अपने मशीन लर्निंग इंटरव्यू के लिए तैयार हों

क्या आपने कभी सोचा है कि मशीन लर्निंग इंटरव्यू के लिए सही तरीके से कैसे तैयारी करें? इस पाठ्यक्रम में, आप डेटा वैज्ञानिक भूमिका के लिए Python में मशीन लर्निंग (ML) से जुड़े 15 सामान्य साक्षात्कार प्रश्नों के उत्तर तैयार करेंगे।

ये प्रश्न सात महत्वपूर्ण विषयों के इर्द-गिर्द होंगे: डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सुपरवाइज़्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग, मॉडल एन्सेम्बलिंग, मॉडल चयन, और मॉडल मूल्यांकन।

अपनी मशीन लर्निंग की जानकारी को ताज़ा करें

आप डेटा प्री-प्रोसेसिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन से जुड़े प्रश्नों पर काम करके शुरुआत करेंगे। सभी पूर्व-प्रसंस्करण चरणों को पूरा करने के बाद, आप अपनी व्यावहारिक कौशल को निखारने के लिए एक पूर्वानुमानात्मक ML मॉडल बनाएँगे।

इसके बाद, आप अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग पर आगे बढ़ने से पहले कुछ सुपरवाइज़्ड लर्निंग तकनीकों को कवर करेंगे। भूमिका के आधार पर, आपके मशीन लर्निंग इंटरव्यू में संभवतः आप दोनों विषयों को कवर करेंगे।

अंत में, आप मॉडल चयन और मूल्यांकन को कवर करके समाप्त करेंगे, यह देखते हुए कि मॉडल सामान्यीकरण के लिए प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे किया जाए, और एक एन्सेम्बल मॉडल बनाते समय विभिन्न तकनीकों पर भी नज़र डालेंगे।

सबसे सामान्य मशीन लर्निंग इंटरव्यू प्रश्नों के लिए अभ्यास उत्तर

पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास आवश्यक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि और Python कोड विकसित करने की क्षमता दोनों होंगी, ताकि आप इन 15 प्रश्नों का सफलतापूर्वक उत्तर दे सकें।

कोडिंग उदाहरण मुख्य रूप से scikit-learn पैकेज पर आधारित होंगे, क्योंकि यह उपयोग में आसान है और Python भाषा में सबसे महत्वपूर्ण मशीन लर्निंग तकनीकों को कवर करने की क्षमता रखता है।

यह पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग की बुनियादी अवधारणाएँ नहीं सिखाता, क्योंकि वे पाठ्यक्रम की पूर्वापेक्षाओं में शामिल हैं।

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