سؤالات متداول مصاحبه یادگیری ماشین چیست؟

در این مطلب به بررسی برخی از رایج‌ترین سوالات مصاحبه در حوزه یادگیری ماشین و علوم داده می‌پردازیم که ممکن است هنگام درخواست برای نقش‌های شغلی با آن‌ها مواجه شوید. با تمرین و آماده‌سازی پاسخ‌های مناسب برای این سوالات، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که مصاحبه شما به‌خوبی پیش خواهد رفت و بهترین نتیجه را کسب خواهید کرد.

تفاوت بین هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) به توسعه ماشین‌های هوشمندی می‌پردازد که توانایی انجام وظایفی را دارند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این حوزه شامل سیستم‌هایی می‌شود که می‌توانند از تجربه یاد بگیرند و به‌صورت مستقل تصمیم‌گیری کنند.

یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر اساس داده‌های آموزشی، ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا بدون برنامه‌ریزی صریح، یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند. این سیستم‌ها با استفاده از الگوریتم‌های مختلف، الگوها را در داده‌ها شناسایی کرده و از این الگوها برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند.

یادگیری عمیق (DL) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که برای کار با مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده مناسب‌تر است. در یادگیری عمیق، از شبکه‌های عصبی چندلایه (عمیق) برای استخراج ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده از داده‌ها استفاده می‌شود. این روش به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و رانندگی خودکار بسیار کارآمد است.

مهم‌ترین تمایز بین یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت چیست؟

یادگیری ماشینی تحت نظارت (Supervised Learning) برای آموزش مدل به داده‌های برچسب‌دار نیاز دارد. به‌عنوان مثال، در یک مسئله طبقه‌بندی که یک وظیفه یادگیری تحت نظارت است، مدل با استفاده از داده‌های برچسب‌دار آموزش می‌بیند. این داده‌ها شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مشخصی هستند که مدل از آن‌ها برای یادگیری الگوها و روابط بین داده‌ها استفاده می‌کند. پس از آموزش، مدل قادر خواهد بود داده‌های جدید را بر اساس الگوهای یادگرفته شده، طبقه‌بندی یا پیش‌بینی کند.

در مقابل، یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) نیازی به داده‌های برچسب‌دار ندارد. در این روش، مدل با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها و ساختارهای پنهان در آن‌ها، یادگیری را انجام می‌دهد. یکی از کاربردهای رایج یادگیری بدون نظارت، خوشه‌بندی (Clustering) است که در آن مدل داده‌ها را به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کند. همچنین، کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) یکی دیگر از کاربردهای مهم یادگیری بدون نظارت است که به مدل‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های پیچیده، اطلاعات مفیدی استخراج کنند. بنابراین ، نیاز به داده‌های برچسب‌دار اصلی‌ترین تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت است. یادگیری تحت نظارت برای آموزش مدل‌ها به داده‌هایی نیاز دارد که هر ورودی با یک خروجی مشخص مرتبط باشد. این در حالی است که یادگیری بدون نظارت بدون این برچسب‌ها، داده‌ها را تحلیل و الگوهای پنهان در آن‌ها را کشف می‌کند.

استفاده از یادگیری تحت نظارت برای مسائلی مانند طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم، تشخیص دست‌نوشته‌ها و پیش‌بینی قیمت سهام مناسب است. در حالی که یادگیری بدون نظارت در کاربردهایی مانند تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، کشف الگوهای تقلب و تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی کاربرد دارد.

چگونه الگوریتم مناسب را برای یک مجموعه داده انتخاب می‌کنید؟

انتخاب الگوریتم مناسب برای یک مجموعه داده مستلزم توجه به کاربرد تجاری و نوع تسک مورد نظر است. علاوه بر مجموعه داده (Dataset)، باید هدف نهایی و نوع مسئله‌ای که قرار است حل شود را در نظر گرفت. با توجه به این که روی داده‌های مشابه می‌توان الگوریتم‌های متفاوتی از نوع نظارت‌شده (Supervised) و بدون نظارت (Unsupervised) اعمال کرد، برخی نکات کلیدی می‌توانند در انتخاب بهترین الگوریتم کمک کنند:

1. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) :
   • این الگوریتم‌ها به داده‌های برچسب‌دار نیاز دارند. داده‌های ورودی همراه با خروجی‌های مورد نظر آموزش داده می‌شوند.
   • الگوریتم‌های رگرسیون (Regression) برای خروجی‌های عددی پیوسته مناسب هستند. مثلاً پیش‌بینی قیمت سهام یا دما.
   • الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) برای خروجی‌های چندکلاسه یا گسسته مناسب هستند. مثلاً تشخیص ایمیل‌های اسپم یا طبقه‌بندی تصاویر.
2. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) :
   • این الگوریتم‌ها به داده‌های بدون برچسب نیاز دارند. هدف اصلی آن‌ها کشف الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها است.
   • خوشه‌بندی (Clustering): برای گروه‌بندی داده‌ها به خوشه‌های مشابه استفاده می‌شود. مثلاً تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید.
   • کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): برای ساده‌سازی داده‌ها و کاهش ویژگی‌های غیرضروری استفاده می‌شود. مثلاً تحلیل اجزای اصلی (PCA).
3. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) :
   • این رویکرد ترکیبی از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب را برای آموزش استفاده می‌کند. معمولاً زمانی کاربرد دارد که برچسب‌گذاری همه داده‌ها هزینه‌بر یا زمان‌بر باشد.
4. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) :
   • این الگوریتم‌ها به داده‌های محیط (Environment)، عامل (Agent)، حالت (State) و پاداش (Reward) نیاز دارند. عامل با انجام عمل‌های مختلف در محیط و دریافت پاداش، یاد می‌گیرد که بهترین تصمیم‌ها را برای بهبود عملکرد خود بگیرد. مثلاً بازی‌های رایانه‌ای و رباتیک.

Overfitting و Underfitting را تعریف کنید و چگونه آنها را مدیریت می کنید؟

Overfitting زمانی رخ می‌دهد که مدل به قدری داده‌های آموزشی را به دقت یاد می‌گیرد که حتی نویزهای موجود در داده‌ها را نیز جذب می‌کند. این مشکل معمولاً در مدل‌های غیرخطی با انعطاف‌پذیری بالا که توانایی یادگیری توابع پیچیده را دارند، مشاهده می‌شود. به عنوان مثال، اگر مدلی را برای تشخیص درها آموزش دهیم و تنها از داده‌های درهای چوبی استفاده کنیم، ممکن است مدل نتواند درهای شیشه‌ای را تشخیص دهد، زیرا تنها یک نوع در را در طول آموزش دیده است. چنین مدلی ممکن است روی داده‌های آموزشی عملکرد خوبی داشته باشد، اما در مواجهه با داده‌های جدید و دنیای واقعی عملکرد ضعیفی از خود نشان دهد.

Underfitting زمانی اتفاق می‌افتد که مدل نتواند به درستی الگوهای موجود در داده‌ها را یاد بگیرد و بنابراین نمی‌تواند به خوبی تعمیم دهد یا حتی روی داده‌های آموزشی نیز عملکرد مطلوبی ندارد. این مشکل معمولاً به دلیل استفاده از مدل‌های بسیار ساده یا تعداد ناکافی نقاط داده برای آموزش مدل رخ می‌دهد. Underfitting می‌تواند به طور قابل توجهی دقت و عملکرد مدل را تحت تاثیر قرار دهد.

برای مدیریت Overfitting و Underfitting، می‌توان از تکنیک‌های مختلفی استفاده کرد:

1. برای مقابله با Overfitting :
   • Regularization : استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی مانند L1 و L2 می‌تواند پیچیدگی مدل را کاهش دهد و از یادگیری بیش از حد جزئیات داده‌های آموزشی جلوگیری کند.
   • Cross-Validation : استفاده از اعتبارسنجی متقاطع به مدل کمک می‌کند تا عملکرد خود را روی مجموعه داده‌های مختلف ارزیابی کند و از Overfitting جلوگیری کند.
   • Pruning : در مدل‌های درخت تصمیم، هرس کردن شاخه‌های کم اهمیت می‌تواند به کاهش Overfitting کمک کند.
   • Dropout : در شبکه‌های عصبی، تکنیک Dropout به صورت تصادفی برخی از نورون‌ها را در طول آموزش غیرفعال می‌کند که منجر به افزایش تعمیم‌پذیری مدل می‌شود.
2. برای مقابله با Underfitting :
   • Complexity of the Model : افزایش پیچیدگی مدل با افزودن لایه‌ها یا نورون‌های بیشتر در شبکه‌های عصبی می‌تواند کمک کند تا مدل بتواند الگوهای پیچیده‌تر را یاد بگیرد.
   • Feature Engineering : بهبود ویژگی‌ها و اضافه کردن ویژگی‌های جدید می‌تواند به مدل کمک کند تا الگوهای بهتری از داده‌ها یاد بگیرد.
   • Increasing Training Data : افزایش تعداد نمونه‌های داده‌های آموزشی می‌تواند به مدل کمک کند تا الگوهای دقیق‌تری را یاد بگیرد.

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

شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) شامل لایه‌های مختلفی هستند که هر یک نقش خاصی در پردازش و استخراج ویژگی‌ها از داده‌های ورودی ایفا می‌کنند. انواع مختلف لایه‌های CNN شامل موارد زیر هستند:

1. لایه کانولوشن (Convolutional Layer) : این لایه اصلی‌ترین جزء یک CNN است و شامل مجموعه‌ای از فیلترهای قابل یادگیری با زمینه پذیرش است. این فیلترها بر روی داده‌های ورودی اعمال می‌شوند و ویژگی‌های مختلفی را از داده‌ها استخراج می‌کنند. هر فیلتر در طول آموزش، ویژگی‌های خاصی مانند لبه‌ها، رنگ‌ها یا بافت‌ها را شناسایی می‌کند.
2. لایه ReLU (Rectified Linear Unit) : این لایه با تبدیل پیکسل‌های منفی به صفر، به شبکه غیرخطی بودن می‌بخشد. استفاده از ReLU باعث می‌شود تا مدل بتواند روابط پیچیده‌تری را بین ویژگی‌های داده‌های ورودی یاد بگیرد. این لایه پس از هر لایه کانولوشن قرار می‌گیرد تا خروجی‌های آن را پردازش کند.
3. لایه Pooling (Pooling Layer) : قرار دادن یک لایه Pooling بین چندین لایه کانولوشن در یک معماری CNN امری رایج است. وظیفه این لایه کاهش اندازه مکانی (عرض و ارتفاع) تصویر ورودی است تا تعداد پارامترها و محاسبات در شبکه کاهش یابد. این امر به کنترل overfitting کمک می‌کند. رایج‌ترین نوع Pooling، Max Pooling است که بیشترین مقدار را در یک ناحیه کوچک انتخاب می‌کند.
4. لایه Normalization : لایه نرمال‌سازی معمولاً پس از لایه کانولوشن و ReLU قرار می‌گیرد و به شبکه کمک می‌کند تا همگرایی سریع‌تری داشته باشد و به پایداری بیشتری در طول آموزش برسد. یکی از رایج‌ترین تکنیک‌ها در این زمینه Batch Normalization است.
5. لایه Fully Connected (FC) : در انتهای شبکه، یک یا چند لایه کاملاً متصل (FC) قرار می‌گیرند که تمامی نورون‌های خروجی لایه قبلی به نورون‌های این لایه متصل می‌شوند. این لایه‌ها برای ترکیب ویژگی‌های استخراج شده توسط لایه‌های کانولوشن و انجام پیش‌بینی نهایی استفاده می‌شوند.
6. لایه Softmax : در نهایت، در مسائل طبقه‌بندی، لایه Softmax برای تولید توزیع احتمالاتی بر روی کلاس‌های خروجی استفاده می‌شود. این لایه خروجی‌های لایه Fully Connected را به احتمالات تبدیل می‌کند که مجموع آن‌ها برابر با یک است.

این لایه‌ها با همکاری یکدیگر، قدرت فوق‌العاده‌ای در استخراج و پردازش ویژگی‌ها از داده‌های ورودی دارند. هر لایه نقش خاصی در یادگیری مدل دارد و به بهبود دقت و عملکرد شبکه کمک می‌کند. شبکه‌های عصبی پیچشی با استفاده از این ترکیب لایه‌ها ، قادرند تصاویر و داده های پیچیده را به خوبی تحلیل کرده و ویژگی‌های مهم را استخراج کنند.

کتابخانه‌های تجسم داده چیست؟

1. React-Vis: React-Vis یک مجموعه از کامپوننت‌های React برای تجسم داده‌ها است. این کتابخانه که توسط Uber توسعه یافته است، برای ایجاد نمودارهای قابل تنظیم و تعاملی در برنامه‌های React بسیار مناسب است.
2. Chart.js: Chart.js یک کتابخانه ساده و سبک جاوااسکریپت برای ایجاد نمودارهای زیبا و واکنش‌گرا (responsive) است. این کتابخانه از چندین نوع نمودار از جمله خطی، میله‌ای، دایره‌ای و مختلط پشتیبانی می‌کند و برای کاربردهای سریع و ساده بسیار مناسب است.
3. Matplotlib: Matplotlib یک کتابخانه محبوب پایتون برای تجسم داده‌ها است که به کاربران امکان می‌دهد نمودارهای متنوعی ایجاد کنند. این کتابخانه برای تجسم داده‌های آماری و علمی بسیار مناسب است و قابلیت سفارشی‌سازی بالایی دارد.
4. Seaborn: Seaborn یک کتابخانه پایتون است که بر پایه Matplotlib ساخته شده و برای تجسم داده‌های آماری طراحی شده است. این کتابخانه امکان ایجاد نمودارهای جذاب و اطلاع‌بخش با کمترین کد را فراهم می‌کند و برای تحلیل‌های آماری بسیار مفید است.

سخن پایانی

آماده شدن برای مصاحبه‌های یادگیری ماشین می‌تواند دلهره‌آور باشد، اما با تمرین سؤالات متداول و آماده کردن پاسخ‌های دقیق، می‌توانید اعتماد به نفس خود را افزایش دهید و شانس موفقیت خود را بالا ببرید. هر سوال یک فرصت برای نشان دادن دانش و مهارت‌های شماست. بنابراین، با تمرکز و پشتکار، می‌توانید به راحتی در مصاحبه‌ها بدرخشید و نقش شغلی دلخواه خود را به دست آورید.