تمرین سوالات مصاحبه یادگیری ماشین در پایتون

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که چگونه برای مصاحبه یادگیری ماشینی به درستی آماده شوید؟ در این دوره، شما پاسخ 15 سوال رایج یادگیری ماشین (ML) در مصاحبه پایتون را برای نقش دانشمند داده آماده خواهید کرد. این سوالات حول هفت موضوع مهم می چرخد: پیش پردازش داده ها، تجسم داده ها، یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، مجموعه مدل، انتخاب مدل، و ارزیابی مدل. شما با کار بر روی سوالات پیش پردازش داده و تجسم داده ها شروع خواهید کرد. پس از انجام تمام مراحل پیش پردازش، یک مدل ML پیش بینی برای تقویت مهارت های عملی خود ایجاد خواهید کرد. در مرحله بعد، برخی از تکنیک های یادگیری تحت نظارت را قبل از رفتن به یادگیری بدون نظارت پوشش خواهید داد. بسته به نقش، احتمالاً هر دو موضوع را در مصاحبه یادگیری ماشینی خود پوشش خواهید داد. در نهایت، با پوشش انتخاب و ارزیابی مدل، بررسی نحوه ارزیابی عملکرد برای تعمیم مدل، و نگاهی به تکنیک‌های مختلف هنگام ساخت یک مدل مجموعه، کار را به پایان می‌رسانید. در پایان دوره، شما هم پیشینه نظری مورد نیاز و هم توانایی توسعه کد پایتون برای پاسخگویی موفقیت آمیز به این 15 سوال را خواهید داشت. با توجه به سهولت استفاده و توانایی آن برای پوشش دادن مهم ترین تکنیک های یادگیری ماشین در زبان پایتون، نمونه های کدگذاری عمدتاً بر اساس بسته Sicit-Learn خواهند بود. این دوره اصول یادگیری ماشینی را آموزش نمی دهد، زیرا این موارد در پیش نیازهای دوره پوشش داده شده است.