Įprasti interviu klausimai mašininio matymo stažuotėms daugiausia apima šiuos aspektus:
1. Su duomenimis-susiję klausimai:
Kaip spręsti problemas, tokias kaip netvarkingi, netvarkingi ar pernelyg dideli duomenų rinkiniai.
Kaip išspręsti nepakankamų ar net trūkstamų defektų duomenų problemą.
Kaip atlikti duomenų normalizavimą arba standartizavimą, siekiant sumažinti duomenų skirtumų įtaką modeliui.
2. Su algoritmu ir principu{1}}susiję klausimai:
Dėl kokių priežasčių CNN gerai veikia vaizduose?
Paaiškinkite, kas yra elementų ištraukimas, ir trumpai apibūdinkite jo svarbą mašininiam regėjimui ir bendrų bruožų ištraukimo metodams.
Kokie yra Atrous Convolution principai ir funkcijos?
Koks yra SIFT (Scale{0}}Invariant Feature Transform) algoritmo veikimo principas ir jo taikymas mašininio regėjimo srityje?
3. Su projekto patirtimi{1}}susiję klausimai:
Aprašykite techninį iššūkį, su kuriuo susidūrėte vykdydami projektą, ir kaip jį išsprendėte.
Remdamiesi savo ankstesne darbo patirtimi, išsamiai apibūdinkite sudėtingos problemos sprendimo mašininės vizijos projekte patirtį.
4. Su teorinėmis žiniomis ir taikymu{1}}susiję klausimai:
Mašininio matymo taikymas ir privalumai pramoninėje automatikoje.
Vaizdo išankstinio apdorojimo žingsniai mašininio matymo sistemoje ir jų svarba bei kaip išankstinio apdorojimo metodai pagerina vaizdo apdorojimo efektyvumą.
Kaip tvarkyti ir optimizuoti vaizdo triukšmo problemas mašininio matymo lauke.
Kokie dažni interviu klausimai mašininio matymo stažuotėms?
5. Su modelio vertinimu ir optimizavimu susiję klausimai:{1}
Tikslumo ir atšaukimo apibrėžimas ir skaičiavimo formulės.
Kokios yra dažniausios praradimo funkcijos, pvz., kryžminio-entropijos praradimo funkcija, eksponentinių nuostolių funkcija ir vidutinės kvadratinės klaidos praradimo funkcija?
Kaip atlikti modelio derinimą, modifikavimą ir parametrų derinimą.
Šie klausimai apima įvairius aspektus, kurie gali būti susiję su mašininio matymo praktikos pokalbiais, įskaitant duomenų apdorojimą, algoritmų principus, projektų patirtį, teorines žinias ir taikymą bei modelio vertinimą ir optimizavimą, padedančius visapusiškai įvertinti pretendento profesinius gebėjimus ir praktinę patirtį.