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As 25 principais perguntas da entrevista sobre aprendizado de máquina para 2024

Explore as principais perguntas de entrevistas sobre aprendizado de máquina com respostas para estudantes do último ano e profissionais.
abr. de 2024  · 22 min leer

Neste artigo, descrevemos algumas das perguntas mais comuns da entrevista sobre aprendizado de máquina que você pode encontrar ao se candidatar a uma função no setor ou ao entrevistar um candidato. Praticar essas perguntas e preparar as respostas pode ajudá-lo a garantir que a entrevista transcorra sem problemas. 

Perguntas básicas da entrevista sobre aprendizado de máquina

As perguntas básicas estão relacionadas a terminologias, algoritmos e metodologias. Os entrevistadores fazem essas perguntas para avaliar o conhecimento técnico do candidato. 

1. O que é aprendizado de máquina semissupervisionado?

O aprendizado semissupervisionado é a combinação de aprendizado supervisionado e não supervisionado. O algoritmo é treinado em uma combinação de dados rotulados e não rotulados. Geralmente, ele é utilizado quando temos um conjunto de dados rotulado muito pequeno e um grande conjunto de dados não rotulado. 

Em termos simples, o algoritmo não supervisionado é usado para criar clusters e usar os dados rotulados existentes para rotular o restante dos dados não rotulados. Um algoritmo semissupervisionado assume a suposição de continuidade, a suposição de agrupamento e a suposição de coletor.

Geralmente é usado para economizar o custo de aquisição de dados rotulados. Por exemplo, classificação de sequência de proteínas, reconhecimento automático de fala e carros autônomos.  

2. Como você escolhe o algoritmo a ser usado em um conjunto de dados?

Além do conjunto de dados, você precisa de um caso de uso comercial ou de requisitos do aplicativo. Você pode aplicar o aprendizado supervisionado e não supervisionado aos mesmos dados. 

Em geral:

  • Os algoritmos de aprendizado supervisionado exigem dados rotulados.
    • Os algoritmos de regressão exigem metas numéricas contínuas
    • Os algoritmos de classificação exigem alvos categóricos
  • Os algoritmos de aprendizado não supervisionado exigem dados não rotulados.
  • O aprendizado semissupervisionado requer a combinação de conjuntos de dados rotulados e não rotulados. 
  • Os algoritmos de aprendizado por reforço requerem dados de ambiente, agente, estado e recompensa. 

Escolha do algoritmo de aprendizado de máquina

Imagem de thecleverprogrammer

Aprenda os fundamentos do aprendizado de máquina fazendo nosso curso. 

3. Explique o algoritmo K Nearest Neighbor.

O K Nearest Neighbor (KNN) é um classificador de aprendizado supervisionado. Ele usa a proximidade para classificar rótulos ou prever o agrupamento de pontos de dados individuais. Podemos usá-lo para regressão e classificação. O algoritmo KNN é não paramétrico, o que significa que ele não faz uma suposição subjacente da distribuição de dados. 

No classificador KNN:

  • Encontramos os K-vizinhos mais próximos do ponto branco. No exemplo abaixo, escolhemos k=5. 
  • Para encontrar os cinco vizinhos mais próximos, calculamos a distância euclidiana entre o ponto branco e os outros. Em seguida, escolhemos os 5 pontos mais próximos do ponto branco. 
  • Há três pontos vermelhos e dois verdes em K=5. Como o vermelho tem a maioria, atribuímos a ele um rótulo vermelho. 

Visualização do K Nearest Neighbor.

Imagem da história de desenvolvimento do Codesigner

Aprenda tudo sobre modelos de classificação e regressão de aprendizado supervisionado fazendo um curso rápido. 

4. O que é a importância dos recursos no aprendizado de máquina e como você a determina?

A importância dos recursos refere-se a técnicas que atribuem uma pontuação aos recursos de entrada com base em sua utilidade na previsão de uma variável-alvo. Ele desempenha um papel fundamental na compreensão da estrutura subjacente dos dados, no comportamento do modelo e em tornar o modelo mais interpretável.

Há vários métodos para determinar a importância do recurso:

  1. Importância baseada em modelos: Alguns algoritmos, como o Decision Trees e o Random Forests, fornecem métodos integrados para avaliar a importância dos recursos. Por exemplo, as florestas aleatórias calculam a diminuição da impureza do nó ponderada pela probabilidade de alcançar esse nó, com uma média de todas as árvores.
  2. Importância da permutação: Isso envolve o embaralhamento de variáveis individuais no conjunto de validação e a observação do efeito no desempenho do modelo. Uma redução significativa no desempenho do modelo indica alta importância.
  3. SHAP (SHapley Additive exPlanations): Essa abordagem usa a teoria dos jogos para medir a contribuição de cada recurso para a previsão em um modelo complexo. Os valores de SHAP fornecem uma visão profunda do comportamento do modelo e são particularmente úteis para modelos complexos, como máquinas de aumento de gradiente ou redes neurais.
  4. Coeficientes de correlação: Medidas estatísticas simples, como a correlação de Pearson ou Spearman, podem fornecer informações sobre a relação linear entre cada recurso e a variável-alvo.

Compreender a importância dos recursos é fundamental para a otimização do modelo, reduzindo o excesso de ajuste por meio da remoção de recursos não informativos e melhorando a interpretabilidade do modelo, especialmente em domínios em que a compreensão do processo de decisão do modelo é fundamental.

Perguntas da entrevista técnica sobre aprendizado de máquina

A sessão de entrevista técnica tem mais a ver com a avaliação de seu conhecimento sobre processos e de sua capacidade de lidar com incertezas. O gerente de contratação fará perguntas de entrevista de aprendizado de máquina sobre processamento de dados, treinamento e validação de modelos e algoritmos avançados.

5. É verdade que precisamos dimensionar os valores de nossos recursos quando eles variam muito?

Sim. A maioria dos algoritmos usa a distância euclidiana entre os pontos de dados e, se o valor do recurso variar muito, os resultados serão bem diferentes. Na maioria dos casos, os outliers fazem com que os modelos de aprendizado de máquina tenham um desempenho pior no conjunto de dados de teste. 

Também usamos o dimensionamento de recursos para reduzir o tempo de convergência. A descida do gradiente levará mais tempo para atingir os mínimos locais quando os recursos não forem normalizados. 

Gradiente sem e com escala

Gradiente sem e com escalonamento | Quora

As habilidades de engenharia de recursos estão em alta demanda. Você pode aprender tudo sobre o assunto fazendo um curso do DataCamp, como o Feature Engineering for Machine Learning in Python.  

6. O modelo que você treinou tem um viés baixo e uma variância alta. Como você lidaria com isso?

O viés baixo ocorre quando o modelo está prevendo valores próximos ao valor real. Ele está imitando o conjunto de dados de treinamento. O modelo não tem generalização, o que significa que se o modelo for testado em dados não vistos, ele apresentará resultados ruins. 

Baixa tendência e alta variação

Baixo viés e alta variação | Autor

Para corrigir esses problemas, usaremos algoritmos de ensacamento, pois eles dividem um conjunto de dados em subconjuntos usando amostragem aleatória. Em seguida, geramos conjuntos de modelos usando essas amostras com um único algoritmo. Depois disso, combinamos a previsão do modelo usando classificação por votação ou média.

Para variância alta, podemos usar técnicas de regularização. Ele penalizou os coeficientes de modelo mais altos para reduzir a complexidade do modelo. Além disso, podemos selecionar os principais recursos do gráfico de importância dos recursos e treinar o modelo. 

7. Qual técnica de validação cruzada você sugeriria para um conjunto de dados de séries temporais e por quê?

A validação cruzada é usada para avaliar o desempenho do modelo de forma robusta e evitar o ajuste excessivo. Em geral, as técnicas de validação cruzada selecionam aleatoriamente amostras dos dados e as dividem em conjuntos de dados de treinamento e de teste. O número de divisões é baseado no valor K. 

Por exemplo, se K = 5, haverá quatro dobras para o treinamento e uma para o teste. Ele será repetido cinco vezes para medir o modelo executado em dobras separadas.  

Não podemos fazer isso com um conjunto de dados de série temporal porque não faz sentido usar o valor do futuro para prever o valor do passado. Há uma dependência temporal entre as observações, e só podemos dividir os dados em uma direção, de modo que os valores do conjunto de dados de teste sejam posteriores ao conjunto de treinamento. 

O diagrama mostra que a divisão k fold dos dados da série temporal é unidirecional. Os pontos azuis são o conjunto de treinamento, o ponto vermelho é o conjunto de teste e o branco são dados não utilizados. Como podemos observar a cada iteração, estamos avançando com o conjunto de treinamento, enquanto o conjunto de teste permanece na frente do conjunto de treinamento, não selecionado aleatoriamente. 

Validação cruzada de séries temporais

Validação cruzada de séries temporais | UC Business Analytics R Programming Guide

Aprenda sobre manipulação, análise, visualização e modelagem de dados de séries temporais com o curso Time Series with Python.

Perguntas sobre aprendizado de máquina específicas da função

A maioria das vagas de aprendizado de máquina oferecidas no LinkedIn, Glassdoor e Indeed são específicas para cada função. Dessa forma, durante a entrevista, eles se concentrarão em perguntas específicas da função. Para a função de engenharia de visão computacional, o gerente de contratação se concentrará em questões de processamento de imagens. 

Perguntas da entrevista de engenharia de visão computacional

8. Por que as entradas nos problemas de visão computacional podem ficar enormes? Explique isso com um exemplo. 

Imagine uma imagem de 250 x 250 e uma primeira camada oculta totalmente conectada com 1.000 unidades ocultas. Para essa imagem, os recursos de entrada são 250 X 250 X 3 = 187.500, e a matriz de peso na primeira camada oculta será uma matriz dimensional de 187.500 X 1000. Esses números são enormes para armazenamento e computação e, para combater esse problema, usamos operações de convolução. 

Aprenda a processar imagens fazendo um curso rápido de Processamento de Imagens em Python

9. Quando você tiver um pequeno conjunto de dados, sugira uma maneira de treinar uma rede neural convolucional.  

Se você não tiver dados suficientes para treinar uma rede neural convolucional, poderá usar a aprendizagem por transferência para treinar seu modelo e obter resultados de última geração. Você precisa de um modelo pré-treinado que tenha sido treinado em um conjunto de dados geral, porém maior. Depois disso, você fará o ajuste fino em dados mais recentes, treinando as últimas camadas dos modelos. 

A aprendizagem por transferência permite que os cientistas de dados treinem modelos em dados menores, usando menos recursos, computação e armazenamento. Você pode encontrar facilmente modelos pré-treinados de código aberto para vários casos de uso, e a maioria deles tem uma licença comercial, o que significa que você pode usá-los para criar seu aplicativo. 

Aprendizagem por transferência

Aprendizagem por transferência por purnasai gudikandula

10. O que é o algoritmo de detecção de objetos de última geração YOLO?

O YOLO é um algoritmo de detecção de objetos baseado em redes neurais convolucionais e pode fornecer resultados em tempo real. O algoritmo YOLO requer uma única passagem direta pela CNN para reconhecer o objeto. Ele prevê várias probabilidades de classe e caixas de limite. 

O modelo foi treinado para detectar vários objetos, e as empresas estão usando a aprendizagem por transferência para ajustá-lo em novos dados para aplicações modernas, como direção autônoma, preservação da vida selvagem e segurança. 

Arquitetura do modelo YOLO V5

Arquitetura do modelo YOLO V5 | researchgate

Perguntas da entrevista de engenharia de PNL

11. O que é análise sintática?

A análise sintática, também conhecida como análise sintática ou análise de análise, é uma análise de texto que nos informa o significado lógico por trás da frase ou parte da frase. Ele se concentra na relação entre as palavras e a estrutura gramatical das frases. Você também pode dizer que é o processamento da análise da linguagem natural por meio de regras gramaticais. 

Análise sintática

Análise sintática | researchgate

12. O que são Stemming e Lemmatization?

Stemming e lematização é uma técnica de normalização usada para minimizar a variação estrutural das palavras em uma frase. 

O stemming remove os afixos adicionados à palavra e a deixa na forma básica. Por exemplo, Changing to Chang. 

Ele é amplamente usado pelos mecanismos de pesquisa para otimização do armazenamento. Em vez de armazenar todas as formas das palavras, ele armazena apenas as hastes. 

A lematização converte a palavra em sua forma de lema. O resultado é a palavra raiz em vez da palavra do radical. Após a lematização, obtemos a palavra válida que significa algo. Por exemplo, Changing to Change.

Stemming vs. Lemmatization

Stemming vs. Lemmatization | Autor

13. Como você reduziria o tempo de inferência de um modelo de transformador treinado?

É responsabilidade dos engenheiros de aprendizado de máquina otimizar a inferência do modelo. Devido aos grandes modelos de linguagem, ficou mais difícil implantar modelos na produção e reduzir o tempo de inferência para microssegundos. 

Para melhorar o tempo de inferência, podemos usar: 

  • GPU, TPU ou FPGA para aceleração.
  • GPU com suporte a fp16
  • Poda para reduzir parâmetros
  • Destilação de conhecimento
  • Softmax hierárquico ou softmax adaptativo
  • Previsões de cache
  • Computação paralela/lote
  • Reduzir o tamanho do modelo

Aprenda os conceitos básicos de PNL concluindo o curso de habilidades de Processamento de Linguagem Natural em Python

Perguntas da entrevista sobre engenharia de aprendizagem por reforço

14. Quais são as etapas envolvidas em um algoritmo típico de Aprendizado por Reforço?

O aprendizado por reforço usa tentativa e erro para atingir metas. É um algoritmo orientado por metas e aprende com o ambiente ao tomar as medidas corretas para maximizar a recompensa cumulativa. 

No aprendizado por reforço típico:

  1. No início, o agente recebe o estado zero do ambiente
  2. Com base no estado, o agente executará uma ação
  3. O estado foi alterado e o agente está em um novo local no ambiente.
  4. O agente recebe a recompensa se tiver feito a jogada correta.
  5. O processo se repetirá até que o agente tenha aprendido o melhor caminho possível para atingir a meta, maximizando as recompensas cumulativas.

Estrutura de aprendizado por reforço

Estrutura de aprendizado por reforço | Autor

15. Qual é a diferença entre aprendizado fora da política e dentro da política?

Os algoritmos de aprendizado na política avaliam e aprimoram a mesma política para agir e atualizá-la. Em outras palavras, a política usada para atualização e a política usada para tomar medidas são as mesmas. 

Política de metas == Política de comportamento

Os algoritmos de política são Sarsa, Monte Carlo for On-Policy, Value Iteration e Policy Iteration

Os algoritmos de aprendizado fora da política são completamente diferentes, pois a política atualizada é diferente da política de comportamento. Por exemplo, no Q-learning, o agente aprende a partir de uma política ideal com a ajuda de uma política gananciosa e toma medidas usando outras políticas. 

Política de metas != Política de comportamento

Caso dentro da política vs. caso fora da política

Na política versus na política. Caso fora da política | Inteligência Artificial Stack Exchange

16. Por que precisamos de aprendizagem "profunda" de Q?

O aprendizado simples do Q é ótimo. Ele resolve o problema em uma escala menor, mas em uma escala maior, ele falha. 

Imagine que o ambiente tenha 1.000 estados e 1.000 ações por estado. Precisaremos de uma tabela Q com milhões de células. O jogo de xadrez e Go exigirá uma mesa ainda maior. É nesse ponto que o Deep Q-learning vem em socorro. 

Ele utiliza uma rede neural para aproximar a função de valor Q. As redes neurais recebem estados como entrada e produzem o valor Q de todas as ações possíveis. 

Rede Q profunda para direção autônoma

Rede Q profunda para direção autônoma | researchgate

Perguntas sobre o engenheiro de aprendizado de máquina da FAANG

A seguir, descrevemos algumas possíveis perguntas que o entrevistador poderá fazer a você em algumas das principais empresas de tecnologia: 

Perguntas da entrevista sobre aprendizado de máquina da Amazon

17. Qual é a interpretação de uma área ROC sob a curva?

As características operacionais do receptor (ROC) mostram o equilíbrio entre sensibilidade e especificidade. 

  • Sensibilidade: é a probabilidade de o modelo prever um resultado positivo quando o valor real também for positivo. 
  • Especificidade: é a probabilidade de o modelo prever um resultado negativo quando o valor real também é negativo.

A curva é traçada usando a taxa de falsos positivos (FP/(TN + FP)) e a taxa de verdadeiros positivos (TP/(TP + FN))

A área sob a curva (AUC) mostra o desempenho do modelo. Se a área sob a curva ROC for 0,5, então nosso modelo é completamente aleatório. O modelo com AUC próximo a 1 é o melhor modelo.

  Curva ROC

Curva ROC por Hadrien Jean

18. Quais são os métodos para reduzir a dimensionalidade?

Para a redução da dimensionalidade, podemos usar métodos de seleção ou extração de recursos. 

A seleção de recursos é um processo de seleção de recursos ideais e eliminação de recursos irrelevantes. Usamos os métodos Filter, Wrapper e Embedded para analisar a importância dos recursos e remover os menos importantes para melhorar o desempenho do modelo. 

A extração de recursos transforma o espaço com várias dimensões em menos dimensões. Nenhuma informação é perdida durante o processo e ele usa menos recursos para processar os dados. As técnicas de extração mais comuns são a análise discriminante linear (LDA), o Kernel PCA e a análise discriminante quadrática.

19. Como você encontra os limites para um classificador?

No caso de um classificador de spam, um modelo de regressão logística retornará a probabilidade. Usamos a probabilidade de 0,8999 ou a convertemos em classe (Spam/Not Spam) usando um limite. 

Normalmente, o limite de um classificador é 0,5, mas, em alguns casos, precisamos ajustá-lo para melhorar a precisão. O limite de 0,5 significa que, se a probabilidade for igual ou superior a 0,5, trata-se de spam e, se for inferior, não é spam.  

Para encontrar o limite, podemos usar as curvas Precision-Recall e as curvas ROC, a pesquisa em grade e a alteração manual do valor para obter um melhor CV.  

Torne-se um engenheiro de aprendizado de máquina profissional ao concluir o curso de carreira de Cientista de Aprendizado de Máquina com Python

Perguntas da entrevista sobre aprendizado de máquina do Google

20. Quais são as premissas da regressão linear?

A regressão linear é usada para entender a relação entre os recursos (X) e o alvo (y). Antes de treinarmos o modelo, precisamos atender a algumas suposições:

  1. Os resíduos são independentes 
  2. Há uma relação linear entre a variável independente X e a variável dependente y. 
  3. Variância residual constante em todos os níveis de X
  4. Os resíduos são distribuídos normalmente. 

Observação: os resíduos na regressão linear são a diferença entre os valores reais e os previstos. 

21. Escreva uma função find_bigrams para receber uma string e retornar uma lista de todos os bigramas.

Durante as entrevistas de codificação, você será questionado sobre problemas de aprendizado de máquina, mas, em alguns casos, eles avaliarão suas habilidades em Python fazendo perguntas gerais sobre codificação. Torne-se um programador especialista em Python ao seguir a carreira de programador Python

Criar uma função de bigrama é muito fácil. Você precisa usar dois loops com a função zip. 

  1. Na função bigrama, estamos pegando uma lista da frase como entrada
  2. Criação de um loop para acessar uma única sentença
  3. Reduzir e dividir a frase em uma lista de palavras
  4. Usando `zip` para criar uma combinação da palavra anterior com a palavra seguinte
  5. Anexar a saída ao resultado 
  6. Impressão dos resultados.

É muito fácil se você dividir o problema e usar funções 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))

Resultados: 

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

22. O que é a função de ativação no aprendizado de máquina?

A função de ativação é uma transformação não linear em redes neurais. Passamos a entrada pela função de ativação antes de passá-la para a próxima camada. 

O valor de entrada da rede pode ser qualquer coisa entre -inf e +inf, e o neurônio não sabe como delimitar os valores, portanto, não consegue decidir o padrão de disparo. A função de ativação decide se um neurônio deve ser ativado ou não para limitar os valores de entrada da rede.  

Tipos mais comuns de funções de ativação:

  • Função de etapa
  • Função sigmoide
  • ReLU
  • ReLU com vazamento 

Perguntas da entrevista sobre aprendizado de máquina Meta

23. Como você criaria uma recomendação de restaurante no Facebook?

A resposta depende totalmente de você. Mas antes de responder, você precisa considerar qual meta de negócios deseja alcançar para definir uma métrica de desempenho e como vai adquirir os dados. 

Em um projeto típico de sistema de aprendizado de máquina, nós..:

  • Coletar, limpar e analisar os dados.
  • Realizar a engenharia de recursos
  • Selecione uma metodologia, um algoritmo ou um modelo de aprendizado de máquina
  • Treinar e avaliar o desempenho em conjuntos de dados de teste e validação.
  • Simplifique os processos e implemente o modelo na produção.

Você precisa ter certeza de que está se concentrando no design em vez de na teoria ou na arquitetura do modelo. Não deixe de falar sobre a inferência de modelos e como o aprimoramento dessa inferência aumentará a receita geral. 

Além disso, dê uma visão geral do motivo pelo qual você escolheu uma determinada metodologia em vez de outra. 

Saiba mais sobre a criação de sistemas de recomendação fazendo um curso no DataCamp.

24. Dadas duas cadeias de caracteres A e B, escreva uma função can_shift que retorne se A pode ou não ser deslocado em um determinado número de posições para obter B.

Resolver desafios de codificação e trabalhar suas habilidades em Python aumentará sua chance de passar da fase de entrevista de codificação. 

Antes de começar a resolver um problema, você precisa entender a pergunta. Você só precisa criar uma função booleana que retornará True se, ao deslocar os alfabetos na cadeia de caracteres B, você obtiver a cadeia de caracteres A.  

A = 'abid'
B = 'bida'
can_shift(A, B) == True
  • Retornará falso se o comprimento da cadeia de caracteres não for semelhante. 
  • Percorrer o intervalo de comprimento da cadeia de caracteres A
  • Crie mut_a para criar várias combinações de caracteres usando a cadeia de caracteres A
  • Durante o loop, se mut_a for igual a String B, retorna True; caso contrário, retorna 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. O que é aprendizagem de conjunto?

A aprendizagem por conjunto é usada para combinar as percepções de vários modelos de aprendizagem de máquina para melhorar a precisão e as métricas de desempenho. 

Métodos de conjunto simples:

  • Média: calculamos a média das previsões de vários modelos de alto desempenho.
  • Média ponderada: atribuímos pesos diferentes aos modelos de aprendizado de máquina com base no desempenho e depois os combinamos.  

Métodos avançados de conjunto:

  • O ensacamento é usado para minimizar os erros de variação. Ele cria aleatoriamente o subconjunto de dados de treinamento e o treina nos modelos. A combinação de modelos reduz a variação e a torna mais confiável em comparação com um único modelo. 
  • O reforço é usado para reduzir os erros de tendência e produzir modelos preditivos superiores. É uma técnica de conjunto iterativa que ajusta os pesos com base na última classificação. Os algoritmos de reforço dão mais peso às observações que o modelo anterior previu de forma imprecisa.

Ensacamento e reforço

Bagging e Boosting por Fernando López

Saiba mais sobre cálculo de média, ensacamento, empilhamento e reforço concluindo o curso Ensemble Methods in Python.

Como se preparar para uma entrevista sobre aprendizado de máquina

Compreender a função e a empresa

É importante conhecer a empresa para a qual você está se candidatando e a função. Certifique-se de revisar a descrição do cargo e se preparar adequadamente. A maioria dos pedidos de emprego incluirá ferramentas, tecnologias, metodologias e habilidades. Use essas informações e fale sobre elas durante as etapas da entrevista técnica e não técnica. 

Resolver desafios de codificação

Praticando Python, solucionando desafios de codificação e certificando-se de que você está programando sua prática. O entrevistador não permitirá que você use todo o tempo para encontrar uma solução. Você também pode usar plataformas como Leetcode, Code wars e DataCamp para praticar desafios de codificação. 

Analise projetos recentes de aprendizado de máquina

A maioria dos gerentes de contratação prepara perguntas a partir de seu projeto anterior usando repositórios do GitHub, currículo e portfólio. Eles pedirão que você explique como pode superar determinados problemas em um projeto específico. Não se sinta sobrecarregado; basta analisar os projetos de seu portfólio. Não se esqueça de que você pode usar o DataLab para apresentar seus projetos.

Manuseio e processamento de dados

Você precisa aprender a lidar com dados tabulares estruturados e não estruturados, arquivos de som e dados de imagem. Aprenda várias maneiras de aumentar, limpar e processar os dados. Aprenda a ajustar o tamanho dos dados com base na arquitetura da rede neural profunda. 

Revisar perguntas de entrevistas simuladas

Analisar perguntas simuladas de entrevistas de aprendizado de máquina é a melhor maneira de se preparar para uma entrevista. Você precisa revisar perguntas comportamentais e situacionais, de aprendizado de máquina básico, de codificação, específicas da função e de operações de aprendizado de máquina. 

Leia sobre os mais recentes desenvolvimentos em IA/ML

Durante a entrevista, você será questionado sobre as ferramentas, tecnologias, modelos e metodologias mais recentes. As empresas estão procurando pessoas que estejam em sintonia com o setor e que tenham vontade de aprender. Você precisa ler blogs, artigos de pesquisa e seguir grupos de mídia social para entender a tendência e se informar. 

O aprendizado de máquina é um cenário em constante mudança. Toda semana você verá novas tecnologias de ponta. Atualmente, é um modelo de difusão de texto para imagem de difusão estável. 

Projetar o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta

Na última parte da entrevista, você será questionado sobre o design do sistema. Explique como você coletará os dados, os processará e criará uma solução de aprendizado de máquina. Por exemplo: Como você criaria uma recomendação de restaurante no Facebook?

É sempre bom se preparar para responder a essas perguntas lendo sobre vários sistemas de aprendizado de máquina na Internet. Você não precisa se aprofundar; basta aprender sobre as etapas ou como lidar com dados complexos. 

Considerações finais

Ao concluirmos nossa exploração das perguntas essenciais para entrevistas sobre aprendizado de máquina, fica evidente que ter sucesso nessas entrevistas exige uma combinação de conhecimento teórico, habilidades práticas e conhecimento das últimas tendências e tecnologias da área. Desde a compreensão dos conceitos básicos, como a aprendizagem semissupervisionada e a seleção de algoritmos, até o aprofundamento nas complexidades de algoritmos específicos, como o KNN, e a abordagem de desafios específicos de funções em PNL, visão computacional ou aprendizagem por reforço, o escopo é vasto.

É fundamental lembrar que o aprendizado de máquina não se trata apenas de algoritmos e modelos, mas também de entender e resolver problemas do mundo real. Isso significa não apenas ser adepto dos aspectos técnicos, mas também ser capaz de comunicar suas ideias de forma eficaz, compreender o contexto comercial e manter-se curioso e em constante aprendizado.

Não importa se você é um iniciante que quer entrar no campo ou um profissional experiente que quer avançar mais, o aprendizado e a prática contínuos são fundamentais. O DataCamp oferece um curso abrangente de Cientista de Aprendizado de Máquina com Python que oferece uma maneira estruturada e aprofundada de aprimorar suas habilidades. Esse curso abrange tudo, desde os fundamentos até tópicos mais avançados, ajudando você a se manter atualizado e pronto para qualquer desafio que surja em uma entrevista ou em sua carreira profissional.

Perguntas frequentes sobre aprendizado de máquina

Quais são as três partes do aprendizado de máquina?

Preparação, modelagem e implantação de dados. De acordo com o CRISP-ML(Q), há mais de três partes, como a compreensão dos negócios e dos dados, a preparação dos dados, a modelagem, a avaliação, a implementação e o monitoramento e a manutenção.

Como é uma entrevista sobre aprendizado de máquina?

Normalmente, as entrevistas técnicas de aprendizado de máquina são divididas em várias partes:

  1. Entrevista de codificação
  2. Algoritmos e processamento de dados
  3. Entrevista específica para a função
  4. Entrevista de projeto do sistema ML
  5. Operações e práticas recomendadas de aprendizado de máquina

As entrevistas não técnicas ou no local também fazem parte do processo de entrevista de aprendizado de máquina, mas são mais gerais e específicas da empresa.

É fácil passar nas entrevistas de aprendizado de máquina na Amazon?

Não, você precisa se preparar para vários estágios da entrevista. Você precisa se preparar para um teste de avaliação on-line, uma triagem telefônica do recrutador, uma triagem telefônica técnica e a entrevista no local. Cada etapa testa suas habilidades e conhecimentos.

Os engenheiros de aprendizado de máquina fazem entrevistas de codificação?

Sim. Ele testará suas habilidades de resolução de problemas em Python e de análise de dados SQL. Além disso, você será questionado sobre as ferramentas de aprendizado de máquina. É melhor praticar a codificação participando de desafios de codificação, como os testes de avaliação do DataCamp. 

Quais são as principais tarefas realizadas por um engenheiro de IA/ML?

Em geral, os engenheiros de IA/ML pesquisam, projetam e desenvolvem sistemas de aprendizado de máquina, mas isso varia de cargo para cargo e de empresa para empresa. 

Além disso:

  • Eles limpam os dados, realizam a validação dos dados e aumentam os dados do treinamento do modelo. 
  • Ajuste a arquitetura do modelo e os hiperparâmetros para obter melhores resultados.
  • Compreensão dos negócios e da disponibilidade de dados.
  • Métricas de desempenho, algoritmos e estratégia de implantação. 
  • Às vezes, eles também estão envolvidos em computação em nuvem e operações de desenvolvimento.

Como posso me preparar para uma entrevista de aprendizado de máquina?

Saiba mais sobre a empresa e as responsabilidades do cargo, resolva desafios de codificação, analise os projetos anteriores, projete e aprenda sobre o ciclo de vida do aprendizado de máquina de ponta a ponta, pratique perguntas simuladas de entrevistas e leia sobre os últimos desenvolvimentos no campo de IA/ML. Isso é importante, quer você esteja apenas se tornando um engenheiro de aprendizado de máquina ou tenha anos de experiência trabalhando profissionalmente com aprendizado de máquina.

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