Les 25 meilleures questions d'entretien sur l'apprentissage automatique pour 2024

Questions d'entretien sur l'apprentissage automatique de base

Les questions de base portent sur la terminologie, les algorithmes et les méthodologies. Les intervieweurs posent ces questions pour évaluer les connaissances techniques du candidat. 

1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique semi-supervisé ?

L'apprentissage semi-supervisé est un mélange d'apprentissage supervisé et non supervisé. L'algorithme est entraîné sur un mélange de données étiquetées et non étiquetées. En général, elle est utilisée lorsque nous disposons d'un très petit ensemble de données étiquetées et d'un grand ensemble de données non étiquetées. 

En termes simples, l'algorithme non supervisé est utilisé pour créer des grappes et en utilisant les données étiquetées existantes pour étiqueter le reste des données non étiquetées. Un algorithme semi-supervisé repose sur l'hypothèse de continuité, l'hypothèse de grappes et l'hypothèse d'un collecteur.

Il est généralement utilisé pour réduire le coût d'acquisition des données étiquetées. Par exemple, la classification des séquences de protéines, la reconnaissance automatique de la parole et les voitures autonomes.  

2. Comment choisir l'algorithme à utiliser pour un ensemble de données ?

Outre l'ensemble de données, vous avez besoin d'un cas d'utilisation professionnelle ou d'exigences en matière d'application. Vous pouvez appliquer l'apprentissage supervisé et non supervisé aux mêmes données. 

En général :

• Les algorithmes d'apprentissage supervisé nécessitent des données étiquetées.
• Les algorithmes de régression nécessitent des cibles numériques continues
• Les algorithmes de classification nécessitent des cibles catégoriques
• Les algorithmes d'apprentissage non supervisé nécessitent des données non étiquetées.
• L'apprentissage semi-supervisé nécessite la combinaison d'ensembles de données étiquetés et non étiquetés. 
• Les algorithmes d'apprentissage par renforcement nécessitent des données relatives à l'environnement, à l'agent, à l'état et à la récompense. 

Image de thecleverprogrammer

Apprenez les bases de l'apprentissage automatique en suivant notre cours. 

3. Expliquez l'algorithme du K plus proche voisin.

Le K plus proche voisin (KNN) est un classificateur d'apprentissage supervisé. Il utilise la proximité pour classer les étiquettes ou prédire le regroupement de points de données individuels. Nous pouvons l'utiliser pour la régression et la classification. L'algorithme KNN est non paramétrique, ce qui signifie qu'il ne fait pas d'hypothèse sous-jacente sur la distribution des données. 

Dans le classificateur KNN :

• Nous trouvons les K-voisins les plus proches du point blanc. Dans l'exemple ci-dessous, nous avons choisi k=5. 
• Pour trouver les cinq voisins les plus proches, nous calculons la distance euclidienne entre le point blanc et les autres. Ensuite, nous avons choisi les 5 points les plus proches du point blanc. 
• Il y a trois points rouges et deux points verts à K=5. Le rouge étant majoritaire, nous lui attribuons une étiquette rouge. 

Image tirée de la Dev Story de Codesigner

Apprenez tout sur les modèles de classification et de régression par apprentissage supervisé en suivant un cours de courte durée. 

4. Qu'est-ce que l'importance des caractéristiques dans l'apprentissage automatique et comment la déterminer ?

L'importance des caractéristiques fait référence aux techniques qui attribuent un score aux caractéristiques d'entrée en fonction de leur utilité pour prédire une variable cible. Elle joue un rôle essentiel dans la compréhension de la structure sous-jacente des données, du comportement du modèle et dans l'amélioration de l'interprétation du modèle.

Il existe plusieurs méthodes pour déterminer l'importance des caractéristiques :

1. Importance basée sur un modèle: Certains algorithmes, comme les arbres de décision et les forêts aléatoires, fournissent des méthodes intégrées pour évaluer l'importance des caractéristiques. Par exemple, les forêts aléatoires calculent la diminution de l'impureté d'un nœud, pondérée par la probabilité d'atteindre ce nœud, en faisant la moyenne de tous les arbres.
2. Importance de la permutation: Il s'agit de mélanger des variables individuelles dans l'ensemble de validation et d'observer l'effet sur la performance du modèle. Une diminution significative de la performance du modèle indique une grande importance.
3. SHAP (SHapley Additive exPlanations): Cette approche utilise la théorie des jeux pour mesurer la contribution de chaque caractéristique à la prédiction dans un modèle complexe. Les valeurs SHAP permettent de mieux comprendre le comportement du modèle et sont particulièrement utiles pour les modèles complexes tels que les machines à gradient ou les réseaux neuronaux.
4. Coefficients de corrélation: Des mesures statistiques simples telles que la corrélation de Pearson ou de Spearman peuvent fournir des indications sur la relation linéaire entre chaque caractéristique et la variable cible.

La compréhension de l'importance des caractéristiques est cruciale pour l'optimisation des modèles, la réduction du surajustement par l'élimination des caractéristiques non informatives et l'amélioration de l'interprétabilité des modèles, en particulier dans les domaines où la compréhension du processus de décision du modèle est cruciale.

Questions d'entretien technique sur l'apprentissage automatique

L'entretien technique vise davantage à évaluer votre connaissance des processus et votre capacité à gérer l'incertitude. Le responsable du recrutement posera des questions d'entretien sur l'apprentissage automatique concernant le traitement des données, la formation et la validation des modèles et les algorithmes avancés.

5. Est-il vrai que nous devons mettre à l'échelle les valeurs de nos caractéristiques lorsqu'elles varient fortement ?

Oui. La plupart des algorithmes utilisent la distance euclidienne entre les points de données, et si la valeur des caractéristiques varie fortement, les résultats seront très différents. Dans la plupart des cas, les valeurs aberrantes entraînent une baisse des performances des modèles d'apprentissage automatique sur l'ensemble de données de test. 

Nous utilisons également la mise à l'échelle des caractéristiques pour réduire le temps de convergence. Il faudra plus de temps à la descente de gradient pour atteindre les minima locaux lorsque les caractéristiques ne sont pas normalisées. 

Gradient sans et avec mise à l'échelle | Quora

Les compétences en matière d'ingénierie de fonctionnalité sont très recherchées. Vous pouvez tout apprendre sur le sujet en suivant une formation DataCamp, telle que Feature Engineering for Machine Learning in Python.  

6. Le modèle que vous avez formé a un biais faible et une variance élevée. Comment feriez-vous face à cette situation ?

Le biais est faible lorsque le modèle prédit des valeurs proches de la valeur réelle. Il s'agit de reproduire l'ensemble de données de formation. Le modèle n'est pas généralisable, ce qui signifie que s'il est testé sur des données inédites, il donnera de mauvais résultats. 

Faible biais et forte variance | Auteur

Pour résoudre ces problèmes, nous utiliserons des algorithmes de regroupement, qui divisent un ensemble de données en sous-ensembles à l'aide d'un échantillonnage aléatoire. Ensuite, nous générons des ensembles de modèles utilisant ces échantillons à l'aide d'un seul algorithme. Ensuite, nous combinons les prédictions du modèle à l'aide d'une classification par vote ou d'un calcul de moyenne.

Pour une variance élevée, nous pouvons utiliser des techniques de régularisation. Il pénalise les coefficients de modèle plus élevés pour réduire la complexité du modèle. En outre, nous pouvons sélectionner les caractéristiques les plus importantes dans le graphique d'importance des caractéristiques et entraîner le modèle. 

7. Quelle technique de validation croisée suggéreriez-vous pour un ensemble de données de séries temporelles et pourquoi ?

La validation croisée est utilisée pour évaluer la performance du modèle de manière robuste et éviter l'ajustement excessif. En général, les techniques de validation croisée prélèvent au hasard des échantillons dans les données et les divisent en deux ensembles de données, l'un pour la formation et l'autre pour le test. Le nombre de fractionnements est basé sur la valeur K. 

Par exemple, si K = 5, il y aura quatre plis pour la formation et un pour le test. Il sera répété cinq fois pour mesurer le modèle réalisé sur des plis distincts.  

Nous ne pouvons pas le faire avec un ensemble de données de séries temporelles parce qu'il n'est pas logique d'utiliser la valeur du futur pour prévoir la valeur du passé. Il existe une dépendance temporelle entre les observations et nous ne pouvons diviser les données que dans un sens, de sorte que les valeurs de l'ensemble de données de test soient postérieures à celles de l'ensemble de données d'apprentissage. 

Le diagramme montre que les données de la série temporelle k fold split sont unidirectionnelles. Les points bleus représentent l'ensemble d'apprentissage, les points rouges l'ensemble de test et les points blancs les données inutilisées. Comme nous pouvons l'observer à chaque itération, nous avançons avec l'ensemble d'apprentissage tandis que l'ensemble de test reste devant l'ensemble d'apprentissage, sans être sélectionné au hasard. 

Validation croisée des séries chronologiques | UC Business Analytics R Programming Guide

Apprenez la manipulation, l'analyse, la visualisation et la modélisation des données de séries temporelles en suivant Time Series with Python.

Questions sur l'apprentissage automatique en fonction du rôle

La plupart des offres d'emploi en apprentissage automatique proposées sur LinkedIn, Glassdoor et Indeed sont spécifiques à un rôle. Au cours de l'entretien, ils se concentreront donc sur des questions spécifiques à la fonction. Pour le poste d'ingénieur en vision par ordinateur, le responsable du recrutement se concentrera sur les questions relatives au traitement de l'image. 

Questions d'entretien pour l'ingénierie de la vision par ordinateur

8. Pourquoi les données d'entrée dans les problèmes de vision par ordinateur peuvent-elles devenir énormes ? Expliquez-le à l'aide d'un exemple. 

Imaginez une image de 250 x 250 et une première couche cachée entièrement connectée avec 1000 unités cachées. Pour cette image, les caractéristiques d'entrée sont 250 X 250 X 3 = 187 500, et la matrice de poids de la première couche cachée sera une matrice de dimension 187 500 X 1000. Ces nombres sont énormes en termes de stockage et de calcul, et pour résoudre ce problème, nous utilisons des opérations de convolution. 

Apprenez le traitement d'images en suivant une courte formation Traitement d'images en Python.

9. Lorsque vous disposez d'un petit ensemble de données, proposez un moyen d'entraîner un réseau neuronal convolutif.  

Si vous ne disposez pas de suffisamment de données pour entraîner un réseau neuronal convolutionnel, vous pouvez utiliser l'apprentissage par transfert pour entraîner votre modèle et obtenir des résultats de pointe. Vous avez besoin d'un modèle pré-entraîné qui a été entraîné sur un ensemble de données général mais plus important. Ensuite, vous l'affinerez sur des données plus récentes en entraînant les dernières couches des modèles. 

L'apprentissage par transfert permet aux scientifiques des données de former des modèles sur des données plus petites en utilisant moins de ressources, de calcul et de stockage. Vous pouvez facilement trouver des modèles pré-entraînés open-source pour différents cas d'utilisation, et la plupart d'entre eux ont une licence commerciale, ce qui signifie que vous pouvez les utiliser pour créer votre application. 

Apprentissage par transfert par purnasai gudikandula

10. Qu'est-ce que l'algorithme de détection d'objets YOLO ?

YOLO est un algorithme de détection d'objets basé sur des réseaux neuronaux convolutionnels, et il peut fournir des résultats en temps réel. L'algorithme YOLO nécessite un seul passage par CNN pour reconnaître l'objet. Il prédit à la fois les probabilités des différentes classes et les cases limites. 

Le modèle a été formé pour détecter divers objets, et les entreprises utilisent l'apprentissage par transfert pour l'affiner sur de nouvelles données pour des applications modernes telles que la conduite autonome, la préservation de la faune et de la flore, et la sécurité. 

Architecture du modèle YOLO V5 | researchgate

Questions d'entretien pour l'ingénierie NLP

11. Qu'est-ce que l'analyse syntaxique ?

L'analyse syntaxique, également connue sous le nom d'analyse syntaxique ou d'analyse syntaxique, est une analyse de texte qui nous indique le sens logique d'une phrase ou d'une partie de phrase. Il se concentre sur la relation entre les mots et la structure grammaticale des phrases. Vous pouvez également dire qu'il s'agit du traitement de l'analyse du langage naturel à l'aide de règles grammaticales. 

Analyse syntaxique | researchgate

12. Qu'est-ce que la troncature et la lemmatisation ?

Le stemming et la lemmatisation sont des techniques de normalisation utilisées pour minimiser la variation structurelle des mots dans une phrase. 

Le stemming supprime les affixes ajoutés au mot et le laisse dans sa forme de base. Par exemple, Changer pour Chang. 

Il est largement utilisé par les moteurs de recherche pour l'optimisation du stockage. Au lieu de stocker toutes les formes des mots, il ne stocke que les tiges. 

La lemmatisation convertit le mot en sa forme de lemme. Le résultat est le mot racine au lieu du mot souche. Après lemmatisation, nous obtenons le mot valide qui signifie quelque chose. Par exemple, Changing to Change.

La sélection et l'évaluation de la qualité Lemmatisation | Auteur

13. Comment réduire le temps d'inférence d'un modèle de transformateur entraîné ?

Il incombe aux ingénieurs en apprentissage automatique d'optimiser l'inférence du modèle. En raison de la taille des modèles linguistiques, il est devenu plus difficile de déployer des modèles en production et de réduire le temps d'inférence à quelques microsecondes. 

Pour améliorer le temps d'inférence, nous pouvons utiliser : 

• GPU, TPU ou FPGA pour l'accélération.
• GPU avec support fp16
• Élagage pour réduire les paramètres
• Distillation des connaissances
• Softmax hiérarchique ou softmax adaptative
• Prédictions du cache
• Calculs parallèles/par lots
• Réduire la taille du modèle

Apprenez les bases du traitement du langage naturel en suivant le cursus Natural Language Processing in Python . 

Questions d'entretien pour l'ingénierie de l'apprentissage par renforcement

14. Quelles sont les étapes d'un algorithme typique d'apprentissage par renforcement ?

L'apprentissage par renforcement utilise les essais et les erreurs pour atteindre les objectifs. Il s'agit d'un algorithme orienté vers un objectif et il apprend de l'environnement en prenant les mesures correctes pour maximiser la récompense cumulée. 

Dans l'apprentissage par renforcement typique :

1. Au départ, l'agent reçoit l'état zéro de l'environnement
2. En fonction de l'état, l'agent entreprend une action
3. L'état a changé et l'agent se trouve à un nouvel endroit de l'environnement.
4. L'agent reçoit la récompense s'il a fait le bon choix.
5. Le processus se répète jusqu'à ce que l'agent ait appris le meilleur chemin possible pour atteindre l'objectif en maximisant les récompenses cumulées.

Cadre d'apprentissage par renforcement | Auteur

15. Quelle est la différence entre l'apprentissage hors politique et l'apprentissage en politique ?

Les algorithmes d'apprentissage sur la politique évaluent et améliorent la même politique pour agir et la mettre à jour. En d'autres termes, la politique utilisée pour la mise à jour et la politique utilisée pour prendre des mesures sont les mêmes. 

Politique de ciblage == Politique de comportement

Les algorithmes sur la politique sont Sarsa, Monte Carlo pour la politique, l'itération de la valeur et l'itération de la politique.

Les algorithmes d'apprentissage hors politique sont complètement différents car la politique mise à jour est différente de la politique de comportement. Par exemple, dans l'apprentissage Q, l'agent apprend à partir d'une politique optimale à l'aide d'une politique gourmande et prend des mesures en utilisant d'autres politiques. 

Politique cible != Politique de comportement

Politique de l'entreprise contre politique de l'entreprise Cas hors politique | Artificial Intelligence Stack Exchange

16. Pourquoi avons-nous besoin de l'apprentissage "profond" ?

L'apprentissage simple Q est formidable. Elle résout le problème à petite échelle, mais à plus grande échelle, elle échoue. 

Imaginez que l'environnement comporte 1000 états et 1000 actions par état. Nous aurons besoin d'un tableau Q de plusieurs millions de cellules. Les jeux d'échecs et de go nécessiteront un tableau encore plus grand. C'est là que le Deep Q-learning vient à la rescousse. 

Il utilise un réseau neuronal pour approximer la fonction de valeur Q. Les réseaux neuronaux reçoivent des états en entrée et produisent la valeur Q de toutes les actions possibles. 

Réseau Q profond pour la conduite autonome | researchgate

Questions relatives à l'ingénieur en apprentissage automatique de FAANG

Vous trouverez ci-dessous quelques questions potentielles que votre interlocuteur pourrait vous poser dans certaines des plus grandes entreprises technologiques : 

Questions d'entretien sur l'apprentissage automatique Amazon

17. Quelle est l'interprétation de l'aire sous la courbe ROC ?

Les caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) montrent le compromis entre la sensibilité et la spécificité. 

• Sensibilité : il s'agit de la probabilité que le modèle prédise un résultat positif lorsque la valeur réelle est également positive. 
• Spécificité : il s'agit de la probabilité que le modèle prédise un résultat négatif lorsque la valeur réelle est également négative.

La courbe est tracée à l'aide du taux de faux positifs (FP/(TN + FP)) et du taux de vrais positifs (TP/(TP + FN)).

L'aire sous la courbe (AUC) indique la performance du modèle. Si l'aire sous la courbe ROC est de 0,5, notre modèle est complètement aléatoire. Le modèle dont la SSC est proche de 1 est le meilleur.

Courbe ROC par Hadrien Jean

18. Quelles sont les méthodes de réduction de la dimensionnalité ?

Pour réduire la dimensionnalité, nous pouvons utiliser des méthodes de sélection ou d'extraction des caractéristiques. 

La sélection des caractéristiques est un processus de sélection des caractéristiques optimales et d'élimination des caractéristiques non pertinentes. Nous utilisons les méthodes Filter, Wrapper et Embedded pour analyser l'importance des caractéristiques et supprimer les caractéristiques les moins importantes afin d'améliorer les performances du modèle. 

L'extraction de caractéristiques transforme l'espace à dimensions multiples en un espace à dimensions réduites. Aucune information n'est perdue au cours du processus et le traitement des données utilise moins de ressources. Les techniques d'extraction les plus courantes sont l'analyse discriminante linéaire (LDA), l'ACP à noyau et l'analyse discriminante quadratique.

19. Comment trouver les seuils d'un classificateur ?

Dans le cas d'un classificateur de spam, un modèle de régression logistique renvoie la probabilité. Nous utilisons la probabilité de 0,8999 ou la convertissons en classe (spam/pas de spam) à l'aide d'un seuil. 

En général, le seuil d'un classificateur est de 0,5, mais dans certains cas, nous devons l'affiner pour améliorer la précision. Le seuil de 0,5 signifie que si la probabilité est égale ou supérieure à 0,5, il s'agit de spam, et si elle est inférieure, il ne s'agit pas de spam.  

Pour trouver le seuil, nous pouvons utiliser les courbes de précision-rappel et les courbes ROC, la recherche par grille et la modification manuelle de la valeur pour obtenir un meilleur CV.  

Devenez un ingénieur en apprentissage automatique professionnel en suivant le cursus Machine Learning Scientist with Python. 

Questions d'entretien sur l'apprentissage automatique de Google

20. Quelles sont les hypothèses de la régression linéaire ?

La régression linéaire est utilisée pour comprendre la relation entre les caractéristiques (X) et la cible (y). Avant d'entraîner le modèle, nous devons respecter quelques hypothèses :

1. Les résidus sont indépendants 
2. Il existe une relation linéaire entre la variable indépendante X et la variable dépendante y. 
3. Variance résiduelle constante à chaque niveau de X
4. Les résidus sont normalement distribués. 

Note : les résidus d'une régression linéaire sont la différence entre les valeurs réelles et les valeurs prédites. 

21. Écrivez une fonction find_bigrams qui prend une chaîne de caractères et renvoie une liste de tous les bigrammes.

Lors des entretiens de codage, on vous posera des questions sur des problèmes d'apprentissage automatique, mais dans certains cas, on évaluera vos compétences en Python en vous posant des questions générales sur le codage. Devenez un expert en programmation Python en suivant le parcours professionnel Programmeur Python. 

La création d'une fonction bigramme est assez simple. Vous devez utiliser deux boucles avec la fonction de fermeture éclair. 

1. Dans la fonction bigramme, nous prenons une liste de phrases en entrée
2. Création d'une boucle pour accéder à une seule phrase
3. Abaisser et diviser la phrase en une liste de mots
4. Utilisation de zip pour créer une combinaison du mot précédent et du mot suivant
5. Ajouter la sortie au résultat 
6. Impression des résultats.

C'est assez facile si vous décomposez le problème et utilisez les fonctions zip. 

def bigram(text_list:list):
    result = []
    for ls in text_list:
        words = ls.lower().split()
        for bi in zip(words, words[1:]):
            result.append(bi)
    return result
text = ["Data drives everything", "Get the skills you need for the future of work"]
print(bigram(text))

Résultats : 

[('Data', 'drives'), ('drives', 'everything'), ('Get', 'the'), ('the', 'skills'), ('skills', 'you'), ('you', 'need'), ('need', 'for'), ('for', 'the'), ('the', 'future'), ('future', 'of'), ('of', 'work')]

22. Qu'est-ce que la fonction d'activation dans l'apprentissage automatique ?

La fonction d'activation est une transformation non linéaire dans les réseaux neuronaux. Nous faisons passer l'entrée par la fonction d'activation avant de la transmettre à la couche suivante. 

La valeur nette d'entrée peut être comprise entre -inf et +inf, et le neurone ne sait pas comment lier les valeurs, ce qui l'empêche de décider du schéma d'allumage. La fonction d'activation détermine si un neurone doit être activé ou non pour lier les valeurs d'entrée du réseau.  

Les types de fonctions d'activation les plus courants :

• Fonction par étapes
• Fonction sigmoïde
• ReLU
• Leaky ReLu 

Questions d'entretien sur le Meta Machine Learning

23. Comment créer une recommandation de restaurant sur Facebook ?

La réponse vous appartient totalement. Mais avant de répondre, vous devez réfléchir à l'objectif commercial que vous souhaitez atteindre pour définir une mesure de performance et à la manière dont vous allez acquérir les données. 

Dans la conception d'un système d'apprentissage automatique typique, nous.. :

• Collecter, nettoyer et analyser les données.
• Réaliser l'ingénierie des fonctionnalités
• Sélectionnez une méthodologie, un algorithme ou un modèle d'apprentissage automatique.
• Entraînez et évaluez les performances sur des ensembles de données de test et de validation.
• Rationalisez les processus et déployez le modèle en production.

Vous devez vous assurer que vous vous concentrez sur la conception plutôt que sur la théorie ou l'architecture du modèle. Veillez à parler de l'inférence des modèles et de la manière dont l'amélioration de cette inférence permettra d'augmenter les recettes globales. 

Donnez également un aperçu des raisons pour lesquelles vous avez choisi une méthodologie plutôt qu'une autre. 

Apprenez-en plus sur la création de systèmes de recommandation en suivant un cours sur DataCamp.

24. Étant donné deux chaînes de caractères A et B, écrivez une fonction can_shift qui indique si, oui ou non, A peut être décalé d'un certain nombre de places pour obtenir B.

En résolvant des défis de codage et en travaillant sur vos compétences en Python, vous augmenterez vos chances de passer l'étape de l'entretien de codage. 

Avant de vous lancer dans la résolution d'un problème, vous devez comprendre la question. Il vous suffit de créer une fonction booléenne qui renverra True si, en décalant les alphabets de la chaîne B, vous obtenez la chaîne A.  

A = 'abid'
B = 'bida'
can_shift(A, B) == True

• Retourne false si la longueur de la chaîne n'est pas similaire. 
• Bouclez autour de la plage de longueur de la chaîne A
• Créez mut_a pour créer différentes combinaisons de caractères en utilisant la chaîne A
• Au cours de la boucle, si mut_a est égal à String B renvoie True, sinon renvoie false.  

def can_shift(a, b):

    if len(a) != len(b):
        return False

    for i in range(len(a)):
        mut_a = a[i:] + a[:i]
        if mut_a == b:
            return True

    return False


A = 'abid'
B = 'bida'
print(can_shift(A, B))
>>> True

25. Qu'est-ce que l'apprentissage d'ensemble ?

L'apprentissage d'ensemble est utilisé pour combiner les connaissances de plusieurs modèles d'apprentissage automatique afin d'améliorer la précision et les performances. 

Méthodes d'ensemble simples :

• Moyenne : nous faisons la moyenne des prédictions de plusieurs modèles très performants.
• Moyenne pondérée : nous attribuons différents poids aux modèles d'apprentissage automatique en fonction de leurs performances, puis nous les combinons.  

Méthodes d'ensemble avancées :

• L'agrégation est utilisée pour minimiser les erreurs de variance. Il crée aléatoirement le sous-ensemble de données d'entraînement et l'entraîne sur les modèles. La combinaison de modèles réduit la variance et la rend plus fiable par rapport à un modèle unique. 
• Le boosting est utilisé pour réduire les erreurs de biais et produire des modèles prédictifs de qualité supérieure. Il s'agit d'une technique d'ensemble itérative qui ajuste les poids en fonction de la dernière classification. Les algorithmes de renforcement donnent plus de poids aux observations que le modèle précédent a prédites de manière imprécise.

Bagging et Boosting par Fernando López

Apprenez-en plus sur le moyennage, l'ensachage, l'empilage et le boosting en suivant le cours Méthodes d'ensemble en Python.

Comment se préparer à l'entretien sur l'apprentissage automatique

Comprendre le rôle et l'entreprise

Il est important de connaître l'entreprise à laquelle vous postulez et le poste qu'elle occupe. Veillez à lire la description du poste et à vous préparer en conséquence. La plupart des candidatures portent sur les outils, les technologies, les méthodologies et les compétences. Utilisez ces informations et parlez-en lors des entretiens techniques et non techniques. 

Résoudre des problèmes de codage

Pratiquer Python, résoudre des défis de codage et s'assurer que vous chronométrez votre pratique. L'examinateur ne vous laissera pas le temps de trouver une solution. Vous pouvez également utiliser des plateformes comme Leetcode, Code wars et DataCamp pour vous entraîner à relever des défis de codage. 

Examiner les projets récents d'apprentissage automatique

La plupart des recruteurs préparent des questions à partir de vos projets précédents en utilisant les dépôts GitHub, votre CV et votre portfolio. Ils vous demanderont d'expliquer comment vous pouvez surmonter certains problèmes dans le cadre d'un projet spécifique. Ne vous laissez pas submerger ; passez simplement en revue les projets de votre portefeuille. N'oubliez pas que vous pouvez utiliser DataLab pour présenter vos projets.

Traitement des données

Vous devez apprendre à traiter des données tabulaires structurées et non structurées, des fichiers audio et des données d'image. Apprenez les différentes manières d'augmenter, de nettoyer et de traiter les données. Apprenez à ajuster la taille des données en fonction de l'architecture du réseau neuronal profond. 

Passez en revue les questions de l'entretien fictif

La meilleure façon de se préparer à un entretien est de passer en revue des simulations de questions d'entretien sur l'apprentissage automatique. Vous devez passer en revue les questions comportementales et situationnelles, les questions sur l'apprentissage automatique de base, le codage, les questions spécifiques au rôle et les questions sur les opérations d'apprentissage automatique. 

Découvrez les derniers développements en matière d'IA/ML

Au cours de l'entretien, vous serez interrogé sur les derniers outils, technologies, modèles et méthodologies. Les entreprises recherchent des personnes en phase avec le secteur et désireuses d'apprendre. Vous devez lire des blogs, des documents de recherche et suivre les groupes de médias sociaux pour comprendre les tendances et vous informer. 

L'apprentissage automatique est un paysage en constante évolution. Chaque semaine, vous découvrirez de nouvelles technologies de pointe. Actuellement, il s'agit d'un modèle de diffusion texte-image à diffusion stable. 

Concevoir le cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout

Dans la dernière partie de l'entretien, vous serez interrogé sur la conception du système. Expliquez comment vous allez collecter les données, les traiter et élaborer une solution d'apprentissage automatique. Par exemple : Comment créer une recommandation de restaurant sur Facebook ?

Il est toujours bon de se préparer à répondre à ces questions en lisant des articles sur les différents systèmes d'apprentissage automatique sur l'internet. Il n'est pas nécessaire d'aller en profondeur ; il suffit d'apprendre les étapes ou la manière de traiter des données complexes. 

Réflexions finales

Au terme de notre exploration des questions d'entretien essentielles sur l'apprentissage automatique, il est évident que pour réussir ces entretiens, il faut un mélange de connaissances théoriques, de compétences pratiques et une sensibilisation aux dernières tendances et technologies dans le domaine. De la compréhension des concepts de base tels que l'apprentissage semi-supervisé et la sélection d'algorithmes, à l'approfondissement des complexités d'algorithmes spécifiques tels que le KNN, en passant par la résolution de problèmes spécifiques au NLP, à la vision par ordinateur ou à l'apprentissage par renforcement, le champ d'application est vaste.

Il est essentiel de se rappeler que l'apprentissage automatique ne concerne pas seulement les algorithmes et les modèles, mais aussi la compréhension et la résolution des problèmes du monde réel. Cela signifie qu'il faut non seulement maîtriser les aspects techniques, mais aussi être capable de communiquer efficacement ses idées, de comprendre le contexte commercial, de rester curieux et d'apprendre en permanence.

Que vous soyez un débutant cherchant à percer dans le domaine ou un praticien expérimenté souhaitant progresser, l'apprentissage et la pratique continus sont essentiels. DataCamp propose un cursus complet Machine Learning Scientist with Python qui offre un moyen structuré et approfondi d'améliorer vos compétences. Ce cursus couvre tous les aspects, des fondamentaux aux sujets plus avancés, vous aidant à rester à jour et prêt à relever tous les défis qui se présentent à vous lors d'un entretien ou dans votre carrière professionnelle.