Mention the difference between Data Mining and Machine learning?
Machine Learning Engineer Interview Questions
Machine Learning Engineer Interview Questions
Les entreprises s’appuient sur les machine learning engineers pour les aider à concevoir et à améliorer les systèmes qui permettent à leurs logiciels de s’améliorer eux-mêmes, plutôt que d’être programmés. Au cours de l’entretien, préparez-vous à être longuement interrogé sur vos connaissances en informatique et en science des données et, en particulier, sur votre capacité à reconnaître des modèles et des tendances. Un diplôme en informatique ou dans un domaine équivalent sera exigé.
Questions d'entretien d'embauche fréquentes pour un machine learning engineer (H/F) et comment y répondre
Question 1
Question 1 : Quels sont les algorithmes, termes de programmation et théories les plus importants à maîtriser en tant que machine learning engineer ?
How to answer
Comment répondre : Préparez-vous à parler de sujets tels que les erreurs de type I et de type II, l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé, les courbes ROC et d’autres éléments clés de l’apprentissage automatique. Les employeurs veulent s’assurer que vous avez une solide connaissance des aspects techniques du poste à pourvoir.
Question 2
Question 2 : Comment expliquer l’apprentissage automatique à quelqu’un qui ne comprend pas ce domaine ?
How to answer
Comment répondre : Parfois, les machine learning engineers doivent travailler avec des personnes qui ne sont pas familières avec les aspects techniques du travail. Saisissez l’occasion que vous offre cette question pour montrer votre solide connaissance du poste et vos capacités de communication.
Question 3
Question 3 : Comment se tenir informé des dernières nouveautés et tendances en matière d’apprentissage automatique ?
How to answer
Comment répondre : En expliquant comment vous vous tenez au courant des dernières nouveautés et tendances en matière d’apprentissage automatique, vous pouvez montrer à un employeur que vous êtes engagé dans le secteur, que vous êtes un chercheur compétent et que vous êtes motivé.
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Does averaging two readings reduce the error? Imagine you have a therometer measuring the temperature over time, resulting in a series of readings: [90, 95, 100…] There could be two reasons for the variation in these numbers: the actual temperature is changing, or the thermometer is inaccurate and showing changing numbers for a constant temperature. For the purpose of this problem, you can assume that that the temperature is constant, so a perfect thermometer would return [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100…] But we don’t have a perfect thermometer, resulting in error in the measurement. The error is determined by the standard deviation. We want to reduce the error. Someone suggests installing two thermometers: thermometer1 = [90, 95, 100…] thermometer2 = [92, 97, 94…] Then you take the average of the ith values of each thermometer: average = [91, 96, 97…] The question is whether the average has lower error than just using one thermometer. Build a simulation to test thousands of different scenarios and answer the question empirically.
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