Вы готовитесь к интервью по науке о данных? Не смотрите дальше! В этой статье мы составили список из 50 основных вопросов для собеседования по науке о данных на основе Python, а также подробные ответы на них. Эти вопросы охватывают широкий круг тем, от базовой статистики и концепций машинного обучения до более продвинутых методов глубокого обучения и ансамбля. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом по данным, это руководство поможет вам освежить свои навыки и успешно пройти следующее собеседование.
В чем разница между контролируемым и неконтролируемым алгоритмом обучения?
Алгоритмы контролируемого обучения обучаются на размеченных данных, где желаемый результат уже известен. Затем алгоритм используется для прогнозирования выходных данных для новых, невидимых данных. Алгоритмы обучения без учителя обучаются на неразмеченных данных, где желаемый результат неизвестен. Алгоритм используется для поиска закономерностей или взаимосвязей в данных.
Что такое переобучение и как его предотвратить?
Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных и плохо работает на новых, невидимых данных. Это может произойти, когда модель слишком сложна или когда недостаточно данных для правильного обучения модели. Переобучение можно предотвратить, используя такие методы, как перекрестная проверка, регуляризация и упрощение модели.
Что такое дерево решений и как оно используется в машинном обучении?
Дерево решений представляет собой структуру, подобную блок-схеме, в которой внутренний узел представляет функцию (или атрибут), ветвь представляет правило принятия решения, а каждый конечный узел представляет результат. Самый верхний узел в дереве решений известен как корневой узел. Он учится разделять на основе значения атрибута. Он рекурсивно разбивает дерево способом, называемым рекурсивным разбиением.
Что такое машина опорных векторов?
Машина опорных векторов (SVM) — это алгоритм обучения с учителем, который можно использовать для классификации или регрессии. Идея SVM состоит в том, чтобы найти наилучшую границу (или «гиперплоскость»), которая разделяет разные классы. Ближайшие к границе точки называются опорными векторами и оказывают наибольшее влияние на положение границы.
В чем разница между случайным лесом и деревом решений?
Случайный лес — это совокупность деревьев решений. Идея случайного леса состоит в том, чтобы объединить прогнозы нескольких деревьев решений для создания более точного и стабильного прогноза. Каждое дерево решений в лесу обучается на случайном подмножестве данных, а окончательный прогноз делается путем усреднения прогнозов всех деревьев.
Как вы обрабатываете недостающие данные?
Обработка отсутствующих данных является важным шагом на этапе предварительной обработки данных. Существует несколько стратегий обработки отсутствующих данных, например:
Удаление наблюдений с отсутствующими данными
Вменение пропущенных значений (например, с использованием среднего значения не пропущенных значений)
Использование прогностической модели для оценки недостающих значений
Что такое матрица путаницы?
Матрица путаницы — это таблица, которая используется для определения производительности алгоритма классификации. Он сравнивает прогнозируемые значения с фактическими значениями и дает четыре результата: истинно положительный, истинно отрицательный, ложноположительный и ложноотрицательный.
Что такое ложноположительный и ложноотрицательный результат?
Ложное срабатывание — это когда модель предсказывает, что событие произойдет, но этого не происходит. Ложный отрицательный результат — это когда модель предсказывает, что событие не произойдет, но оно происходит.
Объясните разницу между регуляризацией L1 и L2.
Регуляризация L1 и L2 — это методы, используемые для предотвращения переобучения модели. Регуляризация L1 добавляет «абсолютное значение величины» коэффициента в качестве штрафного члена к функции потерь. Регуляризация L2 добавляет «квадрат величины» коэффициента в качестве штрафного члена к функции потерь. Ключевое различие между ними заключается в том, что L2 заставит коэффициенты быть относительно небольшими, но это не заставит их быть точно равными 0. Регуляризация L1, с другой стороны, заставит некоторые коэффициенты быть точно равными 0, эффективно выполняя выбор признаков. . Регуляризация L2, как правило, предпочтительнее, так как она не устранит полностью какую-либо функцию и сохранит все функции, но просто уменьшит их величину.
Объясните, как работает алгоритм градиентного спуска.
Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый для минимизации функции (также называемой функцией стоимости или функцией потерь) путем итеративного движения в направлении наискорейшего спуска, определяемого отрицательным значением градиента. Градиент - это вектор частных производных функции по отношению к ее входам. Алгоритм начинается с начального набора значений параметров и итеративно движется к набору значений параметров, которые минимизируют функцию.
Объясните, что такое регуляризация и почему она полезна.
Регуляризация — это метод, используемый для предотвращения переобучения модели путем добавления штрафного члена к функции потерь. Условие штрафа не позволяет модели придавать слишком большое значение какой-либо одной функции, что может привести к тому, что модель будет слишком точно соответствовать обучающим данным и плохо работать с новыми, невидимыми данными. Регуляризация полезна, поскольку помогает уменьшить дисперсию модели, делая ее более универсальной и менее подверженной переобучению.
Объясните, как работает компромисс смещения и дисперсии.
Компромисс между смещением и дисперсией — это баланс между ошибкой, вносимой смещением, и ошибкой, вносимой дисперсией. Смещение относится к ошибке, вызванной аппроксимацией реальной проблемы, которая может быть невероятно сложной, гораздо более простой моделью. Дисперсия относится к ошибке, вносимой изменчивостью прогноза модели для данной точки при использовании разных подмножеств данных. Цель состоит в том, чтобы выбрать модель, которая лучше всего уравновешивает систематическую ошибку и дисперсию, чтобы хорошо обобщать новые данные.
Что такое проклятие размерности?
Проклятие размерности относится к проблеме быстро растущей сложности по мере увеличения количества признаков или измерений в наборе данных. По мере увеличения количества измерений количество данных, необходимых для точного моделирования связи между функциями и целевой переменной, увеличивается в геометрической прогрессии. Это может привести к переоснащению и снижению производительности модели.
Чем отличается параметрическая модель от непараметрической?
Параметрические модели делают предположения об основном распределении данных, например, о нормальном распределении данных. Эти модели имеют фиксированное количество параметров, и цель состоит в том, чтобы оценить оптимальные значения этих параметров по данным. Непараметрические модели не делают предположений об основном распределении данных и не имеют фиксированного числа параметров. Вместо этого они изучают базовую структуру данных непосредственно из наблюдений.
В чем разница между генеративной и дискриминационной моделью?
Генеративные модели нацелены на изучение основного распределения вероятностей данных и создание новых выборок данных из этого распределения. Дискриминативные модели нацелены на изучение границы между различными классами или на оценку вероятности определенного класса с учетом входных данных.
Что такое техника бэггинга и как она используется в машинном обучении?
Бэггинг означает агрегацию начальной загрузки. Техника бэггинга — это метод ансамбля, который объединяет прогнозы нескольких моделей для создания более точного и стабильного прогноза. Этот метод используется для уменьшения дисперсии модели путем обучения нескольких моделей на разных выборках данных, а затем усреднения прогнозов всех моделей.
Что такое метод бустинга и как он используется в машинном обучении?
Повышение — это метод ансамбля, который объединяет прогнозы нескольких моделей для создания более точного и стабильного прогноза. Этот метод используется для уменьшения смещения модели путем последовательного обучения нескольких моделей, когда каждая модель пытается исправить ошибки предыдущей модели.
Объясните, в чем разница между жесткими и мягкими классификаторами голосования.
Классификаторы с жестким голосованием делают прогноз на основе голосования большинства. Он принимает режим прогнозов, сделанных всеми моделями. Классификаторы мягкого голосования делают прогноз, усредняя вероятность прогнозов, сделанных всеми моделями.
Объясните, что такое случайный лес.
Случайный лес — это метод ансамбля, который создает несколько деревьев решений во время обучения и объединяет прогнозы всех деревьев решений во время тестирования. Этот метод используется для уменьшения дисперсии модели путем обучения нескольких деревьев решений на случайных подмножествах данных, а затем усреднения прогнозов всех деревьев решений.
Что такое метод перекрестной проверки k-fold?
k-кратная перекрестная проверка — это метод, используемый для оценки производительности модели. В этом методе данные делятся на k подмножеств, а модель обучается и оценивается k раз, каждый раз используя разные подмножества в качестве тестового набора и оставшиеся подмножества в качестве обучающего набора. Затем производительность модели усредняется по всем k итерациям.
Объясните, что такое регуляризация и в чем разница между регуляризацией L1 и L2.
Регуляризация — это метод, используемый для предотвращения переобучения модели путем добавления штрафного члена к функции потерь. Регуляризация L1 добавляет абсолютное значение величины коэффициентов в качестве штрафного члена к функции потерь, в то время как регуляризация L2 добавляет квадрат величины коэффициентов в качестве штрафного члена к функции потерь.
Объясните разницу между деревом решений и случайным лесом.
Дерево решений — это единая модель, которая обучается на данных и делает прогноз, а случайный лес — это ансамбль нескольких деревьев решений, которые обучаются на разных подмножествах данных и делают прогноз, усредняя прогнозы всех решений. деревья.
Объясните разницу между локальным оптимумом и глобальным оптимумом.
Локальный оптимум — это точка в пространстве параметров, в которой функция локально минимизируется, но рядом могут быть другие точки с меньшим значением. Глобальный оптимум — это точка в пространстве параметров, в которой функция глобально минимизирована и поблизости нет других точек с меньшим значением.
Объясните разницу между недообучением и переоснащением.
Недостаточная подгонка происходит, когда модель слишком проста и не может уловить основную закономерность в данных, а переподгонка происходит, когда модель слишком сложна и соответствует шуму в данных.
Объясните, в чем разница между контролируемым и неконтролируемым обучением.
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных и делает прогнозы на основе новых, невидимых данных на основе закономерностей, извлеченных из обучающих данных. Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором модель не обучается на размеченных данных и делает прогнозы на новых, невидимых данных на основе обнаруженных в данных закономерностей.
Объясните, в чем разница между пакетным градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском.
Пакетный градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, который обновляет параметры модели после вычисления градиентов на всем наборе обучающих данных. Стохастический градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, который обновляет параметры модели после вычисления градиентов на одной обучающей выборке.
Объясните, в чем разница между функцией и предиктором.
Функция — это входная переменная, используемая для обучения модели, а предиктор — это выходная переменная, предсказанная моделью.
Объясните, что такое скорость обучения.
Скорость обучения — это гиперпараметр алгоритма оптимизации, используемый для обновления параметров модели. Он управляет размером шага, с которым оптимизатор обновляет параметры.
Объясните, что такое разложение смещения-дисперсии.
Разложение смещения по дисперсии — это метод, используемый для понимания источников ошибок в модели. Он разлагает общую ошибку на компоненты смещения, дисперсии и шума. Смещение — это ошибка, вызванная аппроксимацией реальной проблемы, которая может быть невероятно сложной, гораздо более простой моделью. Дисперсия — это ошибка, вызванная изменчивостью прогноза модели для данной точки при использовании разных подмножеств данных.
Объясните, в чем разница между генеративной и дискриминационной моделями.
Генеративные модели направлены на изучение основного распределения вероятностей данных и создание новых выборок данных из этого распределения, в то время как дискриминационные модели направлены на изучение границы между различными классами или на оценку вероятности определенного класса с учетом входных данных.
Объясните, что такое сверточная нейронная сеть.
Сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип модели глубокого обучения, предназначенный для обработки данных с топологией, напоминающей сетку, например изображений. Он использует набор фильтров, которые свернуты с входными данными для изучения локальных закономерностей и особенностей, которые затем объединяются для формирования представления ввода более высокого уровня.
Объясните, что такое рекуррентная нейронная сеть.
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это тип модели глубокого обучения, предназначенный для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или текст. Он использует набор повторяющихся соединений, которые позволяют модели поддерживать скрытое состояние, в котором кодируется информация о прошлых входных данных, которая затем используется для прогнозирования будущих входных данных.
Объясните, что такое глубокое обучение и почему оно полезно.
Глубокое обучение — это подобласть машинного обучения, связанная с проектированием и разработкой архитектур нейронных сетей с несколькими уровнями, также известных как глубокие нейронные сети. Модели глубокого обучения полезны, поскольку они способны изучать крайне нелинейные и сложные представления данных, что может повысить производительность модели в широком диапазоне задач.
Объясните, что такое масштабирование признаков.
Масштабирование функций — это метод, используемый для стандартизации диапазона входных переменных. Это важно, потому что многие алгоритмы машинного обучения чувствительны к масштабу входных переменных, и производительность модели можно улучшить, масштабируя признаки, чтобы они имели аналогичный диапазон.
Объясните, что такое нормализация.
Нормализация — это метод, используемый для масштабирования входных переменных до единичной нормы. Это важно, потому что многие алгоритмы машинного обучения чувствительны к масштабу входных переменных, и производительность модели можно улучшить, нормализовав признаки до единичной нормы.
Объясните, что такое отсев.
Dropout — это метод регуляризации, используемый для предотвращения переобучения в моделях глубокого обучения. Он работает путем случайного исключения определенного процента нейронов во время обучения, что заставляет оставшиеся нейроны изучать более надежные и обобщаемые представления данных. Это помогает уменьшить переоснащение модели за счет добавления большего количества шума в обучающие данные.
Объясните, что такое уменьшение размерности.
Уменьшение размерности — это метод, используемый для уменьшения количества входных переменных или признаков в наборе данных. Это важно, потому что высокая размерность может привести к переоснащению и снижению производительности модели. Существует несколько методов, используемых для уменьшения размерности, таких как анализ основных компонентов (PCA) и линейный дискриминантный анализ (LDA).
Объясните, что такое настройка гиперпараметров.
Настройка гиперпараметров — это процесс поиска наилучшего сочетания гиперпараметров для модели машинного обучения. Гиперпараметры — это параметры модели, которые не извлекаются из данных, например скорость обучения и срок регуляризации. Настройку гиперпараметров можно выполнить с помощью таких методов, как поиск по сетке и случайный поиск.
Объясните, что такое перекрестная проверка.
Перекрестная проверка — это метод, используемый для оценки производительности модели машинного обучения. В этом методе данные делятся на k подмножеств, а модель обучается и оценивается k раз, каждый раз используя разные подмножества в качестве тестового набора и оставшиеся подмножества в качестве обучающего набора. Затем производительность модели усредняется по всем k итерациям.
Объясните, что такое точность и вспомните.
Точность и полнота — это оценочные показатели, используемые для оценки производительности модели классификации. Точность — это доля истинных положительных прогнозов, сделанных моделью, от всех положительных прогнозов, сделанных моделью. Полнота — это доля истинных положительных прогнозов, сделанных моделью, от всех фактических положительных случаев в данных.
Объясните, что такое оценка F1.
F1-score — это показатель, который сочетает в себе точность и полноту. Это гармоническое среднее значение точности и полноты, и оно находится в диапазоне от 0 до 1, где 1 – наилучший возможный балл.
Объясните, что такое матрица путаницы.
Матрица путаницы — это таблица, которая используется для определения производительности алгоритма классификации. Он сравнивает прогнозируемые значения с фактическими значениями и дает четыре результата: истинно положительный, истинно отрицательный, ложноположительный и ложноотрицательный.
Объясните, что такое ROC-кривая.
Кривая ROC представляет собой графическое представление производительности модели классификации. Он отображает процент истинных положительных результатов (чувствительность) в сравнении с уровнем ложных положительных результатов (1-специфичность) при различных пороговых значениях. Площадь под кривой ROC (AUC) является мерой общей производительности модели.
Объясните, что такое кривая точности-отзыва.
Кривая точности-отзыва — это графическое представление производительности модели классификации. Он отображает точность в зависимости от отзыва при различных пороговых значениях. Площадь под кривой точности-отзыва (AUPR) является мерой общей производительности модели.
Объясните, что такое поиск по сетке.
Поиск по сетке — это метод, используемый для настройки гиперпараметров. Он работает, указывая диапазон возможных значений для каждого гиперпараметра, а затем просматривая все возможные комбинации этих значений, чтобы найти наилучшую комбинацию, обеспечивающую наилучшую производительность модели.
Объясните, что такое случайный поиск.
Случайный поиск — это метод, используемый для настройки гиперпараметров. Он работает путем указания диапазона возможных значений для каждого гиперпараметра, а затем случайной выборки из этих значений, чтобы найти наилучшую комбинацию, обеспечивающую наилучшую производительность модели.
Объясните, что такое ансамблевое обучение.
Ансамблевое обучение — это метод, используемый для повышения производительности модели машинного обучения путем объединения прогнозов нескольких моделей. Модели могут быть одного типа или разных типов, а прогнозы могут быть объединены такими методами, как усреднение, голосование по большинству или взвешивание. Ансамблевое обучение используется для уменьшения дисперсии, смещения или улучшения общей производительности модели.
Объясните, что такое XGBoost и LightGBM.
XGBoost и LightGBM — это библиотеки повышения градиента, которые используются для построения моделей машинного обучения. Оба они спроектированы так, чтобы быть высокоэффективными и масштабируемыми, и оба поддерживают параллельную обработку и распределенные вычисления. XGBoost — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Tianqi Chen, а LightGBM — библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Microsoft.
Объясните, что такое глубокое обучение с подкреплением.
Глубокое обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который сочетает в себе глубокое обучение и обучение с подкреплением. Он использует нейронные сети, чтобы научиться предпринимать действия в окружающей среде, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Он используется в таких приложениях, как игры, робототехника и автономные транспортные средства.
Объясните, что такое автокодировщик и его применение.
Автоэнкодер — это нейронная сеть, обученная восстанавливать входные данные. Сеть состоит из двух частей: кодера и декодера. Кодер сжимает входные данные в представление меньшего размера, а декодер восстанавливает исходные данные из этого представления. Автоэнкодеры используются для таких задач, как уменьшение размерности, обнаружение аномалий и изучение признаков. Их также можно использовать в генеративных моделях для таких задач, как создание изображений и вменение данных.
В заключение, эти 50 вопросов и ответов предназначены для всестороннего обзора ключевых концепций и методов, используемых в науке о данных. Понимая ответы на эти вопросы, вы будете хорошо подготовлены к решению любого вопроса, который может возникнуть у вас во время интервью. Помните, что наука о данных — это постоянно развивающаяся область, поэтому важно быть в курсе последних разработок и технологий. В дополнение к этому практикуйтесь как можно больше, это поможет вам лучше ознакомиться с концепциями и техниками, а также поможет вам думать на ходу во время интервью. Мы желаем вам всего наилучшего на собеседовании и не забывайте сохранять уверенность!
