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About the test:

La prueba de evaluación de aprendizaje automático de pre-empleo evalúa la comprensión de un candidato de los fundamentos de aprendizaje automático como la ingeniería de características, la regresión, la varianza, la probabilidad condicional, la agrupación, los árboles de decisión, los vecinos más cercanos, los bayes ingenuos, el sesgo y el sobreajuste. La prueba también los evalúa sobre su capacidad para recopilar y preparar el conjunto de datos, entrenar un modelo, evaluar el modelo y mejorar iterativamente el rendimiento del modelo.

Covered skills:

  • Regresión lineal
  • Sobrecargado y poco atajón
  • Sesgo y varianza
  • Aprendizaje supervisado
  • Agrupación
  • Evaluación del modelo
  • Descenso de gradiente
  • Máquinas de vectores de soporte
  • Validación cruzada
  • Aprendizaje sin supervisión
  • Reducción de dimensionalidad
  • Ingeniería de características

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Desarrollador de aprendizaje automáticos



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:

  • Capaz de implementar y comprender los algoritmos de regresión lineal
  • Competente en algoritmos de optimización de descendencia de gradiente
  • Familiarizado con los conceptos de sobreajuste y poco acompañamiento en modelos de aprendizaje automático
  • Capaz de aplicar máquinas vectoriales de soporte para tareas de clasificación
  • Capaz de reconocer y gestionar el sesgo y la varianza en los modelos de aprendizaje automático
  • Asistente en técnicas de validación cruzada para la evaluación del modelo
  • Experimentado en algoritmos de aprendizaje supervisados
  • Bien informado en algoritmos de aprendizaje no supervisados
  • Competente en la realización de tareas de agrupación
  • Capaz de aplicar técnicas de reducción de dimensionalidad
  • Competente en la evaluación de modelos de aprendizaje automático
  • Experto en realizar ingeniería de funciones para mejorar el rendimiento del modelo
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

Estas son solo una pequeña muestra de nuestra biblioteca de más de 10,000 preguntas. Las preguntas reales sobre esto Prueba de evaluación de aprendizaje automático no se puede obtener.

🧐 Question

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

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
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

Con Adaface, pudimos optimizar nuestro proceso de selección inicial en más de un 75 %, liberando un tiempo precioso tanto para los gerentes de contratación como para nuestro equipo de adquisición de talentos.


Brandon Lee, jefe de personas, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Prueba de evaluación de aprendizaje automático 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 Prueba de evaluación de aprendizaje automático 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 Machine Learning Online Test

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

The Prueba de evaluación de aprendizaje automático 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:

  • Implementación de modelos de regresión lineal para análisis predictivo
  • Aplicación del algoritmo de descenso de gradiente para la optimización del modelo
  • Identificación y mitigación
  • Utilizando las máquinas vectoriales de soporte para tareas de clasificación
  • Comprender los conceptos de sesgo y varianza en los modelos de aprendizaje automático
  • Realización de validación cruzada para evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje supervisados
  • Aplicar varias técnicas en el aprendizaje no supervisado, como la agrupación.
  • Implementación de métodos de reducción de dimensionalidad para mejorar la eficiencia del modelo
  • Evaluación de modelos de aprendizaje automático utilizando métricas de evaluación apropiadas
  • Utilización de técnicas de ingeniería de características para mejorar el rendimiento del modelo

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?

  • regresión lineal

    La regresión lineal es una técnica de modelado estadístico que tiene como objetivo establecer una relación lineal entre la variable dependiente y una o más variables independientes. Se mide en esta prueba evaluar la comprensión del candidato de los conceptos de regresión básicos y su capacidad para aplicar modelos de regresión lineal para resolver problemas del mundo real. Algoritmo de optimización ampliamente utilizado en el aprendizaje automático para minimizar la función de costo de un modelo. Ajusta iterativamente los parámetros del modelo en la dirección del descenso más pronunciado para encontrar la solución óptima. La medición de esta habilidad ayuda a evaluar la competencia de un candidato en la implementación y optimización de modelos de aprendizaje automático a través de métodos basados ​​en gradiente.

  • sobreajuste y poco accesorio

    El sobreajuste se produce cuando un modelo de aprendizaje automático también se ajusta a los datos de capacitación Estrechamente, lo que lleva a una pobre generalización y rendimiento en datos invisibles. El poco acorralado, por otro lado, ocurre cuando el modelo es demasiado simple y no puede capturar los patrones subyacentes en los datos. Evaluar la comprensión de un candidato de sobreajuste y poco acorralado ayuda a medir su conocimiento en la complejidad del modelo y su capacidad para encontrar el equilibrio adecuado para un rendimiento óptimo.

  • Máquinas de vectores de soporte

    Máquinas de vectores de soporte (SVM) son algoritmos de aprendizaje supervisados ​​utilizados para tareas de clasificación y regresión. Encuentran un hiperplano óptimo que separa diferentes clases o predice valores continuos. La medición de esta habilidad ayuda a los reclutadores a evaluar la competencia del candidato en la utilización de SVM y su capacidad para manejar los problemas de clasificación o regresión lineales y no lineales. Error introducido por los supuestos demasiado simplistas de un modelo, mientras que la varianza mide la sensibilidad del modelo a las fluctuaciones en los datos de entrenamiento. Estos dos conceptos ayudan a comprender la compensación entre el poco acorralado y el sobreajuste. Evaluar el conocimiento de un candidato de sesgo y varianza permite a los reclutadores evaluar su comprensión del rendimiento del modelo y la capacidad de ajustar los modelos para obtener mejores resultados.

  • Validación cruzada

    Validación cruzada es Una técnica utilizada para evaluar las capacidades de rendimiento y generalización de los modelos de aprendizaje automático. Implica dividir los datos en múltiples subconjuntos para el entrenamiento y las pruebas, lo que permite una evaluación más sólida del rendimiento de un modelo. La evaluación del conocimiento de un candidato sobre la validación cruzada ayuda a determinar su experiencia en la evaluación del modelo y su capacidad para evitar estimaciones de rendimiento demasiado optimistas.

  • El aprendizaje supervisado

    El aprendizaje supervisado es una tarea de aprendizaje automático donde Un modelo aprende de datos etiquetados para hacer predicciones o clasificaciones. Implica tener una variable objetivo clara que el modelo tiene como objetivo predecir. Evaluar esta habilidad ayuda a evaluar la comprensión de un candidato de los algoritmos de aprendizaje supervisados ​​y su capacidad para aplicarlas a varias tareas de predicción. Desde datos no etiquetados para encontrar patrones o estructuras sin variables objetivo específicas. Esta habilidad mide la familiaridad de un candidato con algoritmos de aprendizaje no supervisados, como la agrupación y la reducción de dimensionalidad, y su capacidad para extraer ideas significativas de datos no estructurados.

  • agrupación

    agrupación es una técnica de aprendizaje no supervisada de aprendizaje que agrupan puntos de datos similares en función de sus características o similitudes. Ayuda a identificar estructuras o categorías naturales dentro de los datos. La evaluación del conocimiento de un candidato de los algoritmos de agrupación significa su competencia en la exploración de patrones dentro de los datos y su capacidad para segmentar conjuntos de datos en grupos significativos para un análisis posterior. Reducción del número de variables/características de entrada en modelos de aprendizaje automático. Ayuda a simplificar conjuntos de datos complejos eliminando características redundantes o irrelevantes al tiempo que retiene información esencial. Evaluar esta habilidad permite a los reclutadores evaluar la comprensión de un candidato de las técnicas de selección de características y su capacidad para mejorar el rendimiento del modelo e interpretabilidad.

  • Evaluación del modelo

    La evaluación del modelo es el proceso de evaluar el rendimiento y Calidad de los modelos de aprendizaje automático. Implica el uso de varias métricas y técnicas para medir qué tan bien se generaliza un modelo a los datos invisibles. Evaluar esta habilidad ayuda a los reclutadores a determinar la competencia de un candidato en la evaluación y comparación de diferentes modelos y su capacidad para seleccionar la más apropiada para una tarea determinada.

  • Ingeniería de características

    Ingeniería de características es el proceso es el proceso. de crear nuevas características o transformar las existentes para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Implica seleccionar, crear o modificar variables para representar mejor los patrones subyacentes en los datos. La medición de esta habilidad permite a los reclutadores evaluar la experiencia de un candidato para mejorar el poder predictivo de los modelos a través de técnicas de ingeniería de características perspicaces.

  • 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 Prueba de evaluación de aprendizaje automático to be based on.

    Regresión lineal
    Mínimos cuadrados ordinarios
    Descenso de gradiente
    Descenso de gradiente estocástico
    Descenso de gradiente de lotes
    Regresión de cresta
    Regresión de lazo
    Regresión polinómica
    Regularización
    Exagerado
    Poco fijado
    Máquinas de vectores de soporte
    Trucos de núcleo
    Hiperplano
    Margen suave
    Margen duro
    Inclinación
    Diferencia
    Validación cruzada
    Validación cruzada K-Fold
    Validación cruzada de dejar uno
    Método de retención
    Aprendizaje supervisado
    Clasificación
    Regresión
    Árboles de decisión
    Bosques aleatorios
    Bayes ingenuos
    K-Nearsest Vecinos
    Redes neuronales
    Aprendizaje sin supervisión
    Agrupación
    K-medias
    Jerárquico
    Dbscan
    Reducción de dimensionalidad
    PCA (análisis de componentes principales)
    LDA (análisis discriminante lineal)
    T-SNE (incrustación de vecino estocástico distribuido)
    Evaluación del modelo
    Exactitud
    Precisión
    Recordar
    Puntaje F1
    Curva roc
    AUC (área debajo de la curva)
    Matriz de confusión
    Ingeniería de características
    Transformación de datos
    Escala de características
    Variables ficticias
    Interacciones variables
    Manejo de datos faltantes
    Detección atípica

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

  • Desarrollador de aprendizaje automático
  • Ingeniero de aprendizaje automático
  • Científico de datos
  • Analista de datos
  • Ingeniero de inteligencia artificial
  • Ingeniero de datos
  • Analista de negocios
  • Investigador científico
  • Analista estadístico
  • Especialista en minería de datos

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

  • Implementación de árboles de decisión y bosques aleatorios para tareas de clasificación
  • Aplicación de métodos de conjunto, como empacar y aumentar para mejorar el rendimiento del modelo
  • Comprender los conceptos y aplicaciones de las redes neuronales
  • Implementación de modelos de aprendizaje profundo para tareas complejas
  • Utilización de técnicas de procesamiento del lenguaje natural para la clasificación de texto y el análisis de sentimientos
  • Aplicar sistemas de recomendaciones para recomendaciones personalizadas
  • Comprender los conceptos y aplicaciones del aprendizaje de refuerzo
  • Implementación de análisis de series de tiempo para pronosticar tendencias futuras
  • Utilización de técnicas de detección de anomalías para identificar patrones inusuales en los datos
  • Aplicar el aprendizaje de transferencia para aprovechar el conocimiento de los modelos previamente capacitados
Singapore government logo

Los gerentes de contratación sintieron que a través de las preguntas técnicas que hicieron durante las entrevistas del panel, pudieron decir qué candidatos tenían mejores puntajes y diferenciarse de aquellos que no obtuvieron tan buenos puntajes. Ellos son altamente satisfecho con la calidad de los candidatos preseleccionados con la selección de Adaface.


85%
Reducción en el tiempo de detección

Machine Learning Hiring Test Preguntas frecuentes

¿Qué tipo de preguntas incluye la prueba de aprendizaje automático?

Esta prueba de aprendizaje automático previo al empleo se compone de preguntas basadas en escenarios que requieren que los candidatos demuestren su capacidad para:

  • Prepare datos para algoritmos de aprendizaje automático
  • Use algoritmos ML como regresión logística, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión y bosques aleatorios para la clasificación
  • Construir algoritmos de agrupación
  • Proponga el algoritmo más apropiado para un caso de uso específico
  • Estime el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje

¿Se puede utilizar esta prueba o evaluación para roles de ingenieros de aprendizaje automático senior?

Para los ingenieros de aprendizaje automático senior, puede solicitar una prueba personalizada. Dentro de las 48 horas, nuestros expertos en la materia personalizarán la evaluación de acuerdo con la descripción de su trabajo y el nivel de antigüedad. Una prueba típica para roles senior, además de los fundamentos, la prueba se centrará en probar la capacidad de un candidato para:

  • Estructura de proyectos de ML
  • Identificar las deficiencias de varios algoritmos de aprendizaje automático
  • Diseñe un proceso de limpieza de datos y etiquetado de datos
  • Seleccione las métricas de evaluación adecuadas para mejorar el rendimiento del modelo
  • Evaluar el impacto del rendimiento del hardware en los algoritmos de aprendizaje automático

¿Puedo combinar múltiples habilidades en una evaluación personalizada?

Si, absolutamente. Las evaluaciones personalizadas se configuran en función de la descripción de su trabajo e incluirán preguntas sobre todas las habilidades imprescindibles que especifique.

¿Tiene alguna característica anti-trato o procuración en su lugar?

Tenemos las siguientes características anti-trate en su lugar:

  • Preguntas no postradas
  • Procuración de IP
  • Procedor web
  • Procedores de cámara web
  • Detección de plagio
  • navegador seguro

Lea más sobre las funciones de procuración.

¿Cómo interpreto los puntajes de las pruebas?

Lo principal a tener en cuenta es que una evaluación es una herramienta de eliminación, no una herramienta de selección. Una evaluación de habilidades está optimizada para ayudarlo a eliminar a los candidatos que no están técnicamente calificados para el rol, no está optimizado para ayudarlo a encontrar el mejor candidato para el papel. Por lo tanto, la forma ideal de usar una evaluación es decidir un puntaje umbral (generalmente del 55%, lo ayudamos a comparar) e invitar a todos los candidatos que obtienen un puntaje por encima del umbral para las próximas rondas de la entrevista.

¿Para qué nivel de experiencia puedo usar esta prueba?

Cada evaluación de AdaFace está personalizada para su descripción de trabajo/ persona candidata ideal (nuestros expertos en la materia elegirán las preguntas correctas para su evaluación de nuestra biblioteca de más de 10000 preguntas). Esta evaluación se puede personalizar para cualquier nivel de experiencia.

¿Cada candidato tiene las mismas preguntas?

Sí, te hace mucho más fácil comparar los candidatos. Las opciones para las preguntas de MCQ y el orden de las preguntas son aleatorizados. Tenemos características anti-trato/procuración en su lugar. En nuestro plan empresarial, también tenemos la opción de crear múltiples versiones de la misma evaluación con cuestiones de niveles de dificultad similares.

Soy candidato. ¿Puedo probar una prueba de práctica?

No. Desafortunadamente, no apoyamos las pruebas de práctica en este momento. Sin embargo, puede usar nuestras preguntas de muestra para la práctica.

¿Cuál es el costo de usar esta prueba?

Puede consultar nuestros planes de precios.

¿Puedo obtener una prueba gratuita?

Sí, puede registrarse gratis y previsualice esta prueba.

Me acabo de mudar a un plan pagado. ¿Cómo puedo solicitar una evaluación personalizada?

Aquí hay una guía rápida sobre cómo solicitar una evaluación personalizada en Adaface.

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