مقالات دیپ لرنینگ 04 تیر 1399 6 دقیقه مطالعه عارفه ضیائی

١٢ سوال که در مصاحبه دیپ لرنینگ با آن مواجه خواهید شد

در مقاله پیش رو در نظر داریم تا متداول ترین سوالات مصاحبه دیپ لرنینگ را بررسی کرده و به آن ها پاسخ دهیم. مفهوم دیپ لرنینگ دیپ لرنینگ زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که امروزه به عنوان یک فناوری پیشرو در سراسر جهان در حال توسعه است. دیپ لرنینگ ویژگی های...

فهرست مطالب

2 بخش اصلی این مقاله

خواندن سریع‌تر

1 مفهوم دیپ لرنینگ
2 سوالات مصاحبه دیپ لرنینگ

در مقاله پیش رو در نظر داریم تا متداول ترین سوالات مصاحبه دیپ لرنینگ را بررسی کرده و به آن ها پاسخ دهیم.

مفهوم دیپ لرنینگ

دیپ لرنینگ زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که امروزه به عنوان یک فناوری پیشرو در سراسر جهان در حال توسعه است. دیپ لرنینگ ویژگی های پیچیده مغز انسان را به کار می گیرد تا از داده های بدون ساختار برای رمزگشایی معنا و آموزش ماشین ها استفاده کند. از صنایعی مانند اتومبیل های خودران، مراقبت های بهداشتی، امنیتی گرفته تا تولید محتوا، کاربردهای یادگیری عمیق بسیار و رو به افزایش است.

سوالات مصاحبه دیپ لرنینگ

١. دیپ لرنینگ ( یادگیری عمیق) چیست؟

یادگیری عمیق یک فناوری یادگیری ماشینی است که شبکه های عصبی را درگیر می کند. اصطلاح "عمیق" در یادگیری عمیق به ساختار سلسله مراتبی شبکه ها که برای آموزش عملکردهای طبیعی انسان ها به کار می روند، اشاره دارد. یادگیری عمیق معمولا در تحقیقات پزشکی ، اتومبیل های بدون راننده و موارد دیگر که در آن ها دقت و صحت اهمیت دارند استفاده می شود.

٢. تفاوت بین یادگیری عمیق ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری عمیق و یادگیری ماشین هر دو بخشی از هوش مصنوعی هستند و تفاوت بین این سه حوزه در مورد خصوصیات آن هاست. یادگیری ماشین در مورد الگوریتم هایی است که از داده ها برای آموزش ماشین ها استفاده می کنند، در حالی که یادگیری عمیق با استفاده از شبکه های عصبی به آموزش ماشین ها از طریق چندین لایه می پردازد. البته هوش مصنوعی اصطلاح گسترده تری است که به هر روشی که به ماشین ها کمک می کند تا اقدامات اساسی انسان را تقلید کنند، اطلاق می شود.

٣. تفاوت بین یادگیری عمیق تحت نظارت و بدون نظارت چیست؟

یادگیری نظارت شده روشی از یادگیری است که ماشین ها را از طریق داده های دارای برچسب آموزش می دهد. این داده ها قبلا دسته بندی و بر اساس مجموعه صحیح پاسخ ها طبقه بندی شده اند. هنگامی که یک ماشین از این داده ها تغذیه می شود، مجموعه آموزش را آنالیز کرده و نتیجه صحیح را تولید می کند. در حالی که یادگیری بدون نظارت نیازی به برچسب زدن داده ها ندارد. ماشین ها از طریق شناسایی الگوها و داده های مدل، خودآموز می شوند.

٤. کتابخانه های تجسم داده چیست؟

کتابخانه های تجسم داده با استفاده از عناصر بصری مانند نمودارها، نقشه ها و موارد دیگر، به درک ایده های پیچیده کمک می کنند. ابزارهای تجسم به شما کمک می کنند تا الگوها، روندها، محیط های بیرون و سایر موارد را بشناسید، و این امکان را می دهند تا داده های خود را مطابق با نیاز طراحی کنید. رایج ترین کتابخانه های تجسم داده عبارتند از D3 ، React-Vis ، Chart.js ، vx

٥. چرا شبکه های عمیق بهتر از شبکه های کم عمق هستند؟

شبکه های عصبی شامل لایه های پنهان جدا از لایه های ورودی و خروجی هستند. شبکه های عصبی کم عمق از یک لایه مخفی بین لایه های ورودی و خروجی استفاده می کنند در حالی که شبکه های عصبی عمیق، از چندین لایه استفاده می کنند. برای یک شبکه کم عمق در هر عملکردی، باید پارامترهای زیادی وجود داشته باشد. از آنجا که شبکه های عمیق دارای چندین لایه هستند، می تواند توابع را حتی با تعداد محدودی از پارامترها بهتر فیت کنند. امروزه شبکه های عمیق به دلیل تواناییشان برای کار در هر نوع مدل سازی داده، ترجیح داده می شوند.

٦. شبکه های عصبی بازگشتی چیست؟

شبکه های عصبی بازگشتی، شبکه های عصبی هستند که از خروجی مرحله قبل به عنوان ورودی برای مرحله فعلی استفاده می کنند. بر خلاف یک شبکه عصبی سنتی، که در آن ورودی ها و خروجی ها مستقل از یکدیگر هستند، در یک شبکه عصبی بازگشتی، خروجی های قبلی برای تصمیم گیری بعدی بسیار مهم است. این یک لایه پنهان است که دارای داده های مربوط به یک دنباله است.

٧. لایه های مختلف یک شبکه عصبی پیچشی (CNN) چیست؟

انواع مختلف لایه های CNN شامل موارد زیر است: Convolutional Layer: این لایه اصلی است که مجموعه ای از فیلترهای قابل یادگیری با زمینه پذیرش را داراست. این اولین لایه ای است که ویژگی های داده های ورودی را استخراج می کند. ReLU Layer: این لایه با ساختن شبکه ها غیر خطی، پیکسل های منفی را به صفر تبدیل می کند. Pooling Layer: قرار دادن یک لایه Pooling بین چندین لایه کانولوشنی پشت سر هم در یک معماری کانولوشن امری رایج است . کارکرد این لایه کاهش اندازه مکانی (عرض و ارتفاع) تصویر (ورودی) بجهت کاهش تعداد پارامترها و محاسبات در داخل شبکه و بنابر این کنترل overfitting (بیش پردازش) است.

٨. مطلوب ترین کتابخانه دیپ لرنینگ چیست و چرا؟

Tensorflow به دلیل انعطاف پذیری بالایی که دارد، مطلوب ترین کتابخانه در یادگیری عمیق است. این کتابخانه می تواند برای هر مدل مناسب باشد. Tensorflow در بین محققان محبوب است زیرا می توان آن را با توجه به نیاز و شبکه های کنترل، تغییر داد.

٩. نظر شما توسط تنسور (Tensors) چیست؟

تنسورها آرایه های چند بعدی هستند كه به ما اجازه می دهند داده هایی را ارائه كنیم كه دارای ابعاد بالاتری هستند. یادگیری عمیق با مجموعه های داده های چند بعدی سروکار دارد. در اینجا، ابعاد به ویژگی های مختلفی که در مجموعه داده موجود است، اشاره دارد.

١٠. کاربرد یادگیری عمیق در عصر امروز چیست و چگونه به دانشمندان داده کمک می کند؟

یادگیری عمیق در زمینه های شناخت زبان، اتومبیل های خودران، تولید متن، ویرایش فیلم و تصویر و موارد دیگر استفاده می شود. با این حال، مهم ترین کاربرد یادگیری عمیق شاید در زمینه دید رایانه ای باشد که در آن کامپیوترها داده های مربوطه را برای یادگیری تشخیص شی، بازیابی و تقسیم تصویر، تشخیص پزشکی، نظارت بر محصولات زراعی و دام و سایر موارد استفاده می کنند.

١١. مزایای روش یادگیری نظارت شده چیست؟

با یادگیری نظارت شده، می توانید طبقه بندیگر را به طور کامل آموزش دهید تا مرز تصمیم گیری کاملی داشته باشد. تعاریف خاص از کلاس ها به ماشین ها کمک می کند تا بین کلاس های مختلف به طور دقیق تمایز قائل شوند. یادگیری نظارت شده به ویژه برای پیش بینی داده ها با مقادیر عددی بسیار مفید است.

١٢. کاربرد یادگیری بدون نظارت در یادگیری عمیق چگونه است؟

یادگیری بدون نظارت به عنوان آینده یادگیری عمیق تلقی می شود. این مدل یادگیری در واقع از نحوه یادگیری انسان تقلید می کند. بزرگترین مزیت استفاده از این روش این است که مقیاس آن بر خلاف یادگیری نظارت شده، قابل افزایش است. یک الگوریتم بدون نظارت قوی با تمایز دادن و حتی بدون مثال های فراوان، قادر به یادگیری خواهد بود.

این 12 سوال عموما در مصاحبه دیپ لرنینگ تکرار می شوند. شما می توانید با افزایش اطلاعات، مرور سوالاهای پر تکرار و افزایش اعتماد به نفس خود در مصاحبه ها به بهترین شکل عمل نمایید.