Why you should use Machine Learning Assessment Test?

The Bewertungstest für maschinelles Lernen 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: Implementierung linearer Regressionsmodelle für prädiktive Analysen Anwenden des Algorithmus zum Abstiegsabfälle für die Modelloptimierung Identifizierung und Minderung von Überanpassungs- und Unteranpassungsfragen in maschinellen Lernmodellen Verwendung von Support -Vektor -Maschinen für Klassifizierungsaufgaben Verständnis der Konzepte der Verzerrung und der Varianz in maschinellen Lernmodellen Durchführung einer Kreuzvalidierung zur Bewertung der Leistung beaufsichtigter Lernmodelle Anwendung verschiedener Techniken im unbeaufsichtigten Lernen wie Clustering Implementierung von Methoden zur Reduzierung von Dimensionalität zur Verbesserung der Modelleffizienz Bewertung maschineller Lernmodelle mithilfe geeigneter Bewertungsmetriken Nutzung von Feature Engineering -Techniken zur Verbesserung der Modellleistung

Machine Learning Assessment Test

Q: What topics are covered in the Machine Learning Assessment Test?

Lineare Regression Gradientenabstieg Überanpassung und Unteranpassung Support-Vektor-Maschinen Voreingenommenheit und Varianz Kreuzvalidierung Überwachtes Lernen Unbeaufsichtigtes Lernen Clustering Dimensionsreduzierung Modellbewertung Feature Engineering

About the test:

Der Test für maschinelles Lernen vor dem Arbeitsaufbau bewertet das Verständnis des Kandidaten für maschinelles Lernen wie Feature-Engineering, Regression, Varianz, bedingte Wahrscheinlichkeit, Clustering, Entscheidungsbäume, nächste Nachbarn, naive Bayes, Voreingenommenheit und Überanpassung. Der Test bewertet sie auch in ihrer Fähigkeit, den Datensatz zu sammeln und vorzubereiten, ein Modell auszubilden, das Modell zu bewerten und die Leistung des Modells iterativ zu verbessern.

Covered skills:

Lineare Regression
Überanpassung und Unteranpassung
Voreingenommenheit und Varianz
Überwachtes Lernen
Clustering
Modellbewertung

Gradientenabstieg
Support-Vektor-Maschinen
Kreuzvalidierung
Unbeaufsichtigtes Lernen
Dimensionsreduzierung
Feature Engineering

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9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Entwickler des maschinellen Lernenss

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Machine Learning Assessment 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:

In der Lage, lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren und zu verstehen
Kompetenz in Algorithmen zur Optimierungsoptimierung von Gradientenkompetenz
Vertraut mit den Konzepten von Überanpassung und Unteranpassung in maschinellen Lernmodellen
In der Lage, Support -Vektormaschinen für Klassifizierungsaufgaben anzuwenden
In der Lage, Verzerrungen und Varianz in maschinellem Lernmodellen zu erkennen und zu verwalten
Qualifiziert in Kreuzvalidierungstechniken zur Modellbewertung
Erfahrung in überwachten Lernalgorithmen
Kenntnisse in unbeaufsichtigten Lernalgorithmen
Kompetent bei der Ausführung von Clustering -Aufgaben
In der Lage, Techniken zur Reduzierung von Dimensionalität anzuwenden
Kompetenz bei der Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen
Qualifiziert in der Durchführung von Feature Engineering zur Verbesserung der Modellleistung

Reason #2

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

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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 Bewertungstest für maschinelles Lernen wird nichtgänger sein.

🧐 Question
Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	Try practice test
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: 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	Try practice test
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: 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	Try practice test
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?
Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Try practice test
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	Try practice test
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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

	🧐 Question	🔧 Skill
	Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	2 mins Machine Learning	Try practice test
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: 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	2 mins Machine Learning	Try practice test
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: 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	2 mins Machine Learning	Try practice test
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?
	Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	2 mins Machine Learning	Try practice test
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	2 mins Machine Learning	Try practice test
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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Gradient descent optimization Gradient Descent	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
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: 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
	Less complex decision tree model Model Complexity Overfitting	Machine Learning	Medium	2 mins	Try practice test
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: 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
	n-gram generator	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
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?
	Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
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?
	Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

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

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Bewertungstest für maschinelles Lernen 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 Bewertungstest für maschinelles Lernen 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.

Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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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.

Reason #9

Advanced Proctoring

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About the Machine Learning Online Test

Why you should use Pre-employment Machine Learning Assessment Test?

The Bewertungstest für maschinelles Lernen 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:

Implementierung linearer Regressionsmodelle für prädiktive Analysen
Anwenden des Algorithmus zum Abstiegsabfälle für die Modelloptimierung
Identifizierung und Minderung von Überanpassungs- und Unteranpassungsfragen in maschinellen Lernmodellen
Verwendung von Support -Vektor -Maschinen für Klassifizierungsaufgaben
Verständnis der Konzepte der Verzerrung und der Varianz in maschinellen Lernmodellen
Durchführung einer Kreuzvalidierung zur Bewertung der Leistung beaufsichtigter Lernmodelle
Anwendung verschiedener Techniken im unbeaufsichtigten Lernen wie Clustering
Implementierung von Methoden zur Reduzierung von Dimensionalität zur Verbesserung der Modelleffizienz
Bewertung maschineller Lernmodelle mithilfe geeigneter Bewertungsmetriken
Nutzung von Feature Engineering -Techniken zur Verbesserung der Modellleistung

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 Machine Learning Assessment Test?

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 Bewertungstest für maschinelles Lernen to be based on.
Lineare Regression
Gewöhnliche kleinste Quadrate
Gradientenabstieg
Stochastischer Gradientenabstieg
Batch -Gradientenabstieg
Ridge Regression
Lasso Regression
Polynomregression
Regulierung
Übertreffen
Unterbezogen
Support-Vektor-Maschinen
Kernel -Tricks
Hyperebene
Weicher Rand
Harte Rand
Voreingenommenheit
Varianz
Kreuzvalidierung
K-fach Kreuzvalidierung
Urlaubsvalidierung
Holdout -Methode
Überwachtes Lernen
Einstufung
Regression
Entscheidungsbäume
Zufällige Wälder
Naive Bayes
K-nearste Nachbarn
Neuronale Netze
Unbeaufsichtigtes Lernen
Clustering
K-Means
Hierarchisch
DBSCAN
Dimensionsreduzierung
PCA (Hauptkomponentenanalyse)
LDA (Lineare Diskriminanzanalyse)
T-SNE (Tichverteilte stochastische Nachbareinbettung)
Modellbewertung
Genauigkeit
Präzision
Abrufen
F1 -Punktzahl
ROC -Kurve
AUC (Bereich unter der Kurve)
Verwirrung Matrix
Feature Engineering
Datenumwandlung
Feature Scaling
Dummy -Variablen
Variable Interaktionen
Umgang mit fehlenden Daten
Ausreißererkennung

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What roles can I use the Machine Learning Assessment Test for?

Entwickler des maschinellen Lernens
Maschinenlerningenieur
Datenwissenschaftler
Daten Analyst
Künstliche Intelligenzingenieur
Dateningenieur
Business Analyst
Forschungswissenschaftler
Statistischer Analyst
Data Mining Specialist

How is the Machine Learning Assessment 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

Umsetzung von Entscheidungsbäumen und zufälligen Wäldern für Klassifizierungsaufgaben
Anwenden von Ensemble -Methoden wie dem Einbinden und Anstieg zur Verbesserung der Modellleistung
Verständnis der Konzepte und Anwendungen neuronaler Netze
Implementierung von tiefen Lernmodellen für komplexe Aufgaben
Verwendung von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Textklassifizierung und Stimmungsanalyse
Anwenden von Empfehlungssystemen für personalisierte Empfehlungen
Verständnis der Konzepte und Anwendungen des Verstärkungslernens
Implementierung der Zeitreihenanalyse zur Vorhersage zukünftiger Trends
Verwendung von Anomalie -Detektionstechniken, um ungewöhnliche Muster in Daten zu identifizieren
Anwenden von Transferlernen anwenden, um Wissen von vorgeborenen Modellen zu nutzen

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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

Volle Fallstudie anzeigen

Machine Learning Hiring Test FAQs

Welche Art von Fragen beinhaltet der maschinelle Lerntest?

Dieser maschinelle Lernentest vor der Beschäftigung besteht aus szenariobasierten Fragen, bei denen Kandidaten ihre Fähigkeit demonstrieren müssen:

Bereiten Sie Daten für Algorithmen für maschinelles Lernen vor
Verwenden Sie ML -Algorithmen wie logistische Regression, Unterstützungsvektormaschinen, Entscheidungsbäume und zufällige Wälder zur Klassifizierung
Baualgorithmen erstellen
Schlagen Sie den am besten geeigneten Algorithmus für einen bestimmten Anwendungsfall vor
Schätzen Sie die Leistung von Lernalgorithmen

Kann dieser Test oder diese Bewertung für Rollen des maschinellen Lernens für maschinelles Lernen verwendet werden?

Für Senior Learning Engineers können Sie einen benutzerdefinierten Test anfordern. Innerhalb von 48 Stunden passen unsere Fach -Experten die Bewertung gemäß Ihrer Stellenbeschreibung und Seniorität an. Ein typischer Test für Senior -Rollen, zusätzlich zu den Grundlagen wird sich der Test darauf konzentrieren, die Fähigkeit eines Kandidaten zu testen:

Struktur -ML -Projekte
Ermitteln Sie Mängel verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen
Entwerfen Sie einen Datenreinigungs- und Datenkennzeichnungsprozess
Wählen Sie die richtigen Bewertungsmetriken aus, um die Modellleistung zu verbessern
Bewerten Sie die Auswirkungen der Hardwareleistung auf die Algorithmen für maschinelles Lernen

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.