Can you explain gradient descent?
Machine Learning Engineer Interview Questions
Machine Learning Engineer Interview Questions
Bedrijven vertrouwen op machine learning engineers voor het ontwerpen en verbeteren van systemen waarmee hun software zichzelf kan verbeteren, in plaats van dat deze specifiek wordt geprogrammeerd. Tijdens een sollicitatiegesprek kunt u flink worden getest op uw kennis van computerwetenschappen en gegevenswetenschappen, met de nadruk op het herkennen van patronen en trends. Een bachelor in computerwetenschappen of een gerelateerd vakgebied is vereist.
Meest gestelde sollicitatievragen voor een machine learning engineer (M/V/X) en hoe te antwoorden
Question 1
Vraag 1: Wat zijn de belangrijkste algoritmen, programmeertermen en theorieën die u moet begrijpen als machine learning engineer?
How to answer
Zo antwoordt u: Bereid u voor op het praten over zaken als Type I- en Type II-fouten, supervised en unsupervised machine learning, ROC-curves en andere belangrijke onderdelen van machine learning. Werkgevers willen weten of u veel kennis hebt van de technische aspecten van de functie.
Question 2
Vraag 2: Hoe zou u machine learning uitleggen aan iemand die het niet begrijpt?
How to answer
Zo antwoordt u: Soms moeten machine learning engineers werken met mensen die niet bekend zijn met de technische aspecten van de functie. Gebruik deze sollicitatievraag als een kans om uw grote kennis van de functie en uw communicatieve vaardigheden te laten zien.
Question 3
Vraag 3: Hoe blijft u op de hoogte van het laatste nieuws en trends in machine learning?
How to answer
Zo antwoordt u: Door te vertellen over hoe u op de hoogte blijft van het laatste nieuws en trends in machine learning laat u een werkgever zien dat u betrokken bent bij de branche, een vaardig onderzoeker bent en over zelfmotivatie beschikt.
8,205 machine learning engineer interview questions shared by candidates
Explain the bias-variance tradeoff in machine learning.
How to detect power plant on/off via satellite images.
CNN Neural Network, got sent some images to classify
they tested on machine learning techniques such dimension reduction using PCA
This was followed by a timed 3 hour coding assignment which will be sent 10 min before. So the context is unknown up till that point. Q 1-3 : typical leet code style questions to be done on hacker rank Q-4 : using a pretrained model write functions to predict labels and their probabilities. Through transfer learning change the VGG architecture for a 10 class classification problem. write code for other metrics used for evaluation. Q5: Develop a machine learning algorithm which should include data processing, covariance matrix, specifying training testing sets, evaluation and visualizing metrics Q6) using some python library to do data analysis which was specific to their routine work I guess. I would leave it up to the readers to decide if all this is possible within 3 hours or not.
Do you have any ideas for a solution to this given problem?
Regularization methods of Deep Learning Models
I was asked to do a sample project
Go through projects and coding task.
Viewing 51 - 60 interview questions