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⌘ K

About the test:

Der Deep-Learning-Test vor dem Beschäftigung bewertet das Verständnis eines Kandidaten von Kernkonzepten für Deep-Lern-Konzepte wie Aktivierungsfunktionen, Backpropagation, RNNs und CNNs, Lernrate, Tropfen, Stapelnormalisierung, Datenverarbeitungspipelines, Multi-Layer-Perceptrons und Datennormalisierung. Dieser Test konzentriert sich auch auf ihre Fähigkeit, tiefe Lernalgorithmen auf Anwendungsfälle wie Computer Vision, Bilderkennung, Objekterkennung, Textklassifizierung usw. anzuwenden.

Covered skills:

  • Neuronale Netze
  • Kostenfunktionen und Aktivierungsfunktionen
  • Neuronale Netze
  • Wiederkehrende neuronale Netzwerke
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Übertragungslernen
  • Optimierungsalgorithmen
  • Datennormalisierung
  • Backpropagation
  • Faltungsnetzwerke
  • Generative kontroverse Netzwerke
  • Computer Vision
  • Autoencoder

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Deep Learning Test is the most accurate way to shortlist Datenwissenschaftlers



Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Deep Learning Online Test helps recruiters and hiring managers identify qualified candidates from a pool of resumes, and helps in taking objective hiring decisions. It reduces the administrative overhead of interviewing too many candidates and saves time by filtering out unqualified candidates at the first step of the hiring process.

The test screens for the following skills that hiring managers look for in candidates:

  • Verständnis und Implementierung neuronaler Netze
  • Anwendung von Datennormalisierungstechniken
  • Auswählen geeigneter Kostenfunktionen und Aktivierungsfunktionen
  • Implementierung des Backpropagationsalgorithmus
  • Entwerfen und Bewertung von Faltungsnetzwerken
  • Entwicklung wiederkehrender neuronaler Netze
  • Erstellen von generativen kontroversen Netzwerken
  • Anwendung von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Implementierung von Computer -Vision -Algorithmen
  • Verständnis und Implementierung von Transferlernen
  • Autokodiker entwickeln
  • Optimierung von Deep -Learning -Modellen mithilfe von Optimierungsalgorithmen
Reason #2

No trick questions

no trick questions

Traditional assessment tools use trick questions and puzzles for the screening, which creates a lot of frustration among candidates about having to go through irrelevant screening assessments.

View sample questions

The main reason we started Adaface is that traditional pre-employment assessment platforms are not a fair way for companies to evaluate candidates. At Adaface, our mission is to help companies find great candidates by assessing on-the-job skills required for a role.

Why we started Adaface
Reason #3

Non-googleable questions

We have a very high focus on the quality of questions that test for on-the-job skills. Every question is non-googleable and we have a very high bar for the level of subject matter experts we onboard to create these questions. We have crawlers to check if any of the questions are leaked online. If/ when a question gets leaked, we get an alert. We change the question for you & let you know.

How we design questions

Dies sind nur ein kleines Beispiel aus unserer Bibliothek mit mehr als 10.000 Fragen. Die tatsächlichen Fragen dazu Deep Learning Test wird nichtgänger sein.

🧐 Question

Medium

Changed decision boundary
Solve
We have trained a model on a linearly separable training set to classify the data points into 2 sets (binary classification). Our intern recently labelled some new data points which are all correctly classified by the model. All of the new data points lie far away from the decision boundary. We added these new data points and re-trained our model- our decision boundary changed. Which of these models do you think we could be working with?
The 2 data sources use SQL Server and have a 3-character CompanyCode column. Both data sources contain an ORDER BY clause to sort the data by CompanyCode in ascending order. 

Teylor wants to make sure that the Merge Join transformation works without additional transformations. What would you recommend?
A: Perceptron
B: SVM
C: Logistic regression
D: Guassion discriminant analysis

Medium

CNN Architecture Tuning
Convolutional Neural Networks
Hyperparameter Optimization
Solve
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification. The network architecture is as follows:
 image
The model is trained using the following parameters:

- Batch size: 64
- Learning rate: 0.001
- Optimizer: Adam
- Loss function: Categorical cross-entropy

After several training epochs, you observe that the training accuracy is high, but the validation accuracy plateaus and is significantly lower. This suggests possible overfitting. Which of the following adjustments would most effectively mitigate this issue without overly compromising the model's performance?
A: Increase the batch size to 128
B: Add dropout layers with a dropout rate of 0.5 after each MaxPooling2D layer
C: Replace Adam optimizer with SGD (Stochastic Gradient Descent)
D: Decrease the number of filters in each Conv2D layer by half
E: Increase the learning rate to 0.01
F: Reduce the size of the Dense layer to 64 units

Medium

CNN for Imbalanced Image Dataset
Convolutional Neural Networks
Imbalanced Datasets
Solve
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for an image classification task where the dataset is highly imbalanced. The majority class comprises 70% of the data. The initial model setup and subsequent experiments yield the following observations:

**Initial Setup:**

- CNN architecture: 6 convolutional layers with increasing filter sizes, followed by 2 fully connected layers.
- Activation function: ReLU
- No class-weighting or data augmentation.
- Results: High overall accuracy, but poor precision and recall for minority classes.

**Experiment 1:**

- Changes: Implement class-weighting to penalize mistakes on minority classes more heavily.
- Results: Improved precision and recall for minority classes, but overall accuracy slightly decreased.

**Experiment 2:**

- Changes: Add dropout layers with a rate of 0.5 after each convolutional layer.
- Results: Overall accuracy decreased, and no significant change in precision and recall for minority classes.

Given these outcomes, what is the most effective strategy to further improve the model's performance specifically for the minority classes without compromising the overall accuracy?
A: Increase the dropout rate to 0.7
B: Further fine-tune class-weighting parameters
C: Increase the number of filters in the convolutional layers
D: Add batch normalization layers after each convolutional layer
E: Use a different activation function like LeakyReLU
F: Implement more aggressive data augmentation on the minority class

Easy

Gradient descent optimization
Gradient Descent
Solve
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network:
 image
Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights?

A: Constant learning rate of 0.01
B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99
C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99
D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs
E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs
F: Constant learning rate of 0.1

Medium

Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting
Solve
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model:
 image
Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting?

A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10
F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5

Easy

n-gram generator
Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
 image

Easy

Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Solve
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?

Easy

Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation
Solve
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set.

After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results:
 image
Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
🧐 Question🔧 Skill

Medium

Changed decision boundary

2 mins

Deep Learning
Solve

Medium

CNN Architecture Tuning
Convolutional Neural Networks
Hyperparameter Optimization

3 mins

Deep Learning
Solve

Medium

CNN for Imbalanced Image Dataset
Convolutional Neural Networks
Imbalanced Datasets

3 mins

Deep Learning
Solve

Easy

Gradient descent optimization
Gradient Descent

2 mins

Machine Learning
Solve

Medium

Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

n-gram generator

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation

2 mins

Machine Learning
Solve
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Changed decision boundary
Deep Learning
Medium2 mins
Solve
CNN Architecture Tuning
Convolutional Neural Networks
Hyperparameter Optimization
Deep Learning
Medium3 mins
Solve
CNN for Imbalanced Image Dataset
Convolutional Neural Networks
Imbalanced Datasets
Deep Learning
Medium3 mins
Solve
Gradient descent optimization
Gradient Descent
Machine Learning
Easy2 mins
Solve
Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting
Machine Learning
Medium2 mins
Solve
n-gram generator
Machine Learning
Easy2 mins
Solve
Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Machine Learning
Easy2 mins
Solve
Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation
Machine Learning
Easy2 mins
Solve
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Mit Adaface konnten wir unseren Erstauswahlprozess um mehr als 75 % optimieren und so wertvolle Zeit sowohl für Personalmanager als auch für unser Talentakquiseteam gewinnen!


Brandon Lee, Leiter der Menschen, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Deep Learning Test in your hiring process is that it is an elimination tool, not a selection tool. In other words: you want to use the test to eliminate the candidates who do poorly on the test, not to select the candidates who come out at the top. While they are super valuable, pre-employment tests do not paint the entire picture of a candidate’s abilities, knowledge, and motivations. Multiple easy questions are more predictive of a candidate's ability than fewer hard questions. Harder questions are often "trick" based questions, which do not provide any meaningful signal about the candidate's skillset.

Science behind Adaface tests
Reason #6

1 click candidate invites

Email invites: You can send candidates an email invite to the Deep Learning Test from your dashboard by entering their email address.

Public link: You can create a public link for each test that you can share with candidates.

API or integrations: You can invite candidates directly from your ATS by using our pre-built integrations with popular ATS systems or building a custom integration with your in-house ATS.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Along with scorecards that report the performance of the candidate in detail, you also receive a comparative analysis against the company average and industry standards.

View sample scorecard
Reason #8

High completion rate

Adaface tests are conversational, low-stress, and take just 25-40 mins to complete.

This is why Adaface has the highest test-completion rate (86%), which is more than 2x better than traditional assessments.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring


Learn more

About the Deep Learning Assessment Test

Why you should use Pre-employment Deep Learning Online Test?

The Deep Learning Test 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:

  • Fähigkeit, neuronale Netze zu bauen und auszubilden
  • Verständnis der Datennormalisierungstechniken
  • Kenntnis verschiedener Kostenfunktionen und Aktivierungsfunktionen
  • Kenntnisse bei der Implementierung der Backpropagation
  • Fähigkeit zur Gestaltung und Optimierung von Faltungsnetzwerken
  • Vertrautheit mit wiederkehrenden neuronalen Netzwerken und deren Anwendungen
  • Verständnis von generativen kontroversen Netzwerken und deren Komponenten
  • Kenntnis der Verarbeitung von natürlicher Sprache
  • Kenntnisse in Computer -Vision -Algorithmen und -techniken
  • Fähigkeit, Transferlernen in Deep -Learning -Modellen anzuwenden

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.

What topics are covered in the Deep Learning Online Test?

  • Neuronale Netze

    Neuronale Netze sind ein rechnerisches Modell, das von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert ist. Sie bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten oder künstlichen Neuronen, die Informationen unter Verwendung gewichteter Eingänge verarbeiten und übertragen. Sie werden in diesem Test gemessen, um das Verständnis grundlegender Konzepte im Deep -Lernen zu bewerten. Es beinhaltet die Transformation der Daten in eine konsistente Skala, typischerweise zwischen 0 und 1. Diese Fähigkeit wird in diesem Test gemessen, um die Fähigkeit zur effektiven Vorbereitung von Daten zu bewerten, was für die Schulung genauer neuronaler Netzwerke von entscheidender Bedeutung ist.

  • 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 Deep Learning Test to be based on.

    Neuron
    Gradientenabstieg
    Feedforward neuronales Netzwerk
    Voreingenommenheit
    Aktivierungsfunktion
    Gewichtsinitialisierung
    Übertreffen
    Regulierung
    Verlustfunktion
    Lernrate
    Stapelnormalisierung
    Ausfallen
    Faltungsschicht
    Pooling
    Wiederkehrendes neuronales Netzwerk
    Lstm
    Gan
    Sprachmodellierung
    Worteinbettungen
    CNN Architektur
    Bildklassifizierung
    Objekterkennung
    Bildsegmentierung
    RNN Architektur
    Spracherkennung
    Stimmungsanalyse
    Verstärkungslernen
    Textgenerierung
    Optimierungsalgorithmen
    Adam Optimierer
    Stochastischer Gradientenabstieg
    Verfall der Lernrate
    Übertragung von Lerntechniken
    Vorbereitete Modelle
    Autocoder -Architektur
    Dimensionsreduzierung
    Encoder-Decoder
    Hyperparameterabstimmung
    Datenvergrößerung
    Regulierte Autoencoder
    Geräuschinjektion
    Verschwandungsgradientenproblem
    Generative Modelle
    Gan Training
    Bildgenerierung
    Gegentliche Angriffe
    CNN -Interpretierbarkeit
    Aufmerksamkeitsmechanismen
    Natürliches Sprachverständnis
    Visuelle Frage Beantwortung
    Bildunterschrift
    Transformer
    Bert
    Tiefes Verstärkungslernen
    Richtliniengradient
    Wert -Iteration
    Q-Learning
    Autoencoder zur Erkennung von Anomalie
    Künstliche neurale Netzwerke

What roles can I use the Deep Learning Online Test for?

  • Datenwissenschaftler
  • Maschinenlerningenieur
  • Forscher für künstliche Intelligenz
  • Deep Learning Engineer
  • Daten Analyst
  • Computer Vision Engineer
  • Ingenieur für natürliche Sprachverarbeitung
  • KI -Berater
  • Rollen für künstliche Intelligenz
  • Forschungswissenschaftler

How is the Deep Learning Online Test customized for senior candidates?

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

  • Kenntnis der Autoencoder und deren Anwendungen
  • Kenntnisse in der Optimierungsalgorithmen für neuronale Netze
  • Fähigkeit, Gradientenabstieg und seine Varianten zu implementieren
  • Verständnis des stochastischen Gradientenabstiegs und seiner Varianten
  • Kenntnis der Lernrateplanungstechniken
  • Kenntnisse in der Chargennormalisierung in neuronalen Netzwerken
  • Fähigkeit zur Implementierung der Dropout -Regularisierung in Modellen
  • Verständnis der Strategien zur Gewichtsinitialisierung
  • Kenntnis von frühzeitiger Stop in der Ausbildung neuronaler Netze
  • Kenntnisse in der Modellbewertung und Validierungstechniken
Singapore government logo

Die Personalmanager waren der Meinung, dass sie durch die technischen Fragen, die sie während der Panel-Interviews stellten, erkennen konnten, welche Kandidaten bessere Ergebnisse erzielten, und sie von denen unterscheiden konnten, die nicht so gut abschnitten. Sie sind Sehr zufrieden mit der Qualität der Kandidaten, die beim Adaface-Screening in die engere Auswahl kommen.


85%
Verringerung der Screening -Zeit

Deep Learning Hiring Test FAQs

Kann ich mehrere Fähigkeiten zu einer benutzerdefinierten Bewertung kombinieren?

Ja absolut. Basierend auf Ihrer Stellenbeschreibung werden benutzerdefinierte Bewertungen eingerichtet und enthalten Fragen zu allen von Ihnen angegebenen Must-Have-Fähigkeiten.

Haben Sie Anti-Cheating- oder Proctoring-Funktionen?

Wir haben die folgenden Anti-Cheating-Funktionen:

  • Nicht-Googling-Fragen
  • IP -Verbreitung
  • Web -Verbreitung
  • Webcam -Proctoring
  • Plagiaterkennung
  • sicherer Browser

Lesen Sie mehr über die Proctoring -Funktionen.

Wie interpretiere ich die Testergebnisse?

Die wichtigste Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass eine Bewertung ein Eliminierungswerkzeug ist, kein Auswahlwerkzeug. Eine Bewertung der Qualifikationsbewertung wird optimiert, um Ihnen zu helfen, Kandidaten zu beseitigen, die technisch nicht für die Rolle qualifiziert sind. Sie ist nicht optimiert, um Ihnen dabei zu helfen, den besten Kandidaten für die Rolle zu finden. Die ideale Möglichkeit, eine Bewertung zu verwenden, besteht also darin, einen Schwellenwert zu entscheiden (in der Regel 55%, wir helfen Ihnen bei der Benchmark) und alle Kandidaten einladen, die für die nächsten Interviewrunden über dem Schwellenwert punkten.

Für welche Erfahrung kann ich diesen Test verwenden?

Jede Adaface -Bewertung ist an Ihre Stellenbeschreibung/ ideale Kandidatenpersönlichkeit angepasst (unsere Experten für Fache werden die richtigen Fragen für Ihre Bewertung aus unserer Bibliothek mit über 10000 Fragen auswählen). Diese Einschätzung kann für jede Erfahrungsstufe angepasst werden.

Bekommt jeder Kandidat die gleichen Fragen?

Ja, es macht es Ihnen viel einfacher, Kandidaten zu vergleichen. Optionen für MCQ -Fragen und die Reihenfolge der Fragen werden randomisiert. Wir haben Anti-Cheating/Proctoring Funktionen. In unserem Unternehmensplan haben wir auch die Möglichkeit, mehrere Versionen derselben Bewertung mit Fragen mit ähnlichen Schwierigkeitsgraden zu erstellen.

Ich bin ein Kandidat. Kann ich einen Übungstest ausprobieren?

Nein, leider unterstützen wir derzeit keine Übungstests. Sie können jedoch unsere Beispielfragen zur Praxis verwenden.

Was kostet die Verwendung dieses Tests?

Sie können unsere Preispläne überprüfen.

Kann ich eine kostenlose Testversion erhalten?

Ja, Sie können sich kostenlos anmelden und eine Vorschau dieses Tests.

Ich bin gerade zu einem bezahlten Plan gezogen. Wie kann ich eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern?

Hier finden Sie eine kurze Anleitung zu wie Sie eine benutzerdefinierte Bewertung anfordern auf Adaface.

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Probieren Sie noch heute das Tool für die Bewertung von Kandidaten für freundliche Fähigkeiten aus.
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