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Technische und programmiertechnische Fragen sind bei Vorstellungsgespr盲chen 蹿眉谤 Stellen im Bereich maschinelles Lernen 眉blich. Personalverantwortliche nutzen Vorstellungsgespr盲che, um die Kenntnisse eines qualifizierten Bewerbers 眉ber grundlegende Methoden und Konzepte des maschinellen Lernens zu beurteilen.

Dies ist Ihre Chance, sich von der Masse abzuheben und die Qualit盲ten hervorzuheben, die Sie zu einem hervorragenden Kandidaten 蹿眉谤 die Stelle machen. Erfahrung und Zertifizierungen im Bereich Machine Learning (ML) k枚nnen Ihnen die T眉ren zu vielen Stellen 枚ffnen, z. B. als Machine Learning Engineer, Datenwissenschaftler, Cyber Security Analyst, Cloud-Architekt und mehr. Aber um diese Stellen zu bekommen, m眉ssen Sie den Personalverantwortlichen zeigen, dass Sie sich auskennen.

Wenn Sie sich auf ein Vorstellungsgespr盲ch mit dem Schwerpunkt Machine Learning vorbereiten, sollten Sie sich auf einige h盲ufig gestellte Fragen vorbereiten. Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern und das n枚tige Selbstvertrauen aufzubauen, damit Sie Ihr n盲chstes Vorstellungsgespr盲ch mit Bravour meistern, finden Sie hier einige der h盲ufigsten Machine Learning Interview Questions, die Ihnen bei einem Vorstellungsgespr盲ch gestellt werden, sowie einige Ratschl盲ge und Tipps zur Vorbereitung auf das Vorstellungsgespr盲ch, die Sie im Hinterkopf behalten sollten.

Machine Learning Interview Questions und was Sie bei einem Vorstellungsgespr盲ch聽erwartet

Vorstellungsgespr盲che zum Thema Machine Learning bieten Ihnen die M枚glichkeit, Ihre F盲higkeiten, Ihr Wissen und Ihre Arbeit hervorzuheben, die 眉ber das hinausgehen, was Sie in Ihrem Lebenslauf angegeben haben.

Je nach Position k枚nnen die Fragen und Aufgaben im Vorstellungsgespr盲ch variieren. In der Regel k枚nnen Sie mit einer Runde von Live-Fragen rechnen, um Ihr Wissen 眉ber Techniken des Machine Learning und Ihre F盲higkeit, unter Druck zu arbeiten, zu bewerten.

Im Folgenden finden Sie vier der h盲ufigsten Machine Learning Interview Questions in Vorstellungsgespr盲chen sowie Tipps, wie Sie sie beantworten k枚nnen:

1. Wie gehen Sie mit fehlenden oder besch盲digten Daten in einem Datensatz um?

Mit dieser Frage k枚nnen Sie Ihre Probleml枚sungskompetenz und Ihre Erfahrung im Umgang mit besch盲digten Daten unter Beweis stellen. Bei dieser Frage geht es in erster Linie um Ihren Arbeitsablauf, um zu sehen, wie Sie arbeiten.

Wie man antwortet: Eine gute M枚glichkeit, diese Frage zu beantworten, besteht darin, Methoden vorzuschlagen, die das Problem l枚sen k枚nnen. Es ist eine gute Idee, Beispiele und mehr als eine L枚sung zu nennen, um Ihr Verst盲ndnis von Datens盲tzen zu zeigen.

Stellen Sie gleichzeitig sicher, dass Sie die konkreten Schritte, die Sie zur L枚sung dieser Probleme unternehmen, hervorheben, damit sich Ihr Gespr盲chspartner ein klareres Bild von Ihnen machen kann, wenn Sie in Ihrem Element sind.

2. Erkl盲ren Sie den Unterschied zwischen Deep Learning, k眉nstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning.

Diese Frage pr眉ft Ihr Wissen auf diesem Gebiet. Der Interviewer m枚chte vielleicht wissen, ob Sie die feinen Unterschiede zwischen den einzelnen Konzepten erkl盲ren k枚nnen, um sicherzustellen, dass Sie die grundlegenden Kenntnisse des Machine Learning beherrschen.

Wie Sie antworten: Machen Sie deutlich, dass Sie verstehen, dass Machine Learning ein Teilbereich der KI ist und dass Deep Learning ein Teilbereich des Machine Learning ist, indem Sie beide beschreiben. Verwenden Sie in Ihrer Antwort Beispiele, um zu zeigen, dass Sie diese wichtigen Konzepte vollst盲ndig beherrschen, anstatt nur das Offensichtliche zu erkl盲ren.

3.聽Beschreiben Sie Ihren bevorzugten Algorithmus 蹿眉谤 Machine Learning.

Mit dieser Frage k枚nnen Sie Ihre Vorlieben und individuellen F盲higkeiten unter Beweis stellen und gleichzeitig ein tiefes Verst盲ndnis 蹿眉谤 verschiedene ML-Algorithmen zeigen. Ganz gleich, ob Sie die Einfachheit eines g盲ngigen Klassifizierungsalgorithmus oder einen komplexeren Algorithmus als Grundlage 蹿眉谤 ein Vorhersagemodell m枚gen, dies ist Ihre Chance, Ihre Leidenschaft 蹿眉谤 Ihr Fachgebiet unter Beweis zu stellen.聽

Einige g盲ngige Algorithmen des Machine Learning, die Sie erw盲hnen k枚nnten, sind:

• Lineare Regression

• Logistische Regression

• Naive Bayes

• 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别

• Random Forests

• K-Nearest Neighbour (KNN)

Wie man antwortet: Der genaue Algorithmus, den Sie erw盲hnen, ist nur so wichtig wie Ihre Gr眉nde 蹿眉谤 die Auswahl. Sie k枚nnen diese Frage als Gelegenheit nutzen, um Ihr Wissen auf diesem Gebiet zu pr盲sentieren, indem Sie direkte Vergleiche zu anderen Algorithmen ziehen. So wird deutlich, dass Ihr Fachwissen 眉ber den ML-Algorithmus, den Sie hervorheben, hinausgeht.

Verwenden Sie bei der Beantwortung der Frage Beispiele aus Ihrer Karriere und Ihrem Studium, um Ihre Antwort zu untermauern. Wenn Sie sich auf konkrete Beispiele konzentrieren, k枚nnen Sie auch die Arbeit hervorheben, die Sie bereits geleistet haben und die Sie auf die Stelle vorbereiten kann.

4. Was ist der Unterschied zwischen Unsupervised Learning und Supervised Learning?

Dies ist eine weitere h盲ufige Frage, um Ihr Verst盲ndnis grundlegender Techniken des Machine Learning zu beurteilen, die wahrscheinlich die Grundlage 蹿眉谤 einen Gro脽teil Ihrer zuk眉nftigen Arbeit bilden werden.

Wie Sie antworten: Machen Sie deutlich, dass Sie den Unterschied zwischen gelabelten und nicht gelabelten Daten kennen und wissen, wie diese verwendet werden, um verschiedene Modelle des Machine Learning zu erstellen, z. B. Klassifizierung oder lineare Regression. Heben Sie au脽erdem alle Projekte zum Machine Learning hervor, die Sie durchgef眉hrt haben, und erkl盲ren Sie, wie Sie diese mit Supervised oder Unsupervised Learning umgesetzt haben.

Tipps 蹿眉谤 ein erfolgreiches Vorstellungsgespr盲ch zum Thema Machine Learning

Der beste Weg, ein Vorstellungsgespr盲ch zu bestehen, ist, sich im Voraus vorzubereiten. Neben dem 脺ben der oben genannten Machine Learning Interview Questions gibt es noch einige weitere Tipps, die Ihnen helfen, einen guten Eindruck zu hinterlassen und Ihre Eignung 蹿眉谤 die Stelle zu zeigen:

1. Wenden Sie Konzepte an und arbeiten Sie an Ihren einschl盲gigen F盲higkeiten

Verkn眉pfen Sie Ihre Antworten w盲hrend des gesamten Gespr盲chs mit Beispielen aus der Praxis, insbesondere mit solchen, die sich auf Ihre Arbeit beziehen. Personalverantwortliche suchen in der Regel nach Erfahrung und Wissen, und je mehr Erfahrung Sie bei der Er枚rterung von Machine Learning-Konzepten vorweisen k枚nnen, desto mehr k枚nnen Sie Ihre Bereitschaft 蹿眉谤 die Stelle hervorheben.

Es ist auch von Vorteil, wenn Sie zeigen, dass Sie st盲ndig lernen und Ihre F盲higkeiten weiterentwickeln. Zeigen Sie w盲hrend des Vorstellungsgespr盲chs, wie sehr Sie bestrebt sind, sich selbst und Ihr Fachwissen zu verbessern. Ein Personalverantwortlicher k枚nnte davon beeindruckt sein, dass Sie immer danach streben, sich zu verbessern und weiterzuentwickeln.聽

2. Konzentrieren Sie sich auf das, was Sie wissen

Wenn Sie in Ihrer Antwort eine Methode erw盲hnen, wird Ihr Gespr盲chspartner wahrscheinlich mehr dar眉ber wissen wollen. Mit sachdienlichen Antworten zu Ihrem Fachwissen und Ihrer Erfahrung k枚nnen Sie sich auf den Erfolg vorbereiten.

3. Recherchieren Sie das Unternehmen聽

Wenn Sie sich 眉ber das Unternehmen informieren, k枚nnen Sie Ihre Antworten und Beispiele auf das Unternehmen abstimmen. Au脽erdem k枚nnen Sie so mehr 眉ber die Werte und die Arbeitskultur des Unternehmens erfahren und im Vorstellungsgespr盲ch darlegen, inwiefern Sie damit 眉bereinstimmen.

Eine M枚glichkeit, sich einen Einblick in das Unternehmen oder die Branche zu verschaffen, ist ein informelles Gespr盲ch oder das Lesen von Mitarbeiterbewertungen im Internet.

4. Achten Sie auf eine klare Antworten

Ein Teil des Vorstellungsgespr盲chs kann spezifische Tests oder schriftliche Aufgaben umfassen. Wenn dies der Fall ist, sollten Sie Ihre Antworten klar formulieren und ausf眉hrlich erl盲utern. M枚glicherweise werden Sie auf Ihre wissenschaftliche Genauigkeit gepr眉ft, also f眉gen Sie Diagramme und Zitate ein und f眉hren Sie Begriffe ein, wenn es n枚tig ist. Unabh盲ngig davon, ob Sie ein einfaches oder komplexes Modell erstellen sollen, ist es wichtig, dass Sie jeden Schritt des Prozesses darstellen, damit Ihr potenzieller Arbeitgeber Ihre Arbeit nachvollziehen kann.

5. Wenn Sie bei einer Antwort unsicher sind, k枚nnen Sie das ruhig sagen

Vielleicht wird Ihnen eine Frage gestellt, auf die Sie keine Antwort wissen. Ein einfacher Ansatz ist es, zu sagen: Ich bin mir der Antwort nicht sicher, aber so w眉rde ich es herausfinden ...

Lassen Sie sich bei der Antwort Zeit. Gehen Sie in dieser Situation Ihre Antwort laut durch. Wenn Sie Ihre Gedankeng盲nge erl盲utern, kann der Gespr盲chspartner weitere Fragen stellen. Denken Sie daran, dass er Ihnen helfen m枚chte, eine Antwort zu finden und Ihre Probleml枚sungsf盲higkeiten zu verstehen.

N盲chste Schritte

Frischen Sie Ihr Fachwissen 眉ber Machine Learning mit einem Selbstlernkurs eines Branchenf眉hrers auf, z. B. dem Spezialisierung Machine Learning Rock Star 鈥� the End-to-End Practice von SAS, oder verfeinern Sie Ihre F盲higkeiten in Andrew Ngs dreiteiliger Spezialisierung Maschinelles Lernen, die von Stanford und DeepLearning.AI angeboten wird. Nach Abschluss eines jeden Kurses oder einer Spezialisierung erhalten Sie au脽erdem ein Zertifikat, das Sie Ihrem Lebenslauf, Portfolio oder LinkedIn-Profil hinzuf眉gen k枚nnen. Ein Zertifikat ist ein potenzieller Indikator 蹿眉谤 Ihre F盲higkeiten und Ihre Bereitschaft, einen Job anzunehmen.聽