Quali sono le migliori domande di colloquio per valutare un ricercatore di machine learning?

Le domande dell'intervista di machine learning sono una parte cruciale dell'intervista di data science e il percorso per valutare un ingegnere e ricercatore di machine learning, uno scienziato dei dati e un ingegnere dei dati. Se state cercando di valutare un ricercatore di machine learning, ecco un video che copre alcune domande di intervista di machine learning che vi aiuteranno a testare la conoscenza del candidato in questo dominio.

• Insieme a questo, potete anche chiedere loro degli algoritmi e la teoria dietro l'apprendimento automatico.
• In secondo luogo, potete testare le loro abilità di programmazione e la loro capacità di eseguire sopra gli algoritmi di apprendimento automatico e la teoria.
• You can also ask what's going on in the industry and how you keep up with the newest machine learning trends.
• Finally, you can ask some company or industry-specific questions to test their ability to take their general machine learning knowledge.

Here are some common interview questions,

1. What are the types of Machine Learning?
2. Differentiate between classification and regression in Machine Learning.
3. What’s the trade-off between bias and variance?
4. What is the difference between supervised and unsupervised machine learning?
5. How is KNN different from k-means clustering?
6. Explain how a ROC curve works.
7. Define precision and recall.
8. What is a Linear Regression?
9. How will you determine the Machine Learning algorithm that is suitable for your problem?
10. What is the Variance Inflation Factor?
11. Explain false negative, false positive, true negative, and true positive with a simple example.
12. What do you understand by Type I and Type II errors?
13. What is Bayes’ Theorem? How is it useful in a machine learning context?
14. Why is “Naive” Bayes naive?
15. Explain the difference between L1 and L2 regularization.
16. What’s your favorite algorithm, and can you explain it to me in less than a minute?
17. What’s a Fourier transform?
18. How is a decision tree pruned?
19. Which is more important to you: model accuracy or model performance?
20. How would you handle an imbalanced dataset?