi rangkaian cetek?
- 11. Huraikan perambatan ke hadapan.
- 12. Apakah rambatan balik?
- 13. Dalam konteks pembelajaran mendalam, bagaimanakah anda memahami keratan kecerunan?
- 14. Apakah Fungsi Softmax dan ReLU?
- 15. Bolehkah model rangkaian saraf dilatih dengan semua pemberat ditetapkan kepada 0?
- 16. Apakah yang membezakan zaman daripada kumpulan dan lelaran?
- 17. Apakah Penormalan Kelompok dan Keciciran?
- 18. Apakah yang Memisahkan Keturunan Kecerunan Stokastik daripada Keturunan Kecerunan Kelompok?
- 19. Mengapakah penting untuk memasukkan bukan lineariti dalam rangkaian saraf?
- 20. Apakah tensor dalam pembelajaran mendalam?
- 21. Bagaimanakah anda memilih fungsi pengaktifan untuk model pembelajaran mendalam?
- 22. Apakah yang anda maksudkan dengan CNN?
- 23. Apakah banyak lapisan CNN?
- 24. Apakah kesan berlebihan dan kekurangan, dan bagaimana anda boleh mengelakkannya?
- 25. Dalam pembelajaran mendalam, apakah RNN?
- 26. Terangkan Adam Optimizer
- 27. Pengekod auto mendalam: apakah itu?
- 28. Apakah Maksud Tensor dalam Tensorflow?
- 29. Penjelasan tentang graf pengiraan
- 30. Rangkaian musuh generatif (GAN): apakah itu?
- 31. Bagaimanakah anda akan memilih bilangan neuron dan lapisan tersembunyi untuk dimasukkan ke dalam rangkaian saraf semasa anda mereka bentuk seni bina?
- 32. Apakah jenis rangkaian saraf yang digunakan oleh pembelajaran peneguhan mendalam?
- Kesimpulan
Pembelajaran mendalam bukanlah idea baharu. Rangkaian saraf tiruan berfungsi sebagai satu-satunya asas subset pembelajaran mesin yang dikenali sebagai pembelajaran mendalam.
Pembelajaran mendalam adalah peniruan otak manusia, sama seperti rangkaian saraf, kerana ia dicipta untuk meniru otak manusia.
Ini telah berlaku untuk beberapa ketika. Hari ini, semua orang bercakap mengenainya kerana kita tidak mempunyai kuasa pemprosesan atau data yang hampir sama seperti yang kita ada sekarang.
Sepanjang 20 tahun yang lalu, pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin telah muncul hasil daripada peningkatan mendadak dalam kapasiti pemprosesan.
Untuk membantu anda membuat persediaan untuk sebarang pertanyaan yang mungkin anda hadapi semasa mencari pekerjaan impian anda, siaran ini akan membimbing anda melalui beberapa soalan temu duga pembelajaran mendalam, daripada yang mudah hingga yang rumit.
1. Apakah sebenarnya Pembelajaran Dalam?
Jika anda menghadiri a pembelajaran mendalam temu bual, anda sudah pasti memahami apa itu pembelajaran mendalam. Penemuduga, walau bagaimanapun, menjangkakan anda memberikan respons terperinci bersama-sama dengan ilustrasi sebagai jawapan kepada soalan ini.
Untuk melatih rangkaian saraf untuk pembelajaran mendalam, sejumlah besar data tersusun atau tidak berstruktur mesti digunakan. Untuk mencari corak dan ciri tersembunyi, ia melakukan prosedur yang rumit (contohnya, membezakan imej kucing daripada anjing).
2. Apakah yang membezakan Pembelajaran Dalam daripada Pembelajaran Mesin?
Sebagai satu cabang kecerdasan buatan yang dikenali sebagai pembelajaran mesin, kami melatih komputer menggunakan data dan teknik statistik dan algoritma supaya ia menjadi lebih baik dari semasa ke semasa.
Sebagai satu aspek pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam meniru seni bina rangkaian saraf yang dilihat dalam otak manusia.
3. Apakah pemahaman semasa anda tentang rangkaian saraf?
Sistem buatan yang dikenali sebagai rangkaian saraf menyerupai rangkaian saraf organik yang terdapat dalam tubuh manusia dengan sangat rapat.
Menggunakan teknik yang menyerupai bagaimana otak manusia fungsi, rangkaian saraf ialah koleksi algoritma yang bertujuan untuk mengenal pasti korelasi asas dalam sekeping data.
Sistem ini memperoleh pengetahuan khusus tugasan dengan mendedahkan diri mereka kepada rangkaian set data dan contoh, dan bukannya dengan mengikuti sebarang peraturan khusus tugasan.
Ideanya ialah daripada mempunyai pemahaman yang telah diprogramkan tentang set data ini, sistem mempelajari ciri-ciri yang membezakan daripada data yang diberinya.
Tiga lapisan rangkaian yang paling biasa digunakan dalam Rangkaian Neural adalah seperti berikut:
- Lapisan input
- Lapisan tersembunyi
- Lapisan keluaran
4. Apakah sebenarnya perceptron?
Neuron biologi yang terdapat dalam otak manusia adalah setanding dengan perceptron. Berbilang input diterima oleh perceptron, yang kemudiannya melakukan pelbagai transformasi dan fungsi dan menghasilkan output.
Model linear yang dipanggil perceptron digunakan dalam klasifikasi binari. Ia mensimulasikan neuron dengan pelbagai input, masing-masing dengan berat yang berbeza.
Neuron mengira fungsi menggunakan input berwajaran ini dan mengeluarkan hasilnya.
5. Apakah sebenarnya rangkaian saraf dalam?
Rangkaian saraf dalam ialah rangkaian saraf tiruan (ANN) dengan beberapa lapisan antara lapisan input dan output (DNN).
Rangkaian neural dalam ialah rangkaian neural seni bina dalam. Perkataan "dalam" merujuk kepada fungsi dengan banyak tahap dan unit dalam satu lapisan. Model yang lebih tepat boleh dibuat dengan menambahkan lebih banyak lapisan dan lebih besar untuk menangkap tahap corak yang lebih tinggi.
6. Apakah Sebenarnya Multilayer Perceptron (MLP)?
Lapisan input, tersembunyi dan keluaran terdapat dalam MLP, sama seperti dalam rangkaian saraf. Ia dibina sama dengan perceptron satu lapisan dengan satu atau lebih lapisan tersembunyi.
Keluaran binari bagi satu lapisan perceptron hanya boleh mengkategorikan kelas boleh dipisahkan linear (0,1), manakala MLP boleh mengklasifikasikan kelas tak linear.
7. Apakah tujuan fungsi pengaktifan dimainkan dalam rangkaian saraf?
Fungsi pengaktifan menentukan sama ada neuron harus diaktifkan pada tahap paling asas atau tidak. Sebarang fungsi pengaktifan boleh menerima jumlah wajaran input ditambah bias sebagai input. Fungsi pengaktifan termasuk fungsi langkah, Sigmoid, ReLU, Tanh dan Softmax.
8. Apakah Keturunan Kecerunan?
Pendekatan terbaik untuk meminimumkan fungsi kos atau ralat ialah keturunan kecerunan. Mencari minima tempatan-global fungsi ialah matlamatnya. Ini menentukan laluan yang harus diikuti oleh model untuk meminimumkan ralat.
9. Apakah Fungsi Kos Sebenarnya?
Fungsi kos ialah metrik untuk menilai prestasi model anda; ia kadangkala dikenali sebagai "kerugian" atau "ralat." Semasa perambatan belakang, ia digunakan untuk mengira ralat lapisan keluaran.
Kami mengeksploitasi ketidaktepatan itu untuk meneruskan proses latihan rangkaian saraf dengan menolaknya kembali melalui rangkaian saraf.
10. Bagaimanakah rangkaian dalam boleh mengatasi rangkaian cetek?
Lapisan tersembunyi ditambahkan pada rangkaian saraf sebagai tambahan kepada lapisan input dan output. Di antara lapisan input dan output, rangkaian saraf cetek menggunakan satu lapisan tersembunyi, manakala rangkaian saraf dalam menggunakan pelbagai peringkat.
Rangkaian cetek memerlukan beberapa parameter untuk dapat dimuatkan ke dalam mana-mana fungsi. Rangkaian dalam boleh menyesuaikan fungsi dengan lebih baik walaupun dengan sebilangan kecil parameter kerana ia termasuk beberapa lapisan.
Rangkaian dalam kini lebih disukai kerana kepelbagaian mereka dalam bekerja dengan sebarang jenis pemodelan data, sama ada untuk pengecaman pertuturan atau gambar.
11. Huraikan perambatan ke hadapan.
Input dihantar bersama-sama dengan pemberat ke lapisan yang tertimbus dalam proses yang dikenali sebagai penyebaran pemajuan.
Output fungsi pengaktifan dikira dalam setiap lapisan yang terkubur sebelum pemprosesan boleh diteruskan ke lapisan berikut.
Proses ini bermula pada lapisan input dan berkembang ke lapisan keluaran muktamad, dengan itu dinamakan perambatan hadapan.
12. Apakah rambatan balik?
Apabila berat dan berat sebelah dilaraskan dalam rangkaian saraf, perambatan belakang digunakan untuk mengurangkan fungsi kos dengan memerhatikan bagaimana nilai berubah terlebih dahulu.
Memahami kecerunan pada setiap lapisan tersembunyi menjadikan pengiraan perubahan ini mudah.
Proses yang dikenali sebagai perambatan belakang, bermula pada lapisan keluaran dan bergerak ke belakang ke lapisan input.
13. Dalam konteks pembelajaran mendalam, bagaimanakah anda memahami keratan kecerunan?
Keratan Kecerunan ialah kaedah untuk menyelesaikan isu kecerunan meletup yang timbul semasa perambatan belakang (keadaan di mana kecerunan salah yang ketara terkumpul dari semasa ke semasa, yang membawa kepada pelarasan ketara kepada berat model rangkaian saraf semasa latihan).
Kecerunan yang meletup ialah isu yang timbul apabila kecerunan menjadi terlalu besar semasa latihan, menjadikan model tidak stabil. Jika kecerunan telah melepasi julat yang dijangkakan, nilai kecerunan ditolak elemen demi elemen ke nilai minimum atau maksimum yang dipratakrifkan.
Keratan kecerunan meningkatkan kestabilan berangka rangkaian saraf semasa latihan, tetapi ia mempunyai kesan minimum pada prestasi model.
14. Apakah Fungsi Softmax dan ReLU?
Fungsi pengaktifan yang dipanggil Softmax menghasilkan output dalam julat antara 0 dan 1. Setiap output dibahagikan supaya jumlah semua output adalah satu. Untuk lapisan keluaran, Softmax kerap digunakan.
Unit Linear Diperbetulkan, kadangkala dikenali sebagai ReLU, ialah fungsi pengaktifan yang paling banyak digunakan. Jika X positif, ia mengeluarkan X, jika tidak ia mengeluarkan sifar. ReLU kerap digunakan pada lapisan yang tertimbus.
15. Bolehkah model rangkaian saraf dilatih dengan semua pemberat ditetapkan kepada 0?
Rangkaian saraf tidak akan pernah belajar untuk menyelesaikan tugas tertentu, oleh itu tidak mungkin untuk melatih model dengan memulakan semua pemberat kepada 0.
Derivatif akan kekal sama untuk setiap berat dalam W [1] jika semua pemberat dimulakan kepada sifar, yang akan menyebabkan neuron mempelajari ciri yang sama secara berulang.
Bukan sekadar memulakan pemberat kepada 0, tetapi kepada sebarang bentuk pemalar berkemungkinan menghasilkan hasil subpar.
16. Apakah yang membezakan zaman daripada kumpulan dan lelaran?
Bentuk pemprosesan set data dan teknik penurunan kecerunan yang berbeza termasuk kelompok, lelaran dan zaman. Epoch melibatkan rangkaian neural sekali melalui dengan set data penuh, ke hadapan dan ke belakang.
Untuk memberikan hasil yang boleh dipercayai, set data sering diluluskan beberapa kali kerana ia terlalu besar untuk diluluskan dalam satu percubaan.
Amalan berulang kali menjalankan kuantiti data yang kecil melalui rangkaian saraf dirujuk sebagai lelaran. Untuk menjamin bahawa set data berjaya merentasi rangkaian saraf, ia boleh dibahagikan kepada beberapa kelompok atau subset, yang dikenali sebagai kumpulan.
Bergantung pada saiz pengumpulan data, ketiga-tiga kaedah—zaman, lelaran dan saiz kelompok—pada asasnya adalah cara menggunakan algoritma penurunan kecerunan.
17. Apakah Penormalan Kelompok dan Keciciran?
Keciciran menghalang data terlalu muat dengan mengalih keluar kedua-dua unit rangkaian yang kelihatan dan tersembunyi secara rawak (biasanya menjatuhkan 20 peratus daripada nod). Ia menggandakan bilangan lelaran yang diperlukan untuk mendapatkan rangkaian untuk menumpu.
Dengan menormalkan input dalam setiap lapisan untuk mempunyai pengaktifan output min sifar dan sisihan piawai satu, normalisasi kelompok ialah strategi untuk meningkatkan prestasi dan kestabilan rangkaian saraf.
18. Apakah yang Memisahkan Keturunan Kecerunan Stokastik daripada Keturunan Kecerunan Kelompok?
Keturunan Kecerunan Kelompok:
- Set data lengkap digunakan untuk membina kecerunan untuk kecerunan kelompok.
- Jumlah data yang besar dan berat yang dikemas kini secara perlahan menjadikan penumpuan sukar.
Penurunan Kecerunan Stokastik:
- Kecerunan stokastik menggunakan sampel tunggal untuk mengira kecerunan.
- Disebabkan oleh perubahan berat yang lebih kerap, ia menumpu dengan ketara lebih cepat daripada kecerunan kelompok.
19. Mengapakah penting untuk memasukkan bukan lineariti dalam rangkaian saraf?
Tidak kira berapa banyak lapisan yang ada, rangkaian saraf akan berkelakuan seperti perceptron tanpa ketiadaan bukan linear, menjadikan output bergantung secara linear pada input.
Dengan kata lain, rangkaian neural dengan n lapisan dan m unit tersembunyi dan fungsi pengaktifan linear adalah bersamaan dengan rangkaian neural linear tanpa lapisan tersembunyi dan dengan keupayaan untuk mengesan sempadan pemisahan linear semata-mata.
Tanpa bukan linear, rangkaian saraf tidak dapat menyelesaikan isu rumit dan mengkategorikan input dengan tepat.
20. Apakah tensor dalam pembelajaran mendalam?
Tatasusunan berbilang dimensi yang dikenali sebagai tensor berfungsi sebagai generalisasi matriks dan vektor. Ia adalah struktur data yang penting untuk pembelajaran mendalam. Tatasusunan N-dimensi jenis data asas digunakan untuk mewakili tensor.
Setiap komponen tensor mempunyai jenis data yang sama, dan jenis data ini sentiasa diketahui. Ada kemungkinan bahawa hanya sekeping bentuk—iaitu, berapa banyak dimensi yang ada dan berapa besar setiap satu—yang diketahui.
Dalam situasi apabila input juga diketahui sepenuhnya, majoriti operasi menghasilkan tensor yang diketahui sepenuhnya; dalam kes lain, bentuk tensor hanya boleh diwujudkan semasa pelaksanaan graf.
21. Bagaimanakah anda memilih fungsi pengaktifan untuk model pembelajaran mendalam?
- Adalah masuk akal untuk menggunakan fungsi pengaktifan linear jika hasil yang perlu dijangka adalah sebenar.
- Fungsi Sigmoid harus digunakan jika output yang perlu diramalkan adalah kebarangkalian kelas binari.
- Fungsi Tanh boleh digunakan jika output yang diunjurkan mengandungi dua klasifikasi.
- Disebabkan kemudahan pengiraannya, fungsi ReLU boleh digunakan dalam pelbagai situasi.
22. Apakah yang anda maksudkan dengan CNN?
Rangkaian saraf dalam yang pakar dalam menilai imejan visual termasuk rangkaian saraf konvolusi (CNN atau ConvNet). Di sini, bukannya dalam rangkaian saraf di mana vektor mewakili input, input ialah gambar berbilang saluran.
Perceptron berbilang lapisan digunakan dengan cara yang istimewa oleh CNN yang memerlukan prapemprosesan yang sangat sedikit.
23. Apakah banyak lapisan CNN?
Lapisan Konvolusi: Lapisan utama ialah lapisan konvolusi, yang mempunyai pelbagai penapis yang boleh dipelajari dan medan penerimaan. Lapisan awal ini mengambil data input dan mengekstrak ciri-cirinya.
Lapisan ReLU: Dengan menjadikan rangkaian tidak linear, lapisan ini menukar piksel negatif kepada sifar.
Lapisan pengumpulan: Dengan meminimumkan tetapan pemprosesan dan rangkaian, lapisan pengumpulan secara beransur-ansur meminimumkan saiz spatial perwakilan. Pengumpulan maksimum ialah kaedah pengumpulan yang paling banyak digunakan.
24. Apakah kesan berlebihan dan kekurangan, dan bagaimana anda boleh mengelakkannya?
Ini dikenali sebagai overfitting apabila model mempelajari selok-belok dan hingar dalam data latihan sehingga ia memberi kesan negatif terhadap penggunaan data baharu model.
Ia lebih berkemungkinan berlaku dengan model tak linear yang lebih mudah disesuaikan semasa mempelajari fungsi matlamat. Model boleh dilatih untuk mengesan kereta dan trak, tetapi model itu mungkin hanya dapat mengenal pasti kenderaan dengan bentuk kotak tertentu.
Memandangkan ia hanya dilatih pada satu jenis trak, ia mungkin tidak dapat mengesan trak flatbed. Mengenai data latihan, model ini berfungsi dengan baik, tetapi tidak dalam dunia sebenar.
Model yang kurang dipasang merujuk kepada model yang tidak cukup terlatih mengenai data atau dapat membuat generalisasi kepada maklumat baharu. Ini sering berlaku apabila model sedang dilatih dengan data yang tidak mencukupi atau tidak tepat.
Ketepatan dan prestasi kedua-duanya terjejas oleh ketidaksesuaian.
Pensampelan semula data untuk menganggarkan ketepatan model (pengesahan silang K-lipatan) dan menggunakan set data pengesahan untuk menilai model ialah dua cara untuk mengelakkan pemasangan terlebih dan kurang.
25. Dalam pembelajaran mendalam, apakah RNN?
Rangkaian saraf berulang (RNN), pelbagai rangkaian saraf tiruan biasa, menggunakan singkatan RNN. Mereka digunakan untuk memproses genom, tulisan tangan, teks, dan urutan data, antara lain. Untuk latihan yang diperlukan, RNN menggunakan penyebaran balik.
26. Terangkan Adam Optimizer
Pengoptimum Adam, juga dikenali sebagai momentum penyesuaian, ialah teknik pengoptimuman yang dibangunkan untuk mengendalikan situasi bising dengan kecerunan yang jarang.
Selain menyediakan kemas kini setiap parameter untuk penumpuan yang lebih pantas, pengoptimum Adam meningkatkan penumpuan melalui momentum, memastikan model tidak terperangkap dalam titik pelana.
27. Pengekod auto mendalam: apakah itu?
Pengekod auto dalam ialah nama kolektif untuk dua rangkaian kepercayaan mendalam simetri yang biasanya merangkumi empat atau lima lapisan cetek untuk separuh pengekodan rangkaian dan satu set lagi empat atau lima lapisan untuk separuh penyahkodan.
Lapisan ini membentuk asas rangkaian kepercayaan yang mendalam dan dikekang oleh mesin Boltzmann. Selepas setiap RBM, pengekod auto mendalam menggunakan perubahan binari pada set data MNIST.
Ia juga boleh digunakan dalam set data lain di mana transformasi yang diperbetulkan Gaussian akan diutamakan berbanding RBM.
28. Apakah Maksud Tensor dalam Tensorflow?
Ini adalah satu lagi soalan wawancara pembelajaran mendalam yang kerap ditanya. Tensor ialah konsep matematik yang digambarkan sebagai tatasusunan berdimensi lebih tinggi.
Tensor ialah tatasusunan data ini yang disediakan sebagai input kepada rangkaian saraf dan mempunyai pelbagai dimensi dan kedudukan.
29. Penjelasan tentang graf pengiraan
Asas TensorFlow ialah pembinaan graf pengiraan. Setiap nod berfungsi dalam rangkaian nod, di mana nod bermaksud operasi matematik dan tepi untuk tensor.
Ia kadangkala dirujuk sebagai "Graf DataFlow" kerana data mengalir dalam bentuk graf.
30. Rangkaian musuh generatif (GAN): apakah itu?
Dalam Pembelajaran Dalam, pemodelan generatif dicapai menggunakan rangkaian permusuhan generatif. Ia adalah kerja tanpa pengawasan di mana hasilnya dihasilkan dengan mengenal pasti corak dalam data input.
Diskriminator digunakan untuk mengkategorikan kejadian yang dihasilkan oleh penjana, manakala penjana digunakan untuk menghasilkan contoh baharu.
31. Bagaimanakah anda akan memilih bilangan neuron dan lapisan tersembunyi untuk dimasukkan ke dalam rangkaian saraf semasa anda mereka bentuk seni bina?
Memandangkan cabaran perniagaan, bilangan tepat neuron dan lapisan tersembunyi yang diperlukan untuk membina seni bina rangkaian saraf tidak boleh ditentukan oleh sebarang peraturan yang keras dan pantas.
Dalam rangkaian saraf, saiz lapisan tersembunyi harus jatuh di suatu tempat di tengah-tengah saiz lapisan input dan output.
Permulaan utama untuk mencipta reka bentuk rangkaian saraf boleh dicapai dalam beberapa kaedah mudah, walaupun:
Bermula dengan beberapa ujian sistematik asas untuk melihat prestasi terbaik bagi mana-mana set data tertentu berdasarkan pengalaman terdahulu dengan rangkaian saraf dalam tetapan dunia sebenar yang serupa ialah cara terbaik untuk menangani setiap cabaran pemodelan ramalan dunia sebenar yang unik.
Konfigurasi rangkaian boleh dipilih berdasarkan pengetahuan seseorang tentang domain isu dan pengalaman rangkaian saraf sebelumnya. Apabila menilai persediaan rangkaian saraf, bilangan lapisan dan neuron yang digunakan pada masalah berkaitan adalah tempat yang baik untuk bermula.
Kerumitan rangkaian saraf harus ditingkatkan secara beransur-ansur berdasarkan output dan ketepatan yang diunjurkan, bermula dengan reka bentuk rangkaian saraf yang mudah.
32. Apakah jenis rangkaian saraf yang digunakan oleh pembelajaran peneguhan mendalam?
- Dalam paradigma pembelajaran mesin yang dipanggil pembelajaran pengukuhan, model bertindak untuk memaksimumkan idea ganjaran terkumpul, sama seperti yang dilakukan oleh benda hidup.
- Permainan dan kenderaan pandu sendiri kedua-duanya digambarkan sebagai masalah yang melibatkan pembelajaran tetulang.
- Skrin digunakan sebagai input jika masalah yang ingin diwakili adalah permainan. Untuk menghasilkan output untuk fasa seterusnya, algoritma mengambil piksel sebagai input dan memprosesnya melalui banyak lapisan rangkaian saraf konvolusi.
- Keputusan tindakan model, sama ada baik atau buruk, bertindak sebagai pengukuhan.
Kesimpulan
Pembelajaran Dalam telah meningkat dalam populariti selama bertahun-tahun, dengan aplikasi di hampir setiap kawasan industri.
Syarikat semakin mencari pakar yang cekap yang boleh mereka model yang meniru tingkah laku manusia menggunakan pendekatan pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin.
Calon yang meningkatkan set kemahiran mereka dan mengekalkan pengetahuan mereka tentang teknologi termaju ini boleh mencari pelbagai peluang kerja dengan imbuhan yang menarik.
Anda boleh mulakan dengan temu bual sekarang kerana anda mempunyai pemahaman yang kuat tentang cara menjawab beberapa soalan temuduga pembelajaran mendalam yang paling kerap diminta. Ambil langkah seterusnya berdasarkan objektif anda.
Lawati Hashdork's Siri Temu ramah untuk bersedia untuk temuduga.
Sila tinggalkan balasan anda