Вам бонус- начислено 1 монета за дневную активность. Сейчас у вас 1 монета

Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist

Лекция



Привет, Вы узнаете о том , что такое тесты на экзамен по нейронным сетям, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое тесты на экзамен по нейронным сетям, собеседование по нейросетям , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Computational Neuroscience (вычислительная нейронаука) Теория и приложения искусственных нейронных сетей.

Позиция Data Scientist может называться по-разному и включать в себя разные функции в зависимости от сферы деятельности компании. Для удобства мы будем использовать название «эксперт по анализу данных», а в списке ниже приведем обобщенные требования к должности:

  • знание основ математики и математической статистики
  • знание машинного обучения;
  • навык работы с вычислительной техникой;
  • опыт разработки программного обеспечения;
  • умение добывать и визуализировать обработанные данные.

Вопросы вероятно будут из слудущих разделов:

  • по статистике и анализу данных;
  • по машинному обучению и вычислительному интеллекту;
  • по глубинному обучению;
  • по языкам программирования особенно python;

Иногда проводят собеседование на знание тех или иных вопросов из области вычислительного или искусственного интеллекта , нейросетей, рассмотрим некоторые из них:

Задание 1

Какие функции выполняет входной слой многослойного персептрона?

1. Транслирует сигнал на выходной слой многослойного персептрона.

2. Удаляет "шум" из сигнала.

3. Передает входной вектор сигналов на первый скрытый слой.

4. Вычисляет производную для алгоритма обратного распространения ошибки.

Задание 2.

Аксон – это выходной или входной отросток нейрона?

1. Входной

2. Выходной

Задание 3.

Что идет сначала – мутация или кроссовер? (в генетических алгоритмах).

1. Мутация

2. Кроссовер

3. Операции кроссовер в генетических алгоритмах не существует.

4. Без разницы.

Задание 4.

Нейрон j получил на вход сигнал от четырех других нейронов уровни возбуждения, значения которых равны 10, -20, 5, 4 и соответствующие веса связей равны 0.8, 0.5, 0.7 и -0.5 соответственно. Вычислите сигнал на выходе j-го нейрона в случае если функция активации нейронов есть гиперболический тангенс (Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist). Выберите правильный ответ:

1. -

2. 0.2449

3. 0.3145

4. 0.5

5. -0.5

Задание 5.

Дано: нейрон с функцией активации типа гиперболический тангенс с тремя входами. Входы все равны 1 и все веса также равны 1. Параметр Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist в формуле гиперболического тангенса равен 1. Чему будет равен выход нейрона?

Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist

Вариант Y

Задание 1.

Что обычно длиннее – аксон или дендрит?

1. Аксон

2. Дендрит

Задание 2.

Можно ли применять функцию активации типа «ступенька» при методе обучения обратного распространения ошибки?

1. Да

2. Нет

Задание 3.

Какая из нижеперечисленных нейронных сетей есть сеть с обратными связями?

1. Сеть Кохонена.

2. Сеть Хемминга.

3. Выходная звезда Гроссберга.

4. Радиально – базисная сеть.

Задание 4.

Нейрон j получил на вход сигнал от четырех других нейронов уровни возбуждения, значения которых равны 10, -20, 5, 4 и соответствующие веса связей равны 0.8, 0.5, 0.7 и -0.5 соответственно. Вычислите сигнал на выходе j-го нейрона в случае если функция активации нейронов есть логистическая сигмоида (Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist). Выберите правильный ответ:

1. -4

2. 0.25

3. -3.52

4. 1.7

Задание 5.

Дано: нейронная сеть с одним скрытым слоем. У сети 1 вход, 3 нейрона в скрытом слое и один выход. Что будет на выходе сети в случае, если на входе 1, все веса раны 1?

Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist

Задание 1.

Как в сети Кохонена определить, к какому классу относится объект?

1. Среди нейронов слоя Кохонена выбрать тот, у которого значение максимально.

2. Сеть Кохонена не работает с задачами классификации.

3. Номер класса в сети Кохонена определяется комбинацией выходов.

Задание 2.

Дана сеть Хэмминга. Пусть обучающие примеры равны:

а) {1;1;1;1} б) {1,1,1,-1} в) {1,1,-1,-1} и г) {1,-1,-1,-1}

Напишите ниже, чему будет равна матрица весовых коэффициентов первого слоя Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist:

Задание 3.

Может ли после стадии инициализации матрица весовых коэффициентов синапсов сети Хопфилда выглядеть следующим образом?

Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist

Задание 4.

Может ли в сети Хопфилда количество запоминаемых образцов быть меньше количества нейронов?

1. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Да

2. Нет

Задание 5.

В чем заключается задача кластеризации объектов с помощью нейронных сетей? Напишите ниже.

Вариант К

Задание 1.

В дифференциальном методе обучения Хебба сильнее всего обучаются те нейроны, которые _________

1. Входы, которых менее всего изменились в сторону увеличения

2. Выходы, которых более всего изменились в сторону увеличения

3. Синапсы, которых пропустили меньше информации

Задание 2.

Можно ли на входы сети Кохонена подать буквы?

1. Да

2. Нет

3. Можно, но предварительно закодировать их числами

Задание 3.

Чему равно расстояние Хэмминга между словами «Таня» и «Катя»?

1. 0

2. 1

3. 2

4. 3

5. 4

Задание 4.

Дана сеть встречного распространения, у которой в слое Кохонена находится 6 нейронов, а в слое Гроссберга 8 нейронов. На сколько классов можно разбить входные примеры с помощью данной сети, если слой Кохонена работает в режиме аккредитации?

1. 6

2. 8

3. Тесты на экзамен или собеседование по нейронным сетям для Data Scientist

Задание 5.

Работает ли сеть Хопфилда с сигналами равными +1 и -1?

1. Да

2. Нет

Наука о данных и статистика

Наука о данных изучает проблемы анализа и обработки данных. Фундаментальными основами в Data Science, в числе прочих, являются теория вероятности, корреляция и математическая статистика — вот примеры задач по этим темам.

1. Каверзные вопросы по науке о данных и машинному обучению будут задаваться или уже задавались вам на собеседованиях. Если вы понимаете тему, то на интервью вам не сложно будет показать себя профессионалом. Чтобы ответить на вопросы, необходимо иметь практическое понимание машинного обучения и связанных с ним статистических понятий.

Вопрос: У вас есть набор данных. Он содержит недостающие значения, которые распределены вдоль 1 стандартного отклонения от медианы. Какой процент данных останется неизменным? Почему?

Ответ: В этом вопросе есть подсказка, которая подтолкнет вас к решению. Так как данные распределены по медиане, то можно предположить, что речь идет о нормальном распределении. Нам известно, что при нормальном распределении ~68% данных лежит в 1 стандартном отклонении от медианы, а значит ~32% данных остается неизменным. Таким образом, ~32% данных останется неизменным при недостающих значениях.

Если хотите потренироваться еще, откройте полный список вопросов : Startups in Machine Learning / Data Science

2. Вопросы о вероятности в науке о данных. Вероятность считается основным среди понятий науки о данных. Вам нужно иметь четкое представление об этой теме, чтобы заполучить должность эксперта по анализу данных.

Вопрос: У Алисы двое детей, и один ребенок из двух — девочка. Какова вероятность того, что второй ребенок — тоже девочка? Вы можете предположить, что в мире равное количество людей мужского и женского пола.

A) 0,5

B) 0,25

C) 0,333

D) 0,75

Ответ: (C)

Варианты для двоих детей могут быть такими: {ММ, МД, ДМ, ДД}

Так как известно, что один ребенок — девочка, мы можем исключить вариант ММ из выборочного пространства. Таким образом, выборочное пространство может содержать 3 варианта, тогда как только один из них удовлетворяет второму условию. Таким образом, вероятность того, что второй ребенок — тоже девочка, составляет 1/3.

Если хотите потренироваться еще, откройте полный список вопросов : вопросы о вероятности

3. Корреляция — еще одно из основных понятий в науке о данных. На первый взгляд оно кажется простым, но имеет свои нюансы. Если вы изучаете статистические методы, то вы, вероятно, сталкивались с этими вопросами. Для тех, кто имеет большой опыт в статистике, эти вопросы помогут освежить знания.

Самые часто задаваемые вопросы о корреляции : наиболее часто задаваемых вопросов о корреляции

4. Вопросы по статистике. Необходимо обладать уверенными знаниями в статистике, чтобы пройти собеседование в этой области. Умение применять статистические знания — это возможность использовать множество эффективных способов анализа объекта.

Вопрос:Исследования показывают, что прослушивание музыки во время обучения улучшает память. Чтобы это продемонстрировать, исследователь создает выборку из 36 студентов колледжа и предлагает им выполнить стандартный тест на память, одновременно слушая музыку. В обычных условиях (без музыки) средний полученный балл был 25, стандартное отклонение — 6. Средний балл после эксперимента (то есть с музыкой) составил 28.
Какова нулевая гипотеза в этом случае?

A) Прослушивание музыки во время обучения не влияет на память.

B) Прослушивание музыки во время обучения может ухудшить память.

C) Прослушивание музыки во время обучения может улучшить память.

D) Прослушивание музыки во время обучения не улучшит, но может ухудшить память.

Ответ: (D)

Нулевая гипотеза — принимаемое по умолчанию предположение о том, что между двумя наблюдаемыми феноменами нет связи. В данном случае нулевая гипотеза состоит в том, что между прослушиванием музыки и улучшением памяти нет никакой взаимосвязи.

Если хотите потренироваться еще, вы знаете что делать : вопрос по статистике для специалистов по данным

5. Вопросы по линейной регрессии. Метод линейной регрессии широко используется в статистике.

Вопрос:

Линейная регрессия в основном применяется для регрессии.

A) Верно.

B) Неверно.

Решение: (A)

Линейная регрессия имеет зависимые переменные, которые имеют непрерывные значения.

Дополнительные вопросы : вопросы для тестирования специалиста по данным по линейной регрессии

6. Вопросы на понимание логистической регрессии. Метод логистической регрессии — это часто используемый алгоритм для решения проблем классификации.

Попробуйте ответить на все 30 вопросов : вопросы для проверки вашего понимания логистической регрессии

Машинное обучение

Машинное обучение — это основная область знаний в профессии эксперта по анализу данных, поэтому к этой теме стоит подготовиться получше. Мы подобрали как общие вопросы о машинном обучении, так и задания по конкретным разделам, алгоритмам и методам.

  1. По сорока вопросам по машинному обучению можно пройтись здесь (англ.):

2. Вопросы по обработке естественного языка — разделу науки, направленному на обучение компьютеров человеческому языку, то есть тому, как мы пишем и что мы говорим:

3. Вопросы по дереву решений — алгоритму машинного обучения, который помогает решать задачи классификации и прогнозирования. Он прост в использовании, и с помощью его можно наглядно объяснить коллегам и акционерам выбранное бизнес-решение. 30 вопросов для тренировки:

4. Вопросы по методу опорных векторов:

5. Вопросы по методу снижения размерности:

6. Вопросы по кластерному анализу:

Deep Learning

Deep Learning — это область машинного обучения, с помощью которой создаются нейронные сети и математические модели, применяющиеся в распознавании речи и анализе текстов.

1.Вопросы по основам Deep Learning:

2. Вопросы по обработке изображений:

Инструменты и языки программирования

Эксперту по анализу данных необходимо владеть хотя бы одним из языков программирования: Python, R. Также было бы неплохо иметь навыки работы с каким-нибудь инструментом для анализа данных — например, SQL или SAS. Естественно, чем больше инструментов у вас в запасе, тем сильнее прокачан ваш навык программирования, а значит, больше шансов заполучить желаемую должность.

R (англ.):

Python (англ.):

SAS (англ.):

SQL (англ.):

Практические задачи

HR-менеджер или его коллеги скорее всего захотят проверить логику и ход ваших мыслей. В этом смысле ваш уникальный профессиональный опыт может сказать о вас больше, чем сертификат и диплом. Подготовьте реальные примеры решения задач и используйте их, чтобы усилить шанс на победу, или потренируйтесь в их решении здесь:

Ошибки

Перейдем к следующей важной теме: частые ошибки, которые совершают соискатели.

1.Подгоняют резюме под запрос рынка или конкретного работодателя, добавляя «правильные» термины и опыт.

Желая получить востребованную позицию, вы можете решить завысить свои умения и опыт работы в угоду требованиям вакансии. Вероятнее всего, такое резюме быстро одобрят HR-боты. Однако на собеседовании потенциальный работодатель может попросить раскрыть ту или иную тему, задав вопросы, которые поставят вас в тупик. Не стоит создавать для себя заведомо проигрышную ситуацию. Отсутствие опыта в одной области может компенсироваться богатым опытом в другой, а вот ложь вряд ли поможет компенсировать недостаток умений, и скорее испортит о вас впечатление.

2. За отсутствием фундаментальных знаний надеются на интуицию и удачу.

Интуитивное понимание — это большой плюс для кандидата, однако компенсировать им недостаток или полное отсутствие глубоких знаний в своей области не стоит. Такая самонадеянность может обернуться против вас, когда вы, например, не сможете объяснить, что значит «EM-алгоритм» или «k-means». Используйте свою интуицию как дополнительную сильную сторону, но не как основное преимущество.

3. Неспособность применять аналитические выводы в решении бизнес-вопросов.

Несмотря на то, что исследовательская работа — это основная деятельность эксперта по анализу данных, главная цель исследования — определить и разработать бизнес-решение на основе проанализированных данных, а не просто построить модель. Понимание продукта — обязательное умение, и работодатель, вероятно, предложит вам решить одну или несколько задач уже на собеседовании. В этом случае не стоит торопиться с ответом и теоретическими обоснованиями. Продумайте или напишите свой ответ, для этого можно попросить немного времени. Выстроив логику ответа, вы продемонстрируете последовательность и умение решать главную задачу эксперта по анализу данных, а значит удвоите свои шансы на победу.

Что почитать

Конечно, невозможно описать все собеседование с точностью до вопросов и предусмотреть все нюансы будущего собеседования, поэтому мы составили подборку статей, которые не попали в гид, но могут оказаться полезными.

О машинном обучении на ресурсе Quora: https://www.quora.com/What-is-machine-learning-4

Об уникальном пути аналитика Моники Рогати, экс-аналитика LinkedIn: https://www.forbes.com/sites/quora/2017/01/20/whats-the-best-path-to-becoming-a-data-scientist/#6784b9ed37d2

О подходе к собеседованию на должность Data Scientist в Airbnb от Райли Ньюмана, директора отдела аналитики: https://www.quora.com/How-does-Airbnb-hire-data-scientists

О девяти главных навыках эксперта по анализу данных: https://www.kdnuggets.com/2018/05/simplilearn-9-must-have-skills-data-scientist.html

Заключение

Вероятно, вы уже поняли, что главный элемент успешного собеседования — это серьезная подготовка и фундаментальные знания в области науки о данных. Мы обозначили основные темы и дали ссылки на вопросы, которые, надеемся, помогут определиться со следующим шагом на пути к совершенствованию ваших умений и навыков.

Прочтение данной статьи про тесты на экзамен по нейронным сетям позволяет сделать вывод о значимости данной информации для обеспечения качества и оптимальности процессов. Надеюсь, что теперь ты понял что такое тесты на экзамен по нейронным сетям, собеседование по нейросетям и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Computational Neuroscience (вычислительная нейронаука) Теория и приложения искусственных нейронных сетей

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.

создано: 2017-03-30
обновлено: 2023-06-28
132658



Рейтиг 2 of 10. count vote: 3
Вы довольны ?:


Найди готовое или заработай

С нашими удобными сервисами без комиссии*

Как это работает? | Узнать цену?

Найти исполнителя
$0 / весь год.
  • У вас есть задание, но нет времени его делать
  • Вы хотите найти профессионала для выплнения задания
  • Возможно примерение функции гаранта на сделку
  • Приорететная поддержка
  • идеально подходит для студентов, у которых нет времени для решения заданий
Готовое решение
$0 / весь год.
  • Вы можите продать(исполнителем) или купить(заказчиком) готовое решение
  • Вам предоставят готовое решение
  • Будет предоставлено в минимальные сроки т.к. задание уже готовое
  • Вы получите базовую гарантию 8 дней
  • Вы можете заработать на материалах
  • подходит как для студентов так и для преподавателей
Я исполнитель
$0 / весь год.
  • Вы профессионал своего дела
  • У вас есть опыт и желание зарабатывать
  • Вы хотите помочь в решении задач или написании работ
  • Возможно примерение функции гаранта на сделку
  • подходит для опытных студентов так и для преподавателей



Комментарии


Оставить комментарий
Если у вас есть какое-либо предложение, идея, благодарность или комментарий, не стесняйтесь писать. Мы очень ценим отзывы и рады услышать ваше мнение.
To reply

Computational Neuroscience (вычислительная нейронаука) Теория и приложения искусственных нейронных сетей

Термины: Computational Neuroscience (вычислительная нейронаука) Теория и приложения искусственных нейронных сетей