10 questions entretien machine learning (+ conseils pour y répondre)

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Comment se préparer à des question entretien machine learning ?

Les question entretien machine learning sont courantes pour les postes liés à l'apprentissage automatique. Les recruteurs utilisent les entretiens pour évaluer les connaissances d'un candidat qualifié sur les méthodes et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique.

C'est l'occasion de vous démarquer de la masse des candidats et de mettre en avant les qualités qui font de vous un excellent candidat pour le poste. L'expérience et les certifications en apprentissage machine (ML) peuvent ouvrir les portes à de nombreux emplois, tels que ingénieur en apprentissage machine, data scientist, analyste en cybersécurité, architecte cloud, et bien plus encore. Mais pour obtenir ces postes, vous devrez démontrer aux recruteurs que vous connaissez votre métier.

Pour vous aider à démarrer et à acquérir la confiance dont vous avez besoin pour réussir votre prochain entretien, voici quelques-unes des questions les plus courantes que vous rencontrerez. Vous pouvez les utiliser pour vous entraîner et apprendre à y répondre dans le cadre d'un entretien. 

10 question entretien machine learning

1. Comment traiter les données manquantes ou corrompues dans un ensemble de données ?

Cette question permet de démontrer vos compétences en matière de résolution de problèmes et votre expérience en matière de traitement de données corrompues. Au niveau le plus élémentaire, cette question entretien machine learning porte sur votre processus afin de voir comment vous travaillez.

Comment répondre : Expliquez les critères que vous prenez en compte lors de l'évaluation des différentes méthodes de traitement des données manquantes ou corrompues. Des facteurs tels que la distribution des données, les hypothèses sous-jacentes, l'efficacité des calculs et les exigences spécifiques de l'ensemble de données doivent être pris en compte. Insistez sur votre capacité à prendre des décisions éclairées sur la base de ces critères. 

Vous pouvez également fournir un compte rendu détaillé des étapes concrètes de votre processus de nettoyage des données. Il peut s'agir de techniques telles que l'analyse exploratoire des données, la visualisation, les tests statistiques et l'application de diverses méthodes d'imputation. Mettez en évidence votre expertise dans l'utilisation d'outils, de bibliothèques ou de langages de programmation spécifiques.

2. Expliquez la différence entre l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique.

L'examinateur veut savoir si vous pouvez expliquer les différences subtiles entre chaque concept afin de s'assurer que vous possédez de solides connaissances de base. 

Comment répondre : Lorsque vous répondez à la question entretien machine learning entre l’apprentissage profond, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique, envisagez de structurer votre réponse en entonnoir inversé, en commençant par les concepts de haut niveau : 

1. Commencez par une définition de haut niveau : Commencez par fournir une explication concise et générale de chaque concept afin de définir le contexte de votre réponse. 

2. Mettez en évidence la relation entre les concepts : Expliquez comment l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique sont des sous-domaines du domaine plus large de l'IA, en soulignant leurs interdépendances. 

3. Discutez de leurs applications et de leurs cas d'utilisation : Fournir des exemples d'applications pratiques pour chaque concept afin d'illustrer leurs utilisations distinctes et leurs points forts. 

4. Clarifiez la progression de l'IA à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage profond : Expliquez comment ces concepts ont évolué au fil du temps, l'apprentissage profond représentant une avancée plus récente dans le domaine de l'apprentissage automatique.

3. Décrivez votre algorithme d'apprentissage automatique préféré.

Cette question vous donne l'occasion de montrer vos préférences et vos compétences personnelles tout en démontrant que vous avez une compréhension approfondie de divers algorithmes courants d'apprentissage automatique. Que vous aimiez la simplicité d'un algorithme de classification courant ou un algorithme plus complexe qui sert de base à un modèle prédictif, c'est l'occasion de montrer votre passion pour les algorithmes et leurs qualités uniques. 

Voici quelques algorithmes courants d'apprentissage automatique que vous pourriez envisager de mentionner :

• Régression linéaire

• Régression logistique

• Bayes naïves

• Arbres de décision

• Algorithme de la forêt aléatoire

• K-voisins les plus proches (KNN)

• K signifie

Comment répondre : L'algorithme exact que vous mentionnez n'est pas aussi important que les raisons pour lesquelles vous l'avez choisi. Cette question est l'occasion d'établir des comparaisons directes avec d'autres algorithmes, afin qu'il soit clair que votre expertise s'étend à de nombreux algorithmes.

Lorsque vous répondez à la question entretien machine learning, utilisez des exemples tirés de votre carrière et de vos études pour étayer votre réponse. En vous concentrant sur des exemples concrets, vous pourrez également mettre en évidence le travail que vous avez déjà accompli et qui peut vous préparer au poste.

4. Quelle est la différence entre l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage supervisé ?

Il s'agit d'une autre question fréquente visant à évaluer votre compréhension des techniques fondamentales d'apprentissage automatique, qui sous-tendront probablement une grande partie de votre travail futur.

Comment répondre : Indiquez clairement que vous connaissez la distinction entre les ensembles de données d'apprentissage étiquetés et non étiquetés, et comment ils sont utilisés pour créer différents types de modèles d'apprentissage automatique, tels que les modèles de classification, les modèles de régression linéaire, les modèles discriminatifs et les modèles génératifs. Vous pouvez également envisager de mettre en évidence les projets d'apprentissage automatique que vous avez entrepris et d'expliquer comment vous avez utilisé l'apprentissage supervisé ou non supervisé pour les mener à bien.

5. Qu'est-ce que l'overfitting et comment l'éviter ?

Lorsqu'un recruteur vous pose une question sur l'overfitting et la manière de l'éviter, il évalue généralement votre compréhension d'un problème courant dans l'apprentissage automatique et votre connaissance des techniques permettant d'en atténuer l'impact.

Comment répondre : Il y a surajustement lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique s'adapte trop exactement à son ensemble de données d'apprentissage et ne se généralise pas bien avec de nouvelles données inédites. Le contraire de l'overfitting est l'underfitting, qui se produit lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique n'a pas été suffisamment entraîné et ne donne pas de bons résultats sur les données d'entraînement ou les nouvelles données.

Dans votre réponse, veillez à donner une définition claire de l'overfitting et à aborder les points suivants : 

• Impacts de l'overfitting sur les performances du modèle 

• Causes et indicateurs de l'overfitting 

• Méthodes de prévention de l'overfitting

Pensez à formuler votre réponse en termes d'exemple concret. Discutez des mesures spécifiques que vous avez prises et de la manière dont elles ont permis d'améliorer la performance ou la généralisation du modèle.

6. Que sont les faux positifs et les faux négatifs ? Pourquoi sont-ils importants ?

Toutes les erreurs provenant d'un modèle d'apprentissage automatique ne sont pas identiques. Les conséquences de ces erreurs peuvent être radicalement différentes selon le domaine dans lequel le modèle est déployé. En posant cette question, l'interviewer souhaite évaluer votre compréhension de la différence entre les erreurs de type 1 (faux positifs) et de type 2 (faux négatifs). Pourquoi pourriez-vous optimiser l'une plutôt que l'autre ? 

Comment répondre : Donnez une définition succincte des faux positifs et des faux négatifs, expliquez leur signification en termes de problème spécifique, et montrez votre compréhension des compromis et des stratégies potentielles pour minimiser leur occurrence. Veillez à présenter des exemples pertinents ou des anecdotes pour illustrer votre compréhension de ces concepts dans la vie réelle.

7. Quels sont les exemples d'apprentissage automatique supervisé utilisés aujourd'hui dans le monde des affaires ?

L'apprentissage automatique supervisé est l'une des méthodes les plus utilisées pour créer un modèle d'apprentissage automatique. Les responsables du recrutement veulent s'assurer que vous comprenez bien comment ces modèles sont appliqués dans le monde réel.

Comment répondre : Choisissez une application de l'apprentissage automatique supervisé qui correspond à la fois à votre propre expertise et au secteur d'activité de votre employeur potentiel. Choisissez des exemples que vous pouvez discuter en profondeur avec un responsable du recrutement et que vous pouvez développer pour inclure la façon dont ils s'appliquent aux objectifs de l'entreprise.

Exemples d'apprentissage supervisé

Les applications courantes de l'apprentissage automatique supervisé dans les entreprises comprennent la prédiction du désabonnement des clients, l'évaluation de la solvabilité et des risques, la détection des fraudes, la reconnaissance d'images, l'analyse des sentiments et la prévision de la demande.

8. Expliquez la différence entre le raisonnement déductif et le raisonnement inductif dans l'apprentissage automatique.

Les modèles d'apprentissage automatique sont construits à partir d'algorithmes d'apprentissage automatique formés sur des ensembles de données. En fait, les algorithmes d'apprentissage automatique émettent des hypothèses sur le monde de la même manière que nous : par le biais d'un raisonnement déductif ou inductif. Les responsables du recrutement veulent savoir si vous pouvez expliquer leurs différences sur-le-champ. 

Comment répondre : Expliquez que le raisonnement déductif dans l'apprentissage automatique consiste à tirer des conclusions ou des prédictions spécifiques à partir de principes ou de règles généraux. Il suit une approche descendante dans laquelle le modèle applique des règles prédéfinies pour obtenir des résultats spécifiques.

Différencier le raisonnement inductif en affirmant qu'il consiste à déduire des principes généraux ou des règles à partir d'observations ou d'exemples spécifiques. Il suit une approche ascendante dans laquelle le modèle apprend des modèles et généralise à partir des données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.

Soulignez que le raisonnement déductif nécessite généralement des connaissances préexistantes ou des règles explicites à appliquer à de nouvelles données. En revanche, le raisonnement inductif se concentre sur l'apprentissage à partir de données pour construire des modèles qui se généralisent bien à des exemples non vus.

9. Comment savoir quand utiliser la classification ou la régression ?

Savoir quand utiliser les modèles de classification ou de régression est crucial dans l'apprentissage automatique. Ces deux types d'algorithmes ont des objectifs distincts, et il est essentiel de comprendre leur adéquation aux différents problèmes pour obtenir une modélisation efficace. 

Comment répondre : Les modèles de classification sont le choix idéal lorsque la tâche consiste à étiqueter ou à catégoriser de nouvelles instances de données. Prenons l'exemple d'une application qui identifie différents types de plantes sur la base de leurs photos. D'autre part, les modèles de régression sont utilisés lorsque l'objectif est de prédire un résultat qui est soit une quantité variable, soit la probabilité d'une classification binaire.

Fournissez des exemples concrets tirés de votre propre expérience professionnelle pour illustrer vos compétences. Par exemple, vous pouvez mentionner un projet dans lequel vous avez développé un modèle de classification pour classer les commentaires des clients dans des catégories de sentiments, permettant ainsi une analyse des sentiments pour un produit ou un service. Vous pouvez également parler d'un modèle de régression que vous avez élaboré pour prédire la probabilité de désabonnement des clients en fonction de divers attributs de ces derniers, ce qui aide l'entreprise à conserver de manière proactive ses clients les plus précieux.

10. Expliquez le fonctionnement d'une forêt aléatoire.

Pour comprendre le fonctionnement d'une forêt aléatoire, il faut souvent connaître les arbres de décision, la sélection des caractéristiques, les méthodes d'ensemble et les mesures utilisées pour l'évaluation des modèles. En posant cette question, l'examinateur peut évaluer vos connaissances et votre familiarité avec ces sujets connexes.

Comment répondre : Lorsque vous répondez à cette question, fournissez une explication claire et concise de l'algorithme de la forêt aléatoire, y compris ses principaux composants et étapes. Expliquez le processus de construction des arbres de décision, le concept de bootstrapping et d'aléa des caractéristiques, ainsi que le mécanisme d'agrégation de l'ensemble. En outre, discutez des avantages des forêts aléatoires, tels que la gestion des données de haute dimension, l'atténuation de l'ajustement excessif et la fourniture de classements de l'importance des caractéristiques.

Pensez à donner des exemples de la manière dont vous avez utilisé les forêts aléatoires dans vos travaux antérieurs ou vos projets universitaires. Illustrez votre compréhension de l'ajustement des paramètres, de l'évaluation des modèles et des connaissances acquises lors de l'utilisation des forêts aléatoires dans des scénarios du monde réel.

Conseils pour réussir votre entretien sur l'apprentissage automatique

La meilleure façon de réussir un entretien est de se préparer, de se préparer et de se préparer. Outre l'entraînement aux questions d'entretien susmentionnées, voici quelques conseils supplémentaires qui vous aideront à faire bonne impression :

Faites le lien entre les concepts théoriques et les scénarios du monde réel.

Tout au long de l'entretien, veillez à relier vos réponses à des exemples concrets, en particulier ceux qui font référence à votre propre travail. Les responsables du recrutement veulent savoir que vous avez une certaine expérience de ces concepts et que vous savez comment expliquer ou persuader les équipes.

Il est également utile de montrer que vous êtes toujours en train d'apprendre et de développer vos compétences. Montrez votre volonté de vous améliorer et d'accroître votre expertise au cours de l'entretien. 

Concentrez-vous sur ce que vous savez faire.

Chaque candidat possède ses propres forces et expériences en matière d'apprentissage automatique. Mettez en avant vos points forts spécifiques, tels que l'expertise dans un algorithme particulier, la maîtrise du prétraitement des données ou l'expérience dans un domaine spécifique. Cela vous permet de vous démarquer et de vous différencier des autres candidats.

Faites des recherches sur l'entreprise.

Il est important de connaître l'apprentissage automatique, mais en quoi vos compétences et votre expérience spécifiques seront-elles utiles à l'entreprise ? Vous devez connaître la mission et les valeurs de l'entreprise, ses travaux antérieurs et ses produits actuels pour démontrer votre enthousiasme. Vous pouvez adapter vos réponses en expliquant en quoi vous êtes la bonne personne pour occuper ce poste et pour quelles raisons.

Un moyen d'obtenir un point de vue d'initié sur l'entreprise ou le secteur est de mener un entretien d'information informel ou de lire les commentaires des employés sur internet.

Préparez-vous à coder.

Bien que le format et les exigences spécifiques puissent varier en fonction de l'entreprise et du poste, il est courant que les entretiens d'apprentissage automatique comprennent des exercices de codage ou des évaluations techniques.

Préparez-vous aux défis de codage en pratiquant des exercices de codage, en mettant en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique et en vous familiarisant avec les bibliothèques ou les cadres communs utilisés dans le secteur, tels que TensorFlow, scikit-learn ou PyTorch. En outre, la compréhension des mathématiques et de la théorie sous-jacentes aux algorithmes d'apprentissage automatique vous aidera à mettre en œuvre et à expliquer efficacement votre code lors de l'entretien.

Prochaines étapes de votre carrière

Améliorez votre expertise en apprentissage automatique avec un cours autodidacte d'un leader de l'industrie. Développez une base de concepts d'IA et de compétences pratiques en apprentissage automatique avec Spezialisierung auf maschinelles Lernen de DeepLearning.AI. À l'issue de cette formation, vous disposerez également d'un certificat à ajouter à votre CV ou à votre profil LinkedIn pour indiquer vos compétences et votre expertise.