Machine Learning & Data Science 600 Real Interview Questions

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

تحتوي هذه الدورة على 600+ أسئلة حقيقية ومعظم أسئلة المقابلة للتعلم الآلي وعلوم البيانات التي طرحتها شركات التكنولوجيا الرائدة.  هل أنت مستعد لإتقان التعلم الآلي وعلوم البيانات؟ هذه الدورة الشاملة ، التعلم الآلي الماجستير وعلوم البيانات: تم تصميم 600+ أسئلة حقيقية للمقابلة لتجهيزك بالمعرفة والثقة اللازمة للتفوق في مسيرتك المهنية في علم البيانات. من خلال أكثر من 600 سؤال مقابلة حقيقية وتفسيرات مفصلة ، ستكتسب فهمًا عميقًا للمفاهيم الأساسية والمهارات العملية والتقنيات المتقدمة. خوارزميات مثل الانحدار والتصنيف وأشجار القرار وتقييم النموذج.

أساسيات التعلم العميق ، بما في ذلك الشبكات العصبية ، ورؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية.

سواء كنت مبتدئًا أو محترفًا يبحث عن شحذ مهاراتك ، فإن هذه الدورة تقدم المعرفة العملية ، وأمثلة من العالم الواقعي ، واستراتيجيات التحضير في المقابلة. انضم إلينا واتخذ الخطوة التالية نحو إتقان التعلم الآلي وعلوم البيانات! عينة من الأسئلة: السؤال 1: أنت تقوم ببناء نموذج تنبؤي لمجموعة بيانات العميل باستخدام مجموعة بيانات غير متوازنة للغاية ، مع عدد أكبر من العملاء غير المحرمين من العملاء. ما هي التقنية التي ستطبق عليها لتحسين تقييم النماذج والتأكد من أن النموذج غير متحيز من قبل الطبقات غير المتوازنة؟ أ) استخدام التحقق من صحة K-Fold لتقييم أداء النموذج عبر جميع انقسامات البيانات.  ب) استخدام أخذ العينات الطبقية في التحقق المتبادل الخاص بك للحفاظ على توزيع الفصل في كل طية.  ج) استخدام الإفراط العشوائي لموازنة الفصول قبل تدريب النموذج.  د) استخدم bootstrapping لعينة بشكل عشوائي البيانات وتدريب النموذج على تكرارات متعددة.
السؤال 2: أنت تدرب نموذجًا باستخدام التحقق المتقاطع ولاحظ أن مقاييس أداء النموذج ، مثل الدقة ، تتقلب بشكل كبير عبر طيات مختلفة. ما هي الطريقة التي يمكنك تطبيقها لتقليل تباين هذه التقديرات والحصول على تقييم أكثر موثوقية لنموذجك؟ أ) تطبيق bootstrapping لإنشاء عينات عشوائية متعددة من مجموعة البيانات.  ب) استخدم عددًا أكبر من الطيات للتحقق من الصحة (على سبيل المثال ، 10 أضعاف بدلاً من 5 أضعاف).  ج) زيادة حجم مجموعة البيانات عن طريق إضافة المزيد من الميزات.  د) قم بتدريب النموذج على كل طية عدة مرات ومتوسط ​​النتائج.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)