آموزش مصاحبه های یادگیری ماشینی کرک: بیش از 350 سوالی که باید بدانید

دانلود Crack Machine Learning Interviews: 350+ Must-Know Questions new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: تسلط بر مفاهیم کلیدی، حل مشکلات دنیای واقعی، و آماده شدن برای مصاحبه با شرکت های برتر فناوری مفاهیم کارشناسی ارشد ML: یادگیری تحت نظارت/بدون نظارت، ارزیابی مدل، و تکنیک های بهینه سازی برای حل موثر مشکل را درک کنید. برای مصاحبه آماده شوید: بیش از 350 سوال مصاحبه ML در دنیای واقعی را تمرین کنید تا با اطمینان مصاحبه‌ها را در شرکت‌های برتر فناوری شکست دهید. الگوریتم‌ها را بیاموزید: الگوریتم‌های کلیدی ML مانند رگرسیون، درخت‌های تصمیم، SVM و شبکه‌های عصبی را کاوش کنید و کاربردهای دنیای واقعی آن‌ها را درک کنید. حل مشکلات ML: توانایی خود را برای تجزیه و تحلیل، تفسیر و حل مشکلات یادگیری ماشین با رویکردهای ساختاریافته و مطمئن تقویت کنید. در موضوعات پیشرفته غوطه ور شوید: یادگیری عمیق، NLP و یادگیری تقویتی را بیاموزید تا تخصص یادگیری ماشین خود را تقویت کنید. Master ML Tools: تجربه عملی با TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، و دیگر چارچوب‌ها و ابزارهای محبوب ML داشته باشید. مدل‌های اشکال‌زدایی: با روش‌های مؤثر اشکال‌زدایی، با مسائلی مانند بیش‌برازش، عدم تناسب و بهبود عملکرد مدل مقابله کنید. اکسل در مصاحبه: مهارت های ارائه با اطمینان دانش ML و حل مشکلات پیچیده در مصاحبه های فنی را به دست آورید. پیش نیازها: درک اولیه مفاهیم ML: آشنایی با اصول یادگیری ماشینی مانند یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت توصیه می شود اما اجباری نیست. دانش برنامه نویسی: تجربه اولیه برنامه نویسی در پایتون یا هر زبان برنامه نویسی دیگری به درک قطعه کد کمک می کند. اصول ریاضی: درک جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و احتمال، درک شما را از الگوریتم های یادگیری ماشین افزایش می دهد. بدون نیاز به ابزار پیشرفته: یک کامپیوتر با پایتون نصب شده و دسترسی به اینترنت برای تمرین مفاهیم و سوالات کافی است. رویکرد دوستانه مبتدی: این دوره برای همه سطوح طراحی شده است، بنابراین حتی مبتدیان نیز می توانند سفر یادگیری ماشین خود را از اینجا شروع کنند.

برای برتری در مصاحبه‌های یادگیری ماشینی خود با "مصاحبه‌های یادگیری ماشینی کرک: بیش از 350 سوال ضروری" آماده شوید. این دوره جامع برای کمک به شما در تسلط بر مفاهیم اصلی و تکنیک های مورد نیاز برای مصاحبه فنی یادگیری ماشینی طراحی شده است. چه یک مبتدی یا یک حرفه ای با تجربه باشید، این دوره بینش ارزشمند، بیش از 350 سؤال تمرینی و پاسخ را ارائه می دهد که طیف گسترده ای از موضوعات یادگیری ماشین را پوشش می دهد.

در این دوره، شما عمیقاً به چارچوب یادگیری آماری و چارچوب کمینه سازی تجربی می پردازید و تئوری های اساسی مانند یادگیری PAC را یاد می گیرید. با تمرین عملی در Version Spaces، الگوریتم‌هایی مانند Find-S و Candidate Elimination را که برای حل مسئله یادگیری ماشین ضروری هستند، بررسی خواهید کرد. علاوه بر این، این دوره به بعد VC و قضیه اساسی یادگیری PAC می پردازد و به شما کمک می کند زیربنای نظری عملکرد و تعمیم مدل را درک کنید.

شما همچنین تکنیک‌های مهم در رگرسیون خطی، از جمله Gradient Descent و توابع هزینه را بررسی خواهید کرد و به سراغ رگرسیون خطی چند متغیره و رگرسیون چند جمله‌ای خواهید رفت. برای زبان‌آموزان پیشرفته، موضوعاتی مانند رگرسیون لجستیک، بهینه‌سازی پیشرفته، و طبقه‌بندی چندگانه، تخصص شما را در مدل‌های طبقه‌بندی ایجاد می‌کند.

همانطور که پیشرفت می کنید، با تکنیک های یادگیری Ensemble مانند Boosting، Adaboost Algorithm و Stacking، همراه با الگوریتم های قدرتمند در Stochastic Gradient Descent و انواع SGD آن مقابله خواهید کرد. درک کرنل ها و ترفند هسته نیز پوشش داده شده است و شما را قادر می سازد مدل های یادگیری ماشین خود را بهینه کنید. در نهایت، این دوره با پشتیبانی از ماشین‌های بردار (SVM) عمیق می‌شود و درک کاملی از شهود حاشیه بزرگ، SVM سخت، و SVM نرم با تنظیم هنجار ارائه می‌دهد.

در پایان دوره، نه تنها درک کاملی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین خواهید داشت، بلکه می‌توانید این تکنیک‌ها را در مسائل دنیای واقعی نیز به کار ببرید. تجربه عملی با ابزارهایی مانند پایتون و تنسورفلو به دست خواهید آورد و شما را برای مصاحبه با شرکت های برتر فناوری آماده می کند. این دوره مرتبط‌ترین و به‌روزترین موضوعات یادگیری ماشینی را پوشش می‌دهد و تست‌های تمرین ساختاریافته را ارائه می‌دهد تا به شما کمک کند تا اعتماد به نفس و مهارت‌های لازم برای موفقیت در هر مصاحبه یادگیری ماشینی مبتنی بر پایتون را به دست آورید.

آنچه خواهید آموخت:

الگوریتم‌های اصلی هسته اصلی ML: کسب تخصص در رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ماشین‌های برداری پشتیبانی، و یادگیری گروهی.
مفاهیم نظری را درک کنید: چارچوب های VC-Dimension، PAC Learning و Statistical Learning را بیاموزید تا مهارت های حل مسئله خود را تقویت کنید.
تمرین عملی: بیش از 350 سؤال یادگیری ماشین را با استفاده از پایتون حل کنید، با تمرکز بر سناریوهای دنیای واقعی و ساخت مدل.
تکنیک‌های پیشرفته: Master Stochastic Gradient Descent، Adaboost، Kernel Methods، و موارد دیگر برای ماندن در صنعت.

پیش نیازها: دانش پایه پایتون و درک مفاهیم اساسی برنامه نویسی مفید خواهد بود، اما تمام مفاهیم اساسی به طور کامل در دوره توضیح داده شده است.

این دوره برای چه کسانی است؟ این دوره برای مهندسان مشتاق یادگیری ماشین، دانشمندان داده و توسعه دهندگان نرم افزار که به دنبال مصاحبه های یادگیری ماشینی مبتنی بر پایتون خود در شرکت های برتر هستند ایده آل است.

از امروز با رویکرد گام به گام به رهبری متخصص ما، آماده شدن برای حرفه یادگیری ماشینی خود را شروع کنید و بر تکنیک های ضروری مورد نیاز برای رسیدن به شغل رویایی خود مسلط شوید!

تمرین ها و آزمونها