Machine Learning in Azure Online Test

The Maskinlæring i Azure makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

• Forståelse af det grundlæggende ved Azure Machine Learning
• Dataforarbejdning og rengøringsteknikker ved hjælp af Azure ML
• Funktionsteknik og udvælgelse med Azure ML
• Bygning og evaluering af maskinlæringsmodeller i Azure ML
• Arbejde med forskellige Azure ML -algoritmer til klassificering og regression
• Implementering og styring af modeller i Azure ML
• Oprettelse og udførelse af Azure ML -rørledninger
• Tuning hyperparametre i Azure ML
• Brug af Azure Automl til automatiseret modeludvælgelse og tuning
• Design Machine Learning Workflows ved hjælp af Azure ML Designer

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

• Modelopbygning og evaluering </H4> <p> Modelopbygning og evaluering fokuserer på at skabe ML -modeller ved hjælp af forskellige algoritmer og teknikker sammen med at vurdere deres ydeevne og nøjagtighed. Denne færdighed måles i testen for at måle en kandidats evne til at konstruere effektive ML -modeller og evaluere deres resultater med passende målinger. </p> <h4> azure ML -algoritmer </H4> <p> azure ML -algoritmer inkluderer en række præ -præ -pre -pre -pre -pre -pre -pre -pre -pre -præ -Builte ML -modeller og teknikker, der kan bruges til forskellige typer dataanalyse og forudsigelsesopgaver. Denne færdighed måles i testen for at bestemme en kandidats fortrolighed med forskellige Azure ML -algoritmer og deres egnethed til specifikke scenarier. </p> <h4> modelinstallation og styring

  Modelinstallation og styring involverer processerne af Implementering af ML -modeller i produktionsmiljøer, overvågning af deres præstationer og foretaget nødvendige opdateringer og forbedringer. Denne færdighed måles i testen for at vurdere en kandidats forståelse af ende-til-ende ML-modellens livscyklus og deres evne til at implementere implementerings- og styringsstrategier ved hjælp af Azure Ml.

• azure ML-rørledninger </h4> < P> Azure ML -rørledninger muliggør oprettelse og orkestrering af ML -arbejdsgange, hvilket automatiserer de trin, der er involveret i dataforberedelse, modeluddannelse og implementering. Denne færdighed måles i testen for at evaluere en kandidats færdigheder i design og implementering af ML -rørledninger ved hjælp af Azure Ml. </p> <h4> hyperparameterindstilling

  Hyperparameterindstilling involverer at finde de optimale værdier for hyperparametre af en ML -model for at maksimere dens ydeevne og generalisering. Denne færdighed måles i testen for at vurdere en kandidats viden og ekspertise til anvendelse af teknikker til hyperparameterindstilling ved hjælp af azurblå ml Processen med valg af model og hyperparameter-tuning, hvilket muliggør udvikling af højtydende ML-modeller med minimal manuel indgriben. Denne færdighed måles i testen for at måle en kandidats forståelse af Azure Automl og deres evne til at udnytte dens muligheder til effektiv ML -modeludvikling.

• azure ML Designer

  azure ML Designer er en Intet kodeværktøj i Azure ML, der giver brugerne mulighed for visuelt at bygge, træne og implementere ML-modeller ved hjælp af en træk-og-slip-grænseflade. Denne færdighed måles i testen for at bestemme en kandidats fortrolighed med Azure ML -designer og deres evne til at udnytte dens funktionaliteter til ML -modeludvikling.

• azure ML fortolkbarhed

  azure ML Tolkbarhed fokuserer på Forståelse og fortolkning af de faktorer, der påvirker forudsigelserne fra ML -modeller. Denne færdighed måles i testen for at evaluere en kandidats viden og færdigheder til at analysere og fortolke resultaterne og adfærd af ML -modeller ved hjælp af Azure ML -tolkbarhedsfunktioner.

• azure ML Model Forklarbarhed

  azure ML-model Forklarbarhed handler om at give forklaringer på forudsigelser foretaget af ML-modeller, hvilket hjælper med at opbygge tillid og forståelse i deres beslutningsproces. Denne færdighed måles i testen for at vurdere en kandidats færdighed i at bruge Azure ML -model Forklarbarhedsfunktioner til at give gennemsigtige og fortolkbare ML -modeller Implementering af uddannede ML-modeller som webservices eller API'er, der muliggør forudsigelser i realtid og integration med andre applikationer. Denne færdighed måles i testen for at måle en kandidats evne til at implementere ML -modeller i produktionsmiljøer ved hjælp af Azure ML -implementeringsteknikker.

• Full list of covered topics

  The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Maskinlæring i Azure to be based on.

  Azure ML -arbejdsområder

  Azure ML Studio

  Azure ML -datasæt

  Azure ML -eksperimenter

  Dataforarbejdning

  Funktionsteknik

  Funktionsvalg

  Undersøgende dataanalyse

  Datavisualisering

  Modelbygning

  Modelevaluering

  Krydsvalidering

  Evalueringsmålinger

  Azure ML -algoritmer

  Overvåget læring

  Uovervåget læring

  Klassificeringsalgoritmer

  Regressionsalgoritmer

  Klyngeralgoritmer

  Dimensionalitetsreduktion

  Azure ML Model -implementering

  Implementering af webservice

  Modelversionering

  Modelovervågning

  Azure ML -rørledninger

  Oprettelse af rørledninger

  Pipeline Scheduling

  Rørledningovervågning

  Hyperparameterindstilling

  Gittersøgning

  Tilfældig søgning

  Bayesian optimering

  Azure Automl

  Automatiseret modeludvælgelse

  Automatiseret hyperparameterindstilling

  Automatiseret funktionsteknik

  Azure ML Designer

  Udvikling af træk-og-slip-model

  Oprettelse af brugerdefineret modul

  Udførelse af pipeline

  Azure ML -tolkbarhed

  Funktion af betydning

  Modelforklaringer

  Lokal tolkbarhed

  Global tolkbarhed

  Azure ML Model Forklarbarhed

  Tolkbar maskinlæring

  Forklarelig AI

  Kontrafaktiske forklaringer

  Azure ML Model -implementering

  Azure Kubernetes Service (AKS)

  Azure Container Instances (ACI)

  Application Insights

  Azure ML Model Management

  Modelversionering

  Modelinstallationsspalter

  Modelskalering og ydeevne

  Kontinuerlig integration og implementering (CI/CD)

• Machine Learning Engineer
• Dataforsker
• Dataanalytiker
• AI Engineer
• Software ingeniør
• Dataingeniør
• Business analytiker
• Forsker
• AI -konsulent
• AI -forsker

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

• Tolkning og forklaring af modeller ved hjælp af Azure ML -tolkbarhed
• Implementering af modeller til produktion med Azure ML Model -implementering
• Forståelse af Azure -databicks og dens integration med Azure ML
• Brug af Azure ML til Natural Language Processing (NLP) opgaver
• Implementering af computervisionsløsninger ved hjælp af Azure ML
• Arbejder med tidsseriedata i Azure ML
• Håndtering Distribueret computing med Azure ML
• Brug af Azure ML til forstærkningslæring
• Anvendelse af anomali -detektionsteknikker i Azure ML