Machine Learning in Azure Online Test

The Aprendizaje automático en 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:

• Comprender los conceptos básicos del aprendizaje automático de Azure
• Técnicas de preprocesamiento y limpieza de datos utilizando Azure ML
• Ingeniería y selección de características con Azure ML
• Construir y evaluar modelos de aprendizaje automático en Azure ML
• Trabajar con varios algoritmos de Azure ML para la clasificación y la regresión
• Implementar y administrar modelos en Azure ML
• Creación y ejecución de tuberías de Azure ML
• Tuning Hyperparámetros en Azure ML
• Utilización de Azure Automl para la selección y ajuste de modelos automatizados
• Diseño de flujos de trabajo de aprendizaje automático utilizando 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.

• Preparación de datos e ingeniería de características

  La preparación de datos y la ingeniería de características implican transformar datos sin procesar en un formato adecuado para modelos ML y crear nuevas características para mejorar el rendimiento del modelo. Esta habilidad se mide en la prueba para evaluar la competencia de un candidato en el preprocesamiento de datos y las técnicas de extracción de características.

• construcción y evaluación de modelos

  La construcción de modelos y la evaluación de la evaluación del enfoque de la evaluación de ML utilizando diferentes algoritmos y técnicas, junto con la evaluación de su rendimiento y precisión. Esta habilidad se mide en la prueba para medir la capacidad de un candidato para construir modelos ML efectivos y evaluar sus resultados con las métricas apropiadas.

• Azure ML Algoritmos </H4> <P> Azure ML Los algoritmos incluyen un rango de PRE -Los modelos y técnicas de ML construidos que pueden usarse para varios tipos de análisis de análisis de datos y tareas de predicción. Esta habilidad se mide en la prueba para determinar la familiaridad de un candidato con diferentes algoritmos Azure ML y su idoneidad para escenarios específicos. </p> <h4> Despliegue y gestión del modelo

  La implementación y gestión del modelo implica los procesos de procesos de los procesos de Implementar modelos ML en entornos de producción, monitorear su rendimiento y hacer las actualizaciones y mejoras necesarias. Esta habilidad se mide en la prueba para evaluar la comprensión de un candidato del ciclo de vida del modelo ML de extremo a extremo y su capacidad para implementar estrategias de implementación y gestión utilizando Azure Ml.

• Azure ML TipeLines </h4> <</h4> < P> Azure ML Las tuberías permiten la creación y orquestación de flujos de trabajo ML, automatizando los pasos involucrados en la preparación de datos, la capacitación del modelo y la implementación. Esta habilidad se mide en la prueba para evaluar la competencia de un candidato en el diseño e implementación de las tuberías ML usando Azure ML. </p> <h4> sintonización de hiperparámetros

  La sintonización de hiperparameter implica encontrar los valores óptimos para los hiperparámetros de una una Modelo ML para maximizar su rendimiento y generalización. Esta habilidad se mide en la prueba para evaluar el conocimiento y la experiencia de un candidato en la aplicación de técnicas para el ajuste de hiperparameter utilizando Azure ML.

• Azure Automl

  Azure Automl es una característica en Azure ML que automatiza El proceso de selección del modelo y ajuste de hiperparameter, lo que permite el desarrollo de modelos ML de alto rendimiento con una intervención manual mínima. Esta habilidad se mide en la prueba para medir la comprensión de un candidato de Azure Automl y su capacidad para utilizar sus capacidades para un desarrollo de modelos ML eficiente.

• Azure ML Designer

  Azure ML Designer es un Herramienta sin código en Azure ML que permite a los usuarios construir, entrenar e implementar modelos ML utilizando una interfaz de arrastrar y soltar. Esta habilidad se mide en la prueba para determinar la familiaridad de un candidato con Azure ML Designer y su capacidad para aprovechar sus funcionalidades para el desarrollo del modelo ML.

• Azure Ml Interpretabilidad

  La interpretabilidad ML se centra en Comprender e interpretar los factores que influyen en las predicciones realizadas por los modelos ML. Esta habilidad se mide en la prueba para evaluar el conocimiento y las habilidades de un candidato para analizar e interpretar los resultados y los comportamientos de los modelos ML utilizando las características de interpretabilidad de Azure ML.

• Azure ML Modelo Explicabilidad

  azure El modelo ML Explicabilidad trata de proporcionar explicaciones para las predicciones realizadas por los modelos ML, ayudando a generar confianza y comprensión en su proceso de toma de decisiones. Esta habilidad se mide en la prueba para evaluar la competencia de un candidato en la utilización de características de explicación del modelo Azure ML para proporcionar modelos ML transparentes e interpretables. Implementación de modelos ML capacitados como servicios web o API, lo que permite predicciones en tiempo real e integración con otras aplicaciones. Esta habilidad se mide en la prueba para medir la capacidad de un candidato para implementar modelos ML en entornos de producción utilizando técnicas de implementación de ML Azure.

• 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 Aprendizaje automático en Azure to be based on.

  Espacios de trabajo de Azure ML

  Azure ML Studio

  Conjuntos de datos Azure ML

  Experimentos Azure ML

  Preprocesamiento de datos

  Ingeniería de características

  Selección de características

  Análisis exploratorio de datos

  Visualización de datos

  Construcción del modelo

  Evaluación del modelo

  Validación cruzada

  Métricas de evaluación

  Algoritmos Azure ML

  Aprendizaje supervisado

  Aprendizaje sin supervisión

  Algoritmos de clasificación

  Algoritmos de regresión

  Algoritmos de agrupación

  Reducción de dimensionalidad

  Implementación del modelo Azure ML

  Implementación del servicio web

  Versiones de modelo

  Monitoreo de modelos

  Azure ML Pipelines

  Creación de tuberías

  Programación de tuberías

  Monitoreo de tuberías

  Ajuste de hiperparameter

  Búsqueda de redes

  Búsqueda aleatoria

  Optimización bayesiana

  Azure Automl

  Selección de modelo automatizado

  Ajuste de hiperparameter automatizado

  Ingeniería de características automatizadas

  Azure ML diseñador

  Desarrollo del modelo de arrastrar y soltar

  Creación de módulos personalizados

  Ejecución de la tubería

  Azure Ml Interpretabilidad

  Importancia

  Explicaciones del modelo

  Interpretabilidad local

  Interpretabilidad global

  Azure ML Modelo Explicabilidad

  Aprendizaje automático interpretable

  AI explicable

  Explicaciones contrafactuales

  Implementación del modelo Azure ML

  Servicio Azure Kubernetes (AKS)

  Instancias de contenedores de Azure (ACI)

  Insights de la aplicación

  Gestión del modelo Azure ML

  Versiones de modelo

  Ranuras de implementación del modelo

  Escala y rendimiento del modelo

  Integración e implementación continua (CI/CD)

• Ingeniero de aprendizaje automático
• Científico de datos
• Analista de datos
• Ingeniero de IA
• Ingeniero de software
• Ingeniero de datos
• Analista de negocios
• Investigador científico
• Consultor de IA
• Investigador de IA

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

• Interpretar y explicar modelos utilizando la interpretabilidad de Azure ML
• Implementación de modelos para la producción con implementación del modelo Azure ML
• Comprensión de Azure Databricks y su integración con Azure ML
• Utilizando las tareas de Azure ML para el procesamiento del lenguaje natural (PNL)
• Implementación de soluciones de visión por computadora utilizando Azure ML
• Trabajar con datos de series de tiempo en Azure ML
• Manejo de la computación distribuida con Azure ML
• Utilizando Azure ML para el aprendizaje de refuerzo
• Aplicación de técnicas de detección de anomalías en Azure ML