Preguntas y respuestas de la entrevista de aprendizaje automático

04/11/2021

Preguntas y respuestas de la entrevista de aprendizaje automatico
Índice
  1. Preguntas y respuestas de la entrevista de aprendizaje automático
    1. Preguntas principales (con respuestas) formuladas en las entrevistas de trabajo de Ingeniero de aprendizaje automático. Conviértase en uno de los mejores científicos de datos / ingeniero de ML.

Preguntas y respuestas de la entrevista de aprendizaje automático

Preguntas principales (con respuestas) formuladas en las entrevistas de trabajo de Ingeniero de aprendizaje automático. Conviértase en uno de los mejores científicos de datos / ingeniero de ML.

Lo que aprenderás

Preguntas y respuestas de la entrevista de aprendizaje automático

  • Preguntas de la entrevista de aprendizaje automático con respuestas
  • Entrevistas de trabajo de Crack Machine Learning
  • Mejore su conocimiento de Machine Learning
  • Conviértete en un ingeniero de aprendizaje automático
  • Conozca los temas más populares sobre el aprendizaje automático

Requisitos

  • ¡Entusiasmo y determinación por dejar tu huella en el mundo!

Descripción

La actualización ofrece este curso sobre las preguntas más frecuentes en las entrevistas de trabajo de Ingeniero de aprendizaje automático / Científico de datos. En este curso de preguntas de la entrevista de aprendizaje automático, aprenderá y se familiarizará con las respuestas correctas y completas a las preguntas de tendencia relacionadas con el aprendizaje automático.

Según Indeed, el salario medio de un ingeniero de aprendizaje automático es $ 149,750 por año en los Estados Unidos y altos salarios similares en otros países también. Con más y más organizaciones que hacen del aprendizaje automático un pilar clave para la innovación y el crecimiento, existe un gran margen para los ingenieros de aprendizaje automático inteligentes y entusiastas. Es uno de los campos que tiene grandes perspectivas de carrera, tanto en términos de la compensación ofrecida como considerando la variedad de desafíos disponibles.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es el subcampo de la inteligencia artificial de más rápido crecimiento, donde los sistemas tienen la capacidad de "aprender" a través de datos, estadísticas y prueba y error para optimizar los procesos e innovar a un ritmo más rápido. Aprender El aprendizaje automático les brinda a las computadoras la capacidad de desarrollar capacidades de aprendizaje similares a las de los humanos que les permiten resolver algunos de los problemas más difíciles del mundo, que van desde la investigación del cáncer hasta el cambio climático.

El aprendizaje automático facilita un sistema para aprender de los ejemplos y la experiencia sin estar programado explícitamente. Por lo tanto, en lugar de escribir código, lo que hace es alimentar datos al algoritmo genérico, y el algoritmo / máquina en sí construye la lógica en función de los datos proporcionados. Por lo tanto, el aprendizaje automático es la ciencia de permitir que las computadoras funcionen sin estar programadas para hacerlo.

Al combinar la ingeniería de software y el análisis de datos, los ingenieros de aprendizaje automático permiten que las máquinas aprendan sin necesidad de programación adicional. Como ingeniero de aprendizaje automático, que trabaja en esta rama de la inteligencia artificial, será responsable de crear programas y algoritmos que permitan a las máquinas realizar acciones sin ser dirigidas. Un ejemplo de un sistema que puede producir es un automóvil autónomo o un suministro de noticias personalizado.

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Esta rama de la inteligencia artificial puede permitir a los sistemas identificar patrones en los datos, tomar decisiones y predecir resultados futuros. El aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a determinar los productos que es más probable que compren e incluso el contenido en línea que es más probable que consuman y disfruten. El aprendizaje automático hace que sea más fácil analizar e interpretar cantidades masivas de datos, que de otro modo tomarían décadas o incluso una eternidad para que los humanos los decodificaran.

Roles de un ingeniero de aprendizaje automático

  • Diseñe y cree canalizaciones de datos distribuidas, escalables y confiables que ingieran y procesen datos a escala y en tiempo real
  • Aplicar los fundamentos de la informática, incluidas las estructuras de datos, los algoritmos, la computabilidad y la complejidad, y la arquitectura de la ordenador.
  • Utilizar habilidades matemáticas excepcionales para realizar cálculos y trabajar con los algoritmos involucrados en este tipo de programación.
  • Producir resultados del proyecto y aislar los problemas que deben resolverse para que los programas sean más efectivos.
  • Colabore con ingenieros de datos para crear datos y modelar pipelines
  • Seleccionar plataformas adecuadas para la ejecución y producción de canalizaciones de ML
  • Desarrollar y producir soluciones de aprendizaje automático alineadas con las necesidades comerciales y superar los límites sugiriendo e impulsando nuevas tecnologías.
  • Apoyar la implementación de sistemas de producción de alta calidad a escala industrial.
  • Gestione la infraestructura y las canalizaciones de datos necesarias para llevar el código a producción.
  • Comprender cómo combinar arquitecturas de datos, sistemas distribuidos, aprendizaje automático e interfaces de usuario de próxima generación.
  • Cree algoritmos basados ​​en procedimientos de modelado estadístico y cree y mantenga soluciones escalables de aprendizaje automático en la producción.
  • Utilice la estrategia de evaluación y modelado de datos para encontrar patrones y predecir instancias invisibles
  • Aplicar bibliotecas y algoritmos de aprendizaje automático
  • Cree soluciones avanzadas de análisis y aprendizaje automático para diferentes volúmenes de datos, tipos de datos y formatos.
  • Diseñar sistemas de aprendizaje automático y supervisar la plataforma en la que se implementarán las soluciones.
  • Analice conjuntos de datos grandes y complejos para extraer conocimientos y decidir la técnica adecuada
  • Investigar e implementar las mejores prácticas para mejorar la infraestructura de aprendizaje automático existente
  • Brindar soporte a ingenieros y gerentes de producto para implementar el aprendizaje automático en el producto.

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