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Comment se pr茅parer 脿 des question entretien machine learning ?

Les question entretien machine learning sont courantes pour les postes li茅s 脿 l'apprentissage automatique. Les recruteurs utilisent les entretiens pour 茅valuer les connaissances d'un candidat qualifi茅 sur les m茅thodes et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique.

C'est l'occasion de vous d茅marquer de la masse des candidats et de mettre en avant les qualit茅s qui font de vous un excellent candidat pour le poste. L'exp茅rience et les certifications en apprentissage machine (ML) peuvent ouvrir les portes 脿 de nombreux emplois, tels que ing茅nieur en apprentissage machine, data scientist, analyste en cybers茅curit茅, architecte cloud, et bien plus encore. Mais pour obtenir ces postes, vous devrez d茅montrer aux recruteurs que vous connaissez votre m茅tier.

Pour vous aider 脿 d茅marrer et 脿 acqu茅rir la confiance dont vous avez besoin pour r茅ussir votre prochain entretien, voici quelques-unes des questions les plus courantes que vous rencontrerez. Vous pouvez les utiliser pour vous entra卯ner et apprendre 脿 y r茅pondre dans le cadre d'un entretien.聽

10 question entretien machine learning

1. Comment traiter les 诲辞苍苍茅别蝉 manquantes ou corrompues dans un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 ?

Cette question permet de d茅montrer vos comp茅tences en mati猫re de r茅solution de probl猫mes et votre exp茅rience en mati猫re de traitement de 诲辞苍苍茅别蝉 corrompues. Au niveau le plus 茅l茅mentaire, cette question entretien machine learning porte sur votre processus afin de voir comment vous travaillez.

Comment r茅pondre : Expliquez les crit猫res que vous prenez en compte lors de l'茅valuation des diff茅rentes m茅thodes de traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 manquantes ou corrompues. Des facteurs tels que la distribution des 诲辞苍苍茅别蝉, les hypoth猫ses sous-jacentes, l'efficacit茅 des calculs et les exigences sp茅cifiques de l'ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 doivent 锚tre pris en compte. Insistez sur votre capacit茅 脿 prendre des d茅cisions 茅clair茅es sur la base de ces crit猫res.聽

Vous pouvez 茅galement fournir un compte rendu d茅taill茅 des 茅tapes concr猫tes de votre processus de nettoyage des 诲辞苍苍茅别蝉. Il peut s'agir de techniques telles que l'analyse exploratoire des 诲辞苍苍茅别蝉, la visualisation, les tests statistiques et l'application de diverses m茅thodes d'imputation. Mettez en 茅vidence votre expertise dans l'utilisation d'outils, de biblioth猫ques ou de langages de programmation sp茅cifiques.

2. Expliquez la diff茅rence entre l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique.

L'examinateur veut savoir si vous pouvez expliquer les diff茅rences subtiles entre chaque concept afin de s'assurer que vous poss茅dez de solides connaissances de base.聽

Comment r茅pondre : Lorsque vous r茅pondez 脿 la question entretien machine learning entre l鈥檃pprentissage profond, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique, envisagez de structurer votre r茅ponse en entonnoir invers茅, en commen莽ant par les concepts de haut niveau :聽

1. Commencez par une d茅finition de haut niveau : Commencez par fournir une explication concise et g茅n茅rale de chaque concept afin de d茅finir le contexte de votre r茅ponse.聽

2. Mettez en 茅vidence la relation entre les concepts : Expliquez comment l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique sont des sous-domaines du domaine plus large de l'IA, en soulignant leurs interd茅pendances.聽

3. Discutez de leurs applications et de leurs cas d'utilisation : Fournir des exemples d'applications pratiques pour chaque concept afin d'illustrer leurs utilisations distinctes et leurs points forts.聽

4. Clarifiez la progression de l'IA 脿 l'apprentissage automatique et 脿 l'apprentissage profond : Expliquez comment ces concepts ont 茅volu茅 au fil du temps, l'apprentissage profond repr茅sentant une avanc茅e plus r茅cente dans le domaine de l'apprentissage automatique.

3.聽D茅crivez votre algorithme d'apprentissage automatique pr茅f茅r茅.

Cette question vous donne l'occasion de montrer vos pr茅f茅rences et vos comp茅tences personnelles tout en d茅montrant que vous avez une compr茅hension approfondie de divers algorithmes courants d'apprentissage automatique. Que vous aimiez la simplicit茅 d'un algorithme de classification courant ou un algorithme plus complexe qui sert de base 脿 un mod猫le pr茅dictif, c'est l'occasion de montrer votre passion pour les algorithmes et leurs qualit茅s uniques.聽

Voici quelques algorithmes courants d'apprentissage automatique que vous pourriez envisager de mentionner :

• R茅gression lin茅aire

• R茅gression logistique

• Bayes na茂ves

• Arbres de d茅cision

• Algorithme de la for锚t al茅atoire

• K-voisins les plus proches (KNN)

• K signifie

Comment r茅pondre : L'algorithme exact que vous mentionnez n'est pas aussi important que les raisons pour lesquelles vous l'avez choisi. Cette question est l'occasion d'茅tablir des comparaisons directes avec d'autres algorithmes, afin qu'il soit clair que votre expertise s'茅tend 脿 de nombreux algorithmes.

Lorsque vous r茅pondez 脿 la question entretien machine learning, utilisez des exemples tir茅s de votre carri猫re et de vos 茅tudes pour 茅tayer votre r茅ponse. En vous concentrant sur des exemples concrets, vous pourrez 茅galement mettre en 茅vidence le travail que vous avez d茅j脿 accompli et qui peut vous pr茅parer au poste.

4. Quelle est la diff茅rence entre l'apprentissage non supervis茅 et l'apprentissage supervis茅 ?

Il s'agit d'une autre question fr茅quente visant 脿 茅valuer votre compr茅hension des techniques fondamentales d'apprentissage automatique, qui sous-tendront probablement une grande partie de votre travail futur.

Comment r茅pondre : Indiquez clairement que vous connaissez la distinction entre les ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 d'apprentissage 茅tiquet茅s et non 茅tiquet茅s, et comment ils sont utilis茅s pour cr茅er diff茅rents types de mod猫les d'apprentissage automatique, tels que les mod猫les de classification, les mod猫les de r茅gression lin茅aire, les mod猫les discriminatifs et les mod猫les g茅n茅ratifs. Vous pouvez 茅galement envisager de mettre en 茅vidence les projets d'apprentissage automatique que vous avez entrepris et d'expliquer comment vous avez utilis茅 l'apprentissage supervis茅 ou non supervis茅 pour les mener 脿 bien.

5. Qu'est-ce que l'overfitting et comment l'茅viter ?

Lorsqu'un recruteur vous pose une question sur l'overfitting et la mani猫re de l'茅viter, il 茅value g茅n茅ralement votre compr茅hension d'un probl猫me courant dans l'apprentissage automatique et votre connaissance des techniques permettant d'en att茅nuer l'impact.

Comment r茅pondre : Il y a surajustement lorsqu'un mod猫le d'apprentissage automatique s'adapte trop exactement 脿 son ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 d'apprentissage et ne se g茅n茅ralise pas bien avec de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉 in茅dites. Le contraire de l'overfitting est l'underfitting, qui se produit lorsqu'un mod猫le d'apprentissage automatique n'a pas 茅t茅 suffisamment entra卯n茅 et ne donne pas de bons r茅sultats sur les 诲辞苍苍茅别蝉 d'entra卯nement ou les nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉.

Dans votre r茅ponse, veillez 脿 donner une d茅finition claire de l'overfitting et 脿 aborder les points suivants :聽

• Impacts de l'overfitting sur les performances du mod猫le聽

• Causes et indicateurs de l'overfitting聽

• M茅thodes de pr茅vention de l'overfitting

Pensez 脿 formuler votre r茅ponse en termes d'exemple concret. Discutez des mesures sp茅cifiques que vous avez prises et de la mani猫re dont elles ont permis d'am茅liorer la performance ou la g茅n茅ralisation du mod猫le.

6. Que sont les faux positifs et les faux n茅gatifs ? Pourquoi sont-ils importants ?

Toutes les erreurs provenant d'un mod猫le d'apprentissage automatique ne sont pas identiques. Les cons茅quences de ces erreurs peuvent 锚tre radicalement diff茅rentes selon le domaine dans lequel le mod猫le est d茅ploy茅. En posant cette question, l'interviewer souhaite 茅valuer votre compr茅hension de la diff茅rence entre les erreurs de type 1 (faux positifs) et de type 2 (faux n茅gatifs). Pourquoi pourriez-vous optimiser l'une plut么t que l'autre ?聽

Comment r茅pondre : Donnez une d茅finition succincte des faux positifs et des faux n茅gatifs, expliquez leur signification en termes de probl猫me sp茅cifique, et montrez votre compr茅hension des compromis et des strat茅gies potentielles pour minimiser leur occurrence. Veillez 脿 pr茅senter des exemples pertinents ou des anecdotes pour illustrer votre compr茅hension de ces concepts dans la vie r茅elle.

7. Quels sont les exemples d'apprentissage automatique supervis茅 utilis茅s aujourd'hui dans le monde des affaires ?

L'apprentissage automatique supervis茅 est l'une des m茅thodes les plus utilis茅es pour cr茅er un mod猫le d'apprentissage automatique. Les responsables du recrutement veulent s'assurer que vous comprenez bien comment ces mod猫les sont appliqu茅s dans le monde r茅el.

Comment r茅pondre : Choisissez une application de l'apprentissage automatique supervis茅 qui correspond 脿 la fois 脿 votre propre expertise et au secteur d'activit茅 de votre employeur potentiel. Choisissez des exemples que vous pouvez discuter en profondeur avec un responsable du recrutement et que vous pouvez d茅velopper pour inclure la fa莽on dont ils s'appliquent aux objectifs de l'entreprise.

Exemples d'apprentissage supervis茅

Les applications courantes de l'apprentissage automatique supervis茅 dans les entreprises comprennent la pr茅diction du d茅sabonnement des clients, l'茅valuation de la solvabilit茅 et des risques, la d茅tection des fraudes, la reconnaissance d'images, l'analyse des sentiments et la pr茅vision de la demande.

8. Expliquez la diff茅rence entre le raisonnement d茅ductif et le raisonnement inductif dans l'apprentissage automatique.

Les mod猫les d'apprentissage automatique sont construits 脿 partir d'algorithmes d'apprentissage automatique form茅s sur des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. En fait, les algorithmes d'apprentissage automatique 茅mettent des hypoth猫ses sur le monde de la m锚me mani猫re que nous : par le biais d'un raisonnement d茅ductif ou inductif. Les responsables du recrutement veulent savoir si vous pouvez expliquer leurs diff茅rences sur-le-champ.聽

Comment r茅pondre : Expliquez que le raisonnement d茅ductif dans l'apprentissage automatique consiste 脿 tirer des conclusions ou des pr茅dictions sp茅cifiques 脿 partir de principes ou de r猫gles g茅n茅raux. Il suit une approche descendante dans laquelle le mod猫le applique des r猫gles pr茅d茅finies pour obtenir des r茅sultats sp茅cifiques.

Diff茅rencier le raisonnement inductif en affirmant qu'il consiste 脿 d茅duire des principes g茅n茅raux ou des r猫gles 脿 partir d'observations ou d'exemples sp茅cifiques. Il suit une approche ascendante dans laquelle le mod猫le apprend des mod猫les et g茅n茅ralise 脿 partir des 诲辞苍苍茅别蝉 pour faire des pr茅dictions ou prendre des d茅cisions.

Soulignez que le raisonnement d茅ductif n茅cessite g茅n茅ralement des connaissances pr茅existantes ou des r猫gles explicites 脿 appliquer 脿 de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉. En revanche, le raisonnement inductif se concentre sur l'apprentissage 脿 partir de 诲辞苍苍茅别蝉 pour construire des mod猫les qui se g茅n茅ralisent bien 脿 des exemples non vus.

9. Comment savoir quand utiliser la classification ou la r茅gression ?

Savoir quand utiliser les mod猫les de classification ou de r茅gression est crucial dans l'apprentissage automatique. Ces deux types d'algorithmes ont des objectifs distincts, et il est essentiel de comprendre leur ad茅quation aux diff茅rents probl猫mes pour obtenir une mod茅lisation efficace.聽

Comment r茅pondre : Les mod猫les de classification sont le choix id茅al lorsque la t芒che consiste 脿 茅tiqueter ou 脿 cat茅goriser de nouvelles instances de 诲辞苍苍茅别蝉. Prenons l'exemple d'une application qui identifie diff茅rents types de plantes sur la base de leurs photos. D'autre part, les mod猫les de r茅gression sont utilis茅s lorsque l'objectif est de pr茅dire un r茅sultat qui est soit une quantit茅 variable, soit la probabilit茅 d'une classification binaire.

Fournissez des exemples concrets tir茅s de votre propre exp茅rience professionnelle pour illustrer vos comp茅tences. Par exemple, vous pouvez mentionner un projet dans lequel vous avez d茅velopp茅 un mod猫le de classification pour classer les commentaires des clients dans des cat茅gories de sentiments, permettant ainsi une analyse des sentiments pour un produit ou un service. Vous pouvez 茅galement parler d'un mod猫le de r茅gression que vous avez 茅labor茅 pour pr茅dire la probabilit茅 de d茅sabonnement des clients en fonction de divers attributs de ces derniers, ce qui aide l'entreprise 脿 conserver de mani猫re proactive ses clients les plus pr茅cieux.

10.聽Expliquez le fonctionnement d'une for锚t al茅atoire.

Pour comprendre le fonctionnement d'une for锚t al茅atoire, il faut souvent conna卯tre les arbres de d茅cision, la s茅lection des caract茅ristiques, les m茅thodes d'ensemble et les mesures utilis茅es pour l'茅valuation des mod猫les. En posant cette question, l'examinateur peut 茅valuer vos connaissances et votre familiarit茅 avec ces sujets connexes.

Comment r茅pondre : Lorsque vous r茅pondez 脿 cette question, fournissez une explication claire et concise de l'algorithme de la for锚t al茅atoire, y compris ses principaux composants et 茅tapes. Expliquez le processus de construction des arbres de d茅cision, le concept de bootstrapping et d'al茅a des caract茅ristiques, ainsi que le m茅canisme d'agr茅gation de l'ensemble. En outre, discutez des avantages des for锚ts al茅atoires, tels que la gestion des 诲辞苍苍茅别蝉 de haute dimension, l'att茅nuation de l'ajustement excessif et la fourniture de classements de l'importance des caract茅ristiques.

Pensez 脿 donner des exemples de la mani猫re dont vous avez utilis茅 les for锚ts al茅atoires dans vos travaux ant茅rieurs ou vos projets universitaires. Illustrez votre compr茅hension de l'ajustement des param猫tres, de l'茅valuation des mod猫les et des connaissances acquises lors de l'utilisation des for锚ts al茅atoires dans des sc茅narios du monde r茅el.

Conseils pour r茅ussir votre entretien sur l'apprentissage automatique

La meilleure fa莽on de r茅ussir un entretien est de se pr茅parer, de se pr茅parer et de se pr茅parer. Outre l'entra卯nement aux questions d'entretien susmentionn茅es, voici quelques conseils suppl茅mentaires qui vous aideront 脿 faire bonne impression :

Faites le lien entre les concepts th茅oriques et les sc茅narios du monde r茅el.

Tout au long de l'entretien, veillez 脿 relier vos r茅ponses 脿 des exemples concrets, en particulier ceux qui font r茅f茅rence 脿 votre propre travail. Les responsables du recrutement veulent savoir que vous avez une certaine exp茅rience de ces concepts et que vous savez comment expliquer ou persuader les 茅quipes.

Il est 茅galement utile de montrer que vous 锚tes toujours en train d'apprendre et de d茅velopper vos comp茅tences. Montrez votre volont茅 de vous am茅liorer et d'accro卯tre votre expertise au cours de l'entretien.聽

Concentrez-vous sur ce que vous savez faire.

Chaque candidat poss猫de ses propres forces et exp茅riences en mati猫re d'apprentissage automatique. Mettez en avant vos points forts sp茅cifiques, tels que l'expertise dans un algorithme particulier, la ma卯trise du pr茅traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 ou l'exp茅rience dans un domaine sp茅cifique. Cela vous permet de vous d茅marquer et de vous diff茅rencier des autres candidats.

Faites des recherches sur l'entreprise.

Il est important de conna卯tre l'apprentissage automatique, mais en quoi vos comp茅tences et votre exp茅rience sp茅cifiques seront-elles utiles 脿 l'entreprise ? Vous devez conna卯tre la mission et les valeurs de l'entreprise, ses travaux ant茅rieurs et ses produits actuels pour d茅montrer votre enthousiasme. Vous pouvez adapter vos r茅ponses en expliquant en quoi vous 锚tes la bonne personne pour occuper ce poste et pour quelles raisons.

Un moyen d'obtenir un point de vue d'initi茅 sur l'entreprise ou le secteur est de mener un entretien d'information informel ou de lire les commentaires des employ茅s sur internet.

Pr茅parez-vous 脿 coder.

Bien que le format et les exigences sp茅cifiques puissent varier en fonction de l'entreprise et du poste, il est courant que les entretiens d'apprentissage automatique comprennent des exercices de codage ou des 茅valuations techniques.

Pr茅parez-vous aux d茅fis de codage en pratiquant des exercices de codage, en mettant en 艙uvre des algorithmes d'apprentissage automatique et en vous familiarisant avec les biblioth猫ques ou les cadres communs utilis茅s dans le secteur, tels que TensorFlow, scikit-learn ou PyTorch. En outre, la compr茅hension des math茅matiques et de la th茅orie sous-jacentes aux algorithmes d'apprentissage automatique vous aidera 脿 mettre en 艙uvre et 脿 expliquer efficacement votre code lors de l'entretien.

Prochaines 茅tapes de votre carri猫re

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