Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
- 1. Học sâu chính xác là gì?
- 2. Điều gì phân biệt Học sâu và Học máy?
- 3. Những hiểu biết hiện tại của bạn về mạng nơ-ron?
- 4. Perceptron chính xác là gì?
- 5. Mạng nơron sâu chính xác là gì?
- 6. Chính xác Perceptron nhiều lớp (MLP) là gì?
- 7. Các chức năng kích hoạt đóng vai trò gì trong mạng nơ-ron?
- 8. Gradient Descent chính xác là gì?
- 9. Chức năng Chi phí chính xác là gì?
- 10. Làm thế nào mạng sâu có thể làm tốt hơn mạng nông?
- 11. Mô tả sự lan truyền thuận.
- 12. Backpropagation là gì?
- 13. Trong bối cảnh học sâu, làm thế nào để bạn hiểu được cách cắt chuyển màu?
- 14. Chức năng Softmax và ReLU là gì?
- 15. Có thể huấn luyện một mô hình mạng nơron với tất cả các trọng số được đặt thành 0 không?
- 16. Điều gì phân biệt một kỷ nguyên với một lô và một lần lặp?
- 17. Chuẩn hóa hàng loạt và bỏ học là gì?
- 18. Điều gì tách biệt Stochastic Gradient Descent từ Batch Gradient Descent?
- 19. Tại sao việc bao gồm các điểm không tuyến tính trong mạng nơ ron là rất quan trọng?
- 20. Một tensor trong học sâu là gì?
- 21. Bạn sẽ chọn chức năng kích hoạt cho mô hình học sâu như thế nào?
- 22. Ý của bạn là gì của CNN?
- 23. Có bao nhiêu lớp CNN?
- 24. Những tác động của việc mặc quá nhiều và thiếu trang phục, và bạn có thể tránh chúng bằng cách nào?
- 25. Trong học tập sâu, RNN là gì?
- 26. Mô tả Trình tối ưu hóa Adam
- 27. Bộ mã tự động sâu: chúng là gì?
- 28. Tensor có nghĩa là gì trong Tensorflow?
- 29. Giải thích về đồ thị tính toán
- 30. Mạng đối thủ tạo ra (GAN): chúng là gì?
- 31. Bạn sẽ chọn số lượng nơ-ron và các lớp ẩn để đưa vào mạng nơ-ron như thế nào khi bạn thiết kế kiến trúc?
- 32. Những loại mạng thần kinh nào được sử dụng trong học tập củng cố sâu?
- Kết luận
Học sâu không phải là một ý tưởng hoàn toàn mới. Mạng nơ-ron nhân tạo đóng vai trò là nền tảng duy nhất của tập con học máy được gọi là học sâu.
Học sâu là một bộ não con người bắt chước, giống như mạng lưới thần kinh, vì chúng được tạo ra để bắt chước bộ não con người.
Đã có điều này trong một thời gian. Ngày nay, mọi người đều nói về nó vì chúng ta gần như không có nhiều sức mạnh xử lý hoặc dữ liệu như bây giờ.
Trong 20 năm qua, học sâu và học máy đã xuất hiện nhờ sự gia tăng đáng kể về khả năng xử lý.
Để hỗ trợ bạn chuẩn bị cho bất kỳ câu hỏi nào bạn có thể gặp phải khi tìm kiếm công việc mơ ước của mình, bài đăng này sẽ hướng dẫn bạn một số câu hỏi phỏng vấn học sâu, từ đơn giản đến phức tạp.
1. Học sâu chính xác là gì?
Nếu bạn đang tham dự một học kĩ càng phỏng vấn, bạn chắc chắn hiểu học sâu là gì. Tuy nhiên, người phỏng vấn dự đoán bạn sẽ đưa ra câu trả lời chi tiết cùng với hình ảnh minh họa cho câu hỏi này.
Để đào tạo mạng thần kinh để học sâu, phải sử dụng một lượng đáng kể dữ liệu có tổ chức hoặc không có cấu trúc. Để tìm ra các mẫu và đặc điểm ẩn, nó thực hiện các quy trình phức tạp (ví dụ: phân biệt hình ảnh của một con mèo với hình ảnh của một con chó).
2. Điều gì phân biệt Học sâu và Học máy?
Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo được gọi là học máy, chúng tôi đào tạo các máy tính sử dụng dữ liệu và các kỹ thuật thống kê và thuật toán để chúng trở nên tốt hơn theo thời gian.
Như một khía cạnh của học máy, học sâu bắt chước kiến trúc mạng thần kinh được thấy trong não người.
3. Những hiểu biết hiện tại của bạn về mạng nơ-ron?
Các hệ thống nhân tạo được gọi là mạng lưới thần kinh giống với mạng lưới thần kinh hữu cơ được tìm thấy trong cơ thể con người rất gần.
Sử dụng một kỹ thuật tương tự như cách bộ não con người , một mạng nơ-ron là một tập hợp các thuật toán nhằm xác định các mối tương quan cơ bản trong một phần dữ liệu.
Các hệ thống này thu nhận kiến thức về nhiệm vụ cụ thể bằng cách tiếp xúc với một loạt các bộ dữ liệu và ví dụ, thay vì tuân theo bất kỳ quy tắc cụ thể cho tác vụ nào.
Ý tưởng là thay vì có sự hiểu biết được lập trình trước về các tập dữ liệu này, hệ thống học các đặc điểm phân biệt với dữ liệu mà nó được cung cấp.
Ba lớp mạng được sử dụng phổ biến nhất trong Mạng thần kinh như sau:
- Lớp đầu vào
- Lớp ẩn
- Lớp đầu ra
4. Perceptron chính xác là gì?
Tế bào thần kinh sinh học được tìm thấy trong não người có thể so sánh với tế bào cảm thụ. Nhiều đầu vào được nhận bởi perceptron, sau đó nó thực hiện nhiều phép biến đổi và chức năng và tạo ra một đầu ra.
Một mô hình tuyến tính được gọi là perceptron được sử dụng trong phân loại nhị phân. Nó mô phỏng một tế bào thần kinh với nhiều loại đầu vào, mỗi đầu vào có trọng lượng khác nhau.
Nơron tính toán một chức năng bằng cách sử dụng các đầu vào có trọng số này và đưa ra kết quả.
5. Mạng nơron sâu chính xác là gì?
Mạng nơ ron sâu là mạng nơ ron nhân tạo (ANN) với một số lớp nằm giữa các lớp đầu vào và đầu ra (DNN).
Mạng nơron sâu là mạng nơron kiến trúc sâu. Từ "sâu" đề cập đến các chức năng có nhiều cấp độ và đơn vị trong một lớp duy nhất. Các mô hình chính xác hơn có thể được tạo ra bằng cách thêm nhiều lớp hơn và lớn hơn để thu được các mức mẫu lớn hơn.
6. Chính xác Perceptron nhiều lớp (MLP) là gì?
Các lớp đầu vào, ẩn và đầu ra hiện diện trong MLP, giống như trong mạng nơ-ron. Nó được xây dựng tương tự như perceptron một lớp với một hoặc nhiều lớp ẩn.
Đầu ra nhị phân của một perceptron lớp đơn chỉ có thể phân loại các lớp phân tách tuyến tính (0,1), trong khi MLP có thể phân loại các lớp phi tuyến.
7. Các chức năng kích hoạt đóng vai trò gì trong mạng nơ-ron?
Một chức năng kích hoạt xác định xem một tế bào thần kinh có nên kích hoạt ở mức cơ bản nhất hay không. Bất kỳ chức năng kích hoạt nào cũng có thể chấp nhận tổng trọng số của các đầu vào cộng với độ lệch làm đầu vào. Các chức năng kích hoạt bao gồm chức năng bước, Sigmoid, ReLU, Tanh và Softmax.
8. Gradient Descent chính xác là gì?
Cách tiếp cận tốt nhất để giảm thiểu hàm chi phí hoặc một lỗi là giảm dần độ dốc. Mục tiêu là tìm kiếm cực tiểu cục bộ-toàn cục của một hàm. Điều này chỉ định đường dẫn mà mô hình phải tuân theo để giảm thiểu lỗi.
9. Chức năng Chi phí chính xác là gì?
Hàm chi phí là một số liệu để đánh giá mô hình của bạn hoạt động tốt như thế nào; nó đôi khi được gọi là "mất mát" hoặc "lỗi". Trong quá trình nhân giống ngược, nó được sử dụng để tính toán lỗi của lớp đầu ra.
Chúng tôi khai thác sự không chính xác đó để tiếp tục quá trình đào tạo của mạng nơ-ron bằng cách đẩy nó trở lại thông qua mạng nơ-ron.
10. Làm thế nào mạng sâu có thể làm tốt hơn mạng nông?
Các lớp ẩn được thêm vào mạng nơ-ron ngoài các lớp đầu vào và đầu ra. Giữa các lớp đầu vào và đầu ra, mạng nơ-ron nông sử dụng một lớp ẩn duy nhất, trong khi mạng nơ-ron sâu sử dụng nhiều cấp độ.
Một mạng nông yêu cầu một số tham số để có thể phù hợp với bất kỳ chức năng nào. Các mạng sâu có thể phù hợp với các chức năng hơn ngay cả với một số lượng nhỏ các tham số vì chúng bao gồm một số lớp.
Mạng sâu hiện được ưa chuộng hơn vì tính linh hoạt của chúng trong việc làm việc với bất kỳ loại mô hình dữ liệu nào, cho dù đó là nhận dạng giọng nói hay hình ảnh.
11. Mô tả sự lan truyền thuận.
Đầu vào được truyền cùng với trọng lượng đến lớp chôn trong một quá trình được gọi là truyền chuyển tiếp.
Đầu ra của chức năng kích hoạt được tính toán trong mỗi và mọi lớp được chôn trước khi quá trình xử lý có thể chuyển sang lớp sau.
Quá trình này bắt đầu ở lớp đầu vào và tiến dần đến lớp đầu ra cuối cùng, do đó có tên là truyền tiến.
12. Backpropagation là gì?
Khi trọng số và độ lệch được điều chỉnh trong mạng nơ-ron, việc nhân giống ngược được sử dụng để giảm hàm chi phí bằng cách quan sát giá trị thay đổi như thế nào trước tiên.
Hiểu được gradient ở mỗi lớp ẩn giúp việc tính toán sự thay đổi này trở nên đơn giản.
Quá trình, được gọi là lan truyền ngược, bắt đầu ở lớp đầu ra và chuyển ngược trở lại các lớp đầu vào.
13. Trong bối cảnh học sâu, làm thế nào để bạn hiểu được cách cắt chuyển màu?
Gradient Clipping là một phương pháp để giải quyết vấn đề bùng nổ các gradient phát sinh trong quá trình nhân giống ngược (một tình trạng trong đó các gradient không chính xác đáng kể tích tụ theo thời gian, dẫn đến những điều chỉnh đáng kể đối với trọng số mô hình mạng thần kinh trong quá trình đào tạo).
Các gradient bị nổ là một vấn đề phát sinh khi các gradient quá lớn trong quá trình đào tạo, làm cho mô hình không ổn định. Nếu gradient đã vượt qua phạm vi mong đợi, các giá trị gradient được đẩy từng phần tử đến giá trị tối thiểu hoặc tối đa được xác định trước.
Gradient clipping nâng cao tính ổn định số của mạng nơ-ron trong quá trình đào tạo, nhưng nó có tác động tối thiểu đến hiệu suất của mô hình.
14. Chức năng Softmax và ReLU là gì?
Một hàm kích hoạt được gọi là Softmax tạo ra một đầu ra trong phạm vi từ 0 đến 1. Mỗi đầu ra được chia sao cho tổng của tất cả các đầu ra là một. Đối với các lớp đầu ra, Softmax thường được sử dụng.
Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu, đôi khi được gọi là ReLU, là chức năng kích hoạt được sử dụng nhiều nhất. Nếu X là số dương, nó xuất ra X, nếu không, nó sẽ xuất ra số không. ReLU thường xuyên được áp dụng cho các lớp bị chôn vùi.
15. Có thể huấn luyện một mô hình mạng nơron với tất cả các trọng số được đặt thành 0 không?
Mạng nơ-ron sẽ không bao giờ học cách hoàn thành một công việc nhất định, do đó không thể đào tạo một mô hình bằng cách khởi tạo tất cả các trọng số bằng 0.
Các dẫn xuất sẽ giữ nguyên cho mọi trọng số trong W [1] nếu tất cả các trọng số được khởi tạo bằng XNUMX, điều này sẽ dẫn đến việc các nơ-ron học lặp đi lặp lại các tính năng giống nhau.
Không chỉ đơn giản là khởi tạo các trọng số bằng 0, mà với bất kỳ dạng hằng số nào cũng có khả năng dẫn đến kết quả phần phụ.
16. Điều gì phân biệt một kỷ nguyên với một lô và một lần lặp?
Các dạng khác nhau của bộ dữ liệu xử lý và kỹ thuật giảm độ dốc bao gồm hàng loạt, lặp lại và kỷ nguyên. Epoch liên quan đến một mạng nơ-ron truyền một lần với tập dữ liệu đầy đủ, cả về phía trước và phía sau.
Để cung cấp kết quả đáng tin cậy, tập dữ liệu thường được chuyển nhiều lần vì nó quá lớn để vượt qua trong một lần thử.
Thực hành lặp đi lặp lại một số lượng nhỏ dữ liệu thông qua mạng nơron được gọi là lặp lại. Để đảm bảo rằng tập dữ liệu đi qua mạng nơ-ron thành công, nó có thể được chia thành một số lô hoặc tập con, được gọi là lô.
Tùy thuộc vào kích thước thu thập dữ liệu, cả ba phương pháp—kích thước kỷ nguyên, lần lặp và kích thước lô—về cơ bản là các cách sử dụng thuật toán giảm độ dốc.
17. Chuẩn hóa hàng loạt và bỏ học là gì?
Bỏ chương trình ngăn chặn việc trang bị quá nhiều dữ liệu bằng cách loại bỏ ngẫu nhiên cả đơn vị mạng hiển thị và ẩn (thường giảm 20% số nút). Nó tăng gấp đôi số lần lặp cần thiết để mạng hội tụ.
Bằng cách chuẩn hóa các đầu vào trong mỗi lớp để có kích hoạt đầu ra trung bình bằng XNUMX và độ lệch chuẩn là một, chuẩn hóa hàng loạt là một chiến lược để nâng cao hiệu suất và tính ổn định của mạng nơ-ron.
18. Điều gì tách biệt Stochastic Gradient Descent từ Batch Gradient Descent?
Giảm độ dốc hàng loạt:
- Tập dữ liệu hoàn chỉnh được sử dụng để xây dựng gradient cho gradient hàng loạt.
- Lượng dữ liệu khổng lồ và trọng số cập nhật chậm làm cho việc hội tụ trở nên khó khăn.
Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên:
- Gradient ngẫu nhiên sử dụng một mẫu duy nhất để tính toán gradient.
- Do trọng lượng thay đổi thường xuyên hơn, nó hội tụ nhanh hơn đáng kể so với gradient theo lô.
19. Tại sao việc bao gồm các điểm không tuyến tính trong mạng nơ ron là rất quan trọng?
Bất kể có bao nhiêu lớp, một mạng nơron sẽ hoạt động giống như một perceptron trong trường hợp không có phi tuyến tính, làm cho đầu ra phụ thuộc tuyến tính vào đầu vào.
Nói một cách khác, mạng nơ-ron có n lớp và m đơn vị ẩn và các hàm kích hoạt tuyến tính tương đương với mạng nơ-ron tuyến tính không có các lớp ẩn và chỉ có khả năng phát hiện các đường biên phân cách tuyến tính.
Nếu không có tính chất phi tuyến tính, mạng nơ-ron không thể giải quyết các vấn đề phức tạp và phân loại chính xác đầu vào.
20. Một tensor trong học sâu là gì?
Một mảng nhiều chiều được biết đến như một tenxơ đóng vai trò là một tổng quát của ma trận và vectơ. Đây là một cấu trúc dữ liệu quan trọng cho việc học sâu. Mảng N-chiều của các kiểu dữ liệu cơ bản được sử dụng để biểu diễn các tenxơ.
Mọi thành phần của tensor có cùng kiểu dữ liệu và kiểu dữ liệu này luôn được biết đến. Có thể chỉ một phần của hình dạng — cụ thể là có bao nhiêu kích thước và kích thước của mỗi kích thước — được biết đến.
Trong các tình huống khi các đầu vào cũng đã được biết rõ hoàn toàn, phần lớn các hoạt động tạo ra các tenxơ đã biết đầy đủ; trong các trường hợp khác, dạng tensor chỉ có thể được thiết lập trong quá trình thực hiện đồ thị.
21. Bạn sẽ chọn chức năng kích hoạt cho mô hình học sâu như thế nào?
- Sẽ có ý nghĩa khi sử dụng một hàm kích hoạt tuyến tính nếu kết quả phải được dự đoán là thực tế.
- Một hàm Sigmoid nên được sử dụng nếu đầu ra phải được dự báo là xác suất lớp nhị phân.
- Một hàm Tanh có thể được sử dụng nếu đầu ra dự kiến có hai phân loại.
- Do tính dễ dàng của nó, chức năng ReLU có thể áp dụng trong nhiều trường hợp.
22. Ý của bạn là gì của CNN?
Các mạng thần kinh sâu chuyên đánh giá hình ảnh trực quan bao gồm mạng thần kinh phức hợp (CNN hoặc ConvNet). Ở đây, thay vì trong mạng nơ-ron nơi một vectơ đại diện cho đầu vào, đầu vào là một bức tranh đa kênh.
Các perceptron nhiều lớp được CNNs sử dụng theo một cách đặc biệt, đòi hỏi rất ít tiền xử lý.
23. Có bao nhiêu lớp CNN?
Lớp chuyển đổi: Lớp chính là lớp tích hợp, có nhiều bộ lọc có thể học được và một trường dễ tiếp thu. Lớp ban đầu này lấy dữ liệu đầu vào và trích xuất các đặc tính của nó.
Lớp ReLU: Bằng cách làm cho mạng phi tuyến tính, lớp này biến các pixel âm thành không.
Lớp gộp: Bằng cách giảm thiểu quá trình xử lý và cài đặt mạng, lớp gộp dần dần giảm thiểu kích thước không gian của biểu diễn. Tổng hợp tối đa là phương pháp tổng hợp được sử dụng nhiều nhất.
24. Những tác động của việc mặc quá nhiều và thiếu trang phục, và bạn có thể tránh chúng bằng cách nào?
Điều này được gọi là overfitting khi một mô hình học được sự phức tạp và nhiễu trong dữ liệu huấn luyện đến mức nó ảnh hưởng tiêu cực đến việc sử dụng dữ liệu mới của mô hình.
Có nhiều khả năng xảy ra hơn với các mô hình phi tuyến dễ thích ứng hơn trong khi học một hàm mục tiêu. Một mô hình có thể được đào tạo để phát hiện ô tô và xe tải, nhưng nó có thể chỉ có thể xác định các phương tiện có dạng hộp cụ thể.
Do chỉ được huấn luyện trên một loại xe tải nên nó có thể không phát hiện được xe tải phẳng. Trên dữ liệu đào tạo, mô hình hoạt động tốt, nhưng không phải trong thế giới thực.
Mô hình chưa được trang bị đầy đủ là mô hình không được đào tạo đầy đủ về dữ liệu hoặc không có khả năng tổng quát hóa thông tin mới. Điều này thường xảy ra khi một mô hình đang được đào tạo với dữ liệu không đủ hoặc không chính xác.
Độ chính xác và hiệu suất đều bị ảnh hưởng bởi trang bị thiếu.
Lấy mẫu lại dữ liệu để ước tính độ chính xác của mô hình (xác thực chéo K-lần) và sử dụng tập dữ liệu xác thực để đánh giá mô hình là hai cách để tránh trang bị quá mức và trang bị thiếu.
25. Trong học tập sâu, RNN là gì?
Mạng nơ-ron lặp lại (RNN), một loạt các mạng nơ-ron nhân tạo phổ biến, có tên viết tắt là RNN. Chúng được sử dụng để xử lý bộ gen, chữ viết tay, văn bản và chuỗi dữ liệu, cùng những thứ khác. Để được đào tạo cần thiết, RNNs sử dụng phương pháp nhân giống ngược.
26. Mô tả Trình tối ưu hóa Adam
Trình tối ưu hóa Adam, còn được gọi là động lượng thích ứng, là một kỹ thuật tối ưu hóa được phát triển để xử lý các tình huống ồn ào với độ dốc thưa thớt.
Ngoài việc cung cấp các bản cập nhật cho từng thông số để hội tụ nhanh hơn, trình tối ưu hóa Adam tăng cường sự hội tụ thông qua động lượng, đảm bảo rằng một mô hình không bị mắc kẹt trong điểm yên xe.
27. Bộ mã tự động sâu: chúng là gì?
Deep autoencoder là tên gọi chung cho hai mạng niềm tin sâu đối xứng thường bao gồm bốn hoặc năm lớp nông cho một nửa mạng mã hóa và một tập hợp bốn hoặc năm lớp khác cho nửa giải mã.
Các lớp này tạo thành nền tảng của mạng lưới niềm tin sâu sắc và bị hạn chế bởi các máy Boltzmann. Sau mỗi RBM, một bộ mã tự động sâu áp dụng các thay đổi nhị phân cho tập dữ liệu MNIST.
Chúng cũng có thể được sử dụng trong các bộ dữ liệu khác, nơi các phép biến đổi chỉnh lưu Gaussian sẽ được ưu tiên hơn RBM.
28. Tensor có nghĩa là gì trong Tensorflow?
Đây là một câu hỏi phỏng vấn học tập sâu khác thường xuyên được hỏi. Một tensor là một khái niệm toán học được hình dung như các mảng có chiều cao hơn.
Tensors là những mảng dữ liệu này được cung cấp làm đầu vào cho mạng nơ-ron và có nhiều thứ nguyên và thứ hạng khác nhau.
29. Giải thích về đồ thị tính toán
Nền tảng của TensorFlow là việc xây dựng một đồ thị tính toán. Mỗi nút hoạt động trong một mạng lưới các nút, trong đó các nút đại diện cho các phép toán và các cạnh cho tenxơ.
Nó đôi khi được gọi là “Đồ thị luồng dữ liệu” vì dữ liệu chảy trong hình dạng của một biểu đồ.
30. Mạng đối thủ tạo ra (GAN): chúng là gì?
Trong Học sâu, mô hình tổng quát được thực hiện bằng cách sử dụng mạng đối phương chung. Đó là một công việc không có giám sát, nơi kết quả được tạo ra bằng cách xác định các mẫu trong dữ liệu đầu vào.
Bộ phân biệt được sử dụng để phân loại các trường hợp được tạo ra bởi trình tạo, trong khi trình tạo được sử dụng để tạo ra các ví dụ mới.
31. Bạn sẽ chọn số lượng nơ-ron và các lớp ẩn để đưa vào mạng nơ-ron như thế nào khi bạn thiết kế kiến trúc?
Trước một thách thức kinh doanh, số lượng tế bào thần kinh chính xác và các lớp ẩn cần thiết để xây dựng một kiến trúc mạng thần kinh không thể được xác định bởi bất kỳ quy tắc cứng và nhanh nào.
Trong mạng nơ-ron, kích thước của lớp ẩn sẽ nằm ở giữa kích thước của các lớp đầu vào và đầu ra.
Tuy nhiên, có thể đạt được bước khởi đầu thuận lợi trong việc tạo ra một thiết kế mạng nơ-ron bằng một số phương pháp đơn giản:
Bắt đầu với một số thử nghiệm hệ thống cơ bản để xem điều gì sẽ hoạt động tốt nhất cho bất kỳ tập dữ liệu cụ thể nào dựa trên kinh nghiệm trước đó với mạng nơ-ron trong các cài đặt tương tự trong thế giới thực là cách tốt nhất để giải quyết mọi thách thức lập mô hình dự đoán trong thế giới thực duy nhất.
Cấu hình mạng có thể được chọn dựa trên kiến thức của một người về miền sự cố và trải nghiệm mạng nơ-ron trước đó. Khi đánh giá thiết lập của mạng nơ-ron, số lượng lớp và nơ-ron được sử dụng cho các vấn đề liên quan là một nơi tốt để bắt đầu.
Độ phức tạp của mạng nơ-ron nên được tăng dần lên dựa trên sản lượng và độ chính xác dự kiến, bắt đầu với một thiết kế mạng nơ-ron đơn giản.
32. Những loại mạng thần kinh nào được sử dụng trong học tập củng cố sâu?
- Trong một mô hình học máy được gọi là học tăng cường, mô hình hoạt động để tối đa hóa ý tưởng về phần thưởng tích lũy, giống như các hoạt động sống.
- Trò chơi và xe tự lái đều được mô tả là những vấn đề liên quan đến học tăng cường.
- Màn hình được sử dụng làm đầu vào nếu vấn đề được trình bày là một trò chơi. Để tạo ra đầu ra cho các giai đoạn tiếp theo, thuật toán lấy các pixel làm đầu vào và xử lý chúng thông qua nhiều lớp của mạng nơ-ron tích hợp.
- Kết quả của các hành động của mô hình, dù thuận lợi hay xấu, đều đóng vai trò là sự củng cố.
Kết luận
Học sâu đã trở nên phổ biến trong những năm qua, với các ứng dụng trong hầu hết các lĩnh vực công nghiệp.
Các công ty đang ngày càng tìm kiếm các chuyên gia có năng lực, những người có thể thiết kế các mô hình tái tạo hành vi của con người bằng cách sử dụng phương pháp học sâu và học máy.
Các ứng viên tăng cường kỹ năng và duy trì kiến thức về các công nghệ tiên tiến này có thể tìm thấy nhiều cơ hội làm việc với mức thù lao hấp dẫn.
Bạn có thể bắt đầu với các cuộc phỏng vấn ngay bây giờ khi bạn đã nắm chắc cách trả lời một số câu hỏi phỏng vấn học sâu thường được yêu cầu nhất. Thực hiện bước tiếp theo dựa trên mục tiêu của bạn.
Ghé thăm Hashdork's Loạt bài phỏng vấn để chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn.
Bình luận