38 preguntas de entrevista de Keras para contratar a los mejores ingenieros de ML

Contratar a desarrolladores expertos en Keras es crucial para construir modelos de aprendizaje automático robustos y aplicaciones de aprendizaje profundo. Para asegurarse de que está incorporando el talento adecuado, es esencial hacer preguntas específicas que evalúen la competencia de los candidatos en Keras durante el proceso de entrevista.

Esta publicación de blog proporciona una lista completa de preguntas de entrevista de Keras, categorizadas para ayudarlo a evaluar a los candidatos en diferentes niveles de experiencia. Desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de entrenamiento de modelos y tipos de capas, estas preguntas lo ayudarán a evaluar la comprensión de Keras por parte de un candidato y sus aplicaciones prácticas.

Al usar estas preguntas, puede evaluar eficazmente el conocimiento de Keras de los candidatos y tomar decisiones de contratación informadas. Considere usar una evaluación previa al empleo para examinar a los candidatos antes de la etapa de la entrevista, asegurándose de enfocar su tiempo en los solicitantes más prometedores.

Tabla de contenidos

10 preguntas de entrevista de Keras para iniciar la entrevista

8 preguntas y respuestas de entrevista de Keras para evaluar a los ingenieros de ML junior

12 preguntas de entrevista de Keras sobre entrenamiento y evaluación de modelos

8 preguntas y respuestas de entrevista de Keras relacionadas con los tipos de capas

¿Qué habilidades de Keras debe evaluar durante la fase de entrevista?

Estrategias efectivas para utilizar las preguntas de entrevista de Keras

Usando Preguntas de Entrevista de Keras y Pruebas de Habilidades para Seleccionar a los Mejores Ingenieros de Aprendizaje Automático

Descargue la plantilla de preguntas de entrevista de Keras en múltiples formatos

10 preguntas de entrevista de Keras para iniciar la entrevista

Para comenzar su entrevista y evaluar el conocimiento fundamental de Keras de un candidato, considere usar estas 10 preguntas introductorias. Estas consultas están diseñadas para ayudarlo a evaluar la comprensión del solicitante de los conceptos básicos de Keras y su aplicación en proyectos de aprendizaje automático.

1. ¿Puede explicar qué es Keras y su relación con TensorFlow?
2. ¿Cuáles son las principales ventajas de usar Keras para proyectos de aprendizaje profundo?
3. ¿Cómo se crea un modelo secuencial simple en Keras?
4. ¿Cuál es la diferencia entre model.add() y model.compile() en Keras?
5. ¿Puede describir el propósito de las funciones de activación en Keras y nombrar algunas comunes?
6. ¿Cómo se maneja el sobreajuste en los modelos Keras?
7. ¿Cuál es el papel de los optimizadores en Keras y puede nombrar algunos?
8. Explique el concepto de callbacks en Keras y proporcione un ejemplo de cuándo podría usar uno.
9. ¿Cómo se guarda y carga un modelo Keras?
10. ¿Cuál es la diferencia entre la API funcional y la API secuencial de Keras?

8 preguntas y respuestas de entrevista de Keras para evaluar a ingenieros de ML junior

¿Listo para poner a prueba a sus ingenieros de ML junior? Estas 8 preguntas de entrevista de Keras le ayudarán a evaluar su comprensión de este popular marco de aprendizaje profundo. Utilice estas preguntas para evaluar el conocimiento práctico y las habilidades de resolución de problemas de los candidatos, asegurándose de encontrar el ajuste adecuado para su equipo de aprendizaje automático.

1. ¿Puede explicar el concepto de 'capa' en Keras y dar algunos ejemplos de tipos de capas comunes?

Una capa en Keras es un bloque de construcción de una red neuronal que procesa datos de entrada y produce una salida. Las capas son las unidades fundamentales que componen la arquitectura de un modelo de red neuronal.

Algunos tipos de capas comunes en Keras incluyen:

• Capas densas (completamente conectadas)
• Capas convolucionales
• Capas recurrentes (como LSTM o GRU)
• Capas de Dropout
• Capas de normalización por lotes
• Capas de pooling (por ejemplo, MaxPooling, AveragePooling)

Cuando se evalúen las respuestas, busque candidatos que puedan explicar el propósito de los diferentes tipos de capas y proporcionar ejemplos de cuándo usarlos en varias arquitecturas de redes neuronales.

2. ¿Cómo manejaría conjuntos de datos desequilibrados en Keras?

Manejar conjuntos de datos desequilibrados en Keras es crucial para desarrollar modelos de aprendizaje automático efectivos. Los candidatos deben mencionar algunas de las siguientes técnicas:

1. Ponderación de clases: Asignar pesos más altos a las clases subrepresentadas en la función de pérdida.
2. Sobremuestreo: Aumentar el número de muestras en las clases minoritarias a través de técnicas como SMOTE.
3. Submuestreo: Reducir el número de muestras en las clases mayoritarias.
4. Aumento de datos: Generar ejemplos sintéticos para las clases minoritarias.
5. Uso de funciones de pérdida personalizadas que sean más sensibles a los datos desequilibrados.

Busque candidatos que puedan explicar los pros y los contras de diferentes enfoques y demostrar una comprensión de cuándo aplicar cada técnica en función del problema específico y las características del conjunto de datos.

3. ¿Cuál es el propósito del parámetro 'validation_split' en el método fit() de Keras?

El parámetro 'validation_split' en el método fit() de Keras se utiliza para reservar automáticamente una porción de los datos de entrenamiento con fines de validación. Esto ayuda a monitorear el rendimiento del modelo en datos no vistos durante el entrenamiento.

Cuando se especifica un valor entre 0 y 1 para validation_split, Keras utilizará esa fracción de los datos de entrenamiento como un conjunto de validación. Por ejemplo, si validation_split=0.2, el 20% final de los datos de entrenamiento se utilizará para la validación.

Busque candidatos que puedan explicar la importancia de la validación para prevenir el sobreajuste y cómo ayuda a ajustar los hiperparámetros. También deben mencionar que usar validation_split es una alternativa conveniente a dividir manualmente los datos, pero puede no ser adecuada para todos los escenarios, especialmente cuando el reordenamiento de datos es importante.

4. Explique el concepto de parada temprana (early stopping) en Keras y por qué es útil.

La parada temprana es una técnica de regularización utilizada en Keras para prevenir el sobreajuste monitoreando el rendimiento del modelo en un conjunto de validación durante el entrenamiento. Cuando el rendimiento del modelo en el conjunto de validación deja de mejorar o comienza a deteriorarse, el entrenamiento se detiene.

Para implementar la parada temprana en Keras, se utiliza el callback EarlyStopping. Este callback monitorea una métrica especificada (por ejemplo, la pérdida de validación) y detiene el entrenamiento cuando la métrica ha dejado de mejorar durante un número determinado de épocas (paciencia).

Busque candidatos que puedan explicar los beneficios de la parada temprana, como reducir el tiempo de entrenamiento y prevenir el sobreajuste. También deben ser capaces de discutir las posibles desventajas, como el riesgo de detenerse demasiado pronto si el valor de paciencia se establece demasiado bajo. Un buen candidato también podría mencionar la opción 'restore_best_weights', que asegura que el modelo conserve los pesos de su mejor rendimiento.

5. ¿Cómo implementaría el aprendizaje por transferencia usando un modelo preentrenado en Keras?

El aprendizaje por transferencia en Keras implica usar un modelo preentrenado como punto de partida para una nueva tarea. El proceso típicamente incluye los siguientes pasos:

1. Cargar un modelo preentrenado (por ejemplo, VGG16, ResNet) desde las aplicaciones de Keras.
2. Congelar las capas del modelo preentrenado para evitar actualizar sus pesos.
3. Agregar nuevas capas encima del modelo preentrenado para adaptarlo a la nueva tarea.
4. Compilar el nuevo modelo con la función de pérdida y el optimizador apropiados.
5. Entrenar el modelo, actualizando solo los pesos de las nuevas capas.

Busque candidatos que entiendan el concepto de aprendizaje por transferencia y puedan explicar sus beneficios, como un entrenamiento más rápido y un mejor rendimiento en conjuntos de datos pequeños. También deben ser capaces de discutir cuándo descongelar algunas capas del modelo preentrenado para ajustar finamente y cómo elegir qué capas descongelar en función de la similitud entre las tareas original y nueva.

6. ¿Cuál es la diferencia entre model.fit() y model.fit_generator() en Keras?

model.fit() y model.fit_generator() son métodos utilizados para entrenar modelos de Keras, pero tienen propósitos diferentes:

• model.fit() se utiliza cuando todo el conjunto de datos puede caber en la memoria. Toma matrices numpy como entrada.
• model.fit_generator() se utiliza para conjuntos de datos más grandes que no caben en la memoria. Toma un generador que produce lotes de datos.

Los candidatos deben mencionar que en las versiones más recientes de Keras (TensorFlow 2.x), model.fit() puede manejar tanto datos en memoria como generadores, lo que hace que model.fit_generator() esté obsoleto. Busque comprensión de cuándo usar cada método y conocimiento de los cambios en las versiones recientes de Keras. Los candidatos fuertes también podrían discutir los beneficios de usar generadores para la ampliación de datos sobre la marcha.

7. ¿Cómo implementaría una función de pérdida personalizada en Keras?

Implementar una función de pérdida personalizada en Keras implica definir una función de Python que toma los valores verdaderos y los valores predichos como argumentos y devuelve el valor de pérdida. Esta función se puede pasar al método model.compile().

Pasos para implementar una función de pérdida personalizada:

1. Defina la función de pérdida utilizando operaciones de TensorFlow.
2. Asegúrese de que la función devuelva un valor escalar.
3. Use el decorador @tf.function para un mejor rendimiento (en TensorFlow 2.x).
4. Pase la función de pérdida personalizada a model.compile().

Busque candidatos que puedan explicar por qué las funciones de pérdida personalizadas pueden ser necesarias (por ejemplo, para requisitos específicos del problema o métricas de evaluación complejas) y que demuestren comprensión de las operaciones de TensorFlow. Los candidatos sólidos también podrían discutir los posibles desafíos en la implementación de pérdidas personalizadas, como garantizar la diferenciabilidad y la estabilidad numérica.

8. Explique el concepto de una capa personalizada en Keras y cuándo podría usar una.

Una capa personalizada en Keras es una capa definida por el usuario que extiende la clase Layer base. Permite a los desarrolladores crear capas especializadas que no están disponibles en la biblioteca Keras estándar.

Para crear una capa personalizada, debe implementar al menos tres métodos:

1. init(): Inicializar la capa y sus parámetros.
2. build(): Crear los pesos de la capa.
3. call(): Definir el pase hacia adelante de la capa.

Las capas personalizadas son útiles cuando necesita implementar arquitecturas novedosas, cálculos complejos o capas con parámetros aprendibles que no están disponibles en las capas Keras estándar. Busque candidatos que puedan proporcionar ejemplos de cuándo las capas personalizadas pueden ser necesarias y demostrar comprensión de la API Layer. Los candidatos sólidos también podrían discutir la importancia de hacer que las capas personalizadas sean serializables para guardar y cargar modelos.

12 preguntas de entrevista de Keras sobre entrenamiento y evaluación de modelos

Para evaluar la competencia de un candidato en el entrenamiento y la evaluación de modelos utilizando Keras, considere hacer algunas de estas 12 preguntas de la entrevista. Estas preguntas le ayudarán a evaluar la comprensión del solicitante de conceptos cruciales y habilidades prácticas esenciales para un puesto de ingeniero de aprendizaje automático.

1. ¿Cómo usarías la aumentación de datos en Keras para mejorar el rendimiento del modelo?
2. Explica la diferencia entre la normalización por lotes y la normalización por capa en Keras.
3. ¿Cómo puedes implementar un modelo de múltiples entradas usando la API funcional de Keras?
4. ¿Qué estrategias usarías para depurar un modelo de Keras que no está aprendiendo?
5. ¿Cómo implementas una métrica personalizada en Keras?
6. Explica el concepto de model checkpointing en Keras y cómo implementarlo.
7. ¿Cómo manejarías el preprocesamiento de datos de series temporales para un modelo LSTM de Keras?
8. ¿Cuál es el propósito del parámetro 'class_weight' en el método fit() de Keras?
9. ¿Cómo puedes visualizar el proceso de entrenamiento de un modelo de Keras?
10. Explica cómo usar ImageDataGenerator de Keras para la aumentación de datos en tiempo real.
11. ¿Cómo implementarías un bucle de entrenamiento personalizado en Keras?
12. ¿Cuál es la diferencia entre model.predict() y model.evaluate() en Keras?

8 preguntas y respuestas de la entrevista de Keras relacionadas con los tipos de capas

Para asegurar que sus candidatos tengan una sólida comprensión de los tipos de capas de Keras, hágales estas preguntas específicas de la entrevista. Estas preguntas le ayudarán a evaluar sus conocimientos prácticos y su capacidad para aplicar los conceptos de Keras de manera efectiva.

1. ¿Cuáles son los diferentes tipos de capas disponibles en Keras?

Keras ofrece una variedad de capas para construir redes neuronales, incluyendo capas Dense, Convolutional, Pooling, Recurrent y Normalization. Cada tipo sirve para un propósito específico y ayuda a construir diferentes arquitecturas para diversas tareas.

Por ejemplo, las capas Dense son capas completamente conectadas que se utilizan comúnmente en las redes de avance, mientras que las capas Convolutional se utilizan principalmente para datos de imágenes. Las capas Pooling ayudan a reducir las dimensiones espaciales de los datos, y las capas Recurrent se utilizan para datos de secuencias.

Un candidato ideal debería ser capaz de explicar el propósito de cada tipo de capa y cuándo utilizarlos. Continúe preguntando por ejemplos de escenarios donde cada tipo de capa es beneficioso.

2. ¿Cómo explicaría el uso de la capa Dense en Keras?

La capa Dense en Keras es una capa totalmente conectada donde cada nodo de entrada está conectado a cada nodo de salida. Se utiliza con frecuencia en las capas finales de una red neuronal para combinar características y hacer predicciones.

Las capas Dense son versátiles y se pueden utilizar en varios tipos de redes neuronales, incluidas las redes neuronales feedforward y convolucionales. Son particularmente útiles para tareas como clasificación y regresión.

Busque candidatos que puedan explicar la importancia de la capa Dense y proporcionar ejemplos de su aplicación. Las respuestas ideales también mencionarán cómo se puede combinar con funciones de activación para introducir no linealidad.

3. ¿Puede describir qué hace una capa Convolucional en una red neuronal?

Una capa Convolucional en una red neuronal está diseñada para procesar datos en forma de cuadrícula, como imágenes. Aplica filtros convolucionales a los datos de entrada para detectar varias características como bordes, texturas y patrones.

Estas capas son esenciales en tareas que involucran reconocimiento de imágenes y visión artificial. Al usar múltiples capas Convolucionales, una red puede aprender representaciones jerárquicas de características, lo que la hace más efectiva para reconocer patrones complejos.

Los candidatos deben resaltar su comprensión del papel de las capas Convolucionales en la extracción de características y su impacto en el rendimiento del modelo. También deben ser capaces de proporcionar ejemplos de cuándo usar estas capas, como en tareas de clasificación de imágenes.

4. ¿Cuál es el propósito de las capas de pooling en Keras?

Las capas de pooling se utilizan para reducir las dimensiones espaciales de los datos, disminuyendo así la carga computacional y ayudando a prevenir el sobreajuste. Hay diferentes tipos de pooling, como Max Pooling y Average Pooling.

Max Pooling selecciona el valor máximo de cada parche del mapa de características, mientras que Average Pooling calcula el promedio. Estas capas ayudan a condensar la información mientras retienen características importantes.

Los entrevistados deben demostrar una comprensión de cómo las capas de Pooling contribuyen a la reducción de la dimensionalidad y la eficiencia computacional. Pídales que proporcionen ejemplos de escenarios donde el pooling es ventajoso.

5. ¿En qué se diferencian las capas recurrentes de otros tipos de capas en Keras, y cuándo las usaría?

Las capas recurrentes, como LSTM y GRU, están diseñadas para manejar datos de secuencia al retener información de entradas anteriores. Son particularmente útiles para tareas como la predicción de series temporales y el procesamiento del lenguaje natural.

A diferencia de otras capas, las capas recurrentes tienen conexiones que se retroalimentan sobre sí mismas, lo que les permite mantener una forma de memoria. Esto las hace ideales para tareas donde el orden de los datos es importante.

Los candidatos deben ser capaces de explicar las características únicas de las capas recurrentes y proporcionar ejemplos de aplicaciones donde sobresalen. Busque respuestas que mencionen tareas específicas como el modelado del lenguaje o la predicción del precio de las acciones.

6. ¿Cuál es el papel de las capas de normalización en Keras?

Las capas de normalización, como Batch Normalization, ayudan a estabilizar y acelerar el proceso de entrenamiento normalizando la entrada de cada capa. Ajustan y escalan las activaciones, haciendo que la red sea menos sensible a los pesos iniciales.

Batch Normalization, por ejemplo, normaliza la salida de una capa de activación anterior restando la media del lote y dividiendo por la desviación estándar del lote. Esto ayuda a mantener la estandarización de las entradas.

Al discutir las capas de normalización, un candidato ideal debe mencionar sus beneficios para mejorar la estabilidad y la velocidad del entrenamiento. Haga un seguimiento preguntando cómo decidirían cuándo usar capas de normalización en un modelo.

7. ¿Puede explicar el concepto de una capa de Embedding en Keras y sus aplicaciones?

Una capa de Embedding en Keras se utiliza para convertir datos categóricos, particularmente datos de texto, en vectores densos de tamaño fijo. A menudo se utiliza en tareas de procesamiento del lenguaje natural para representar palabras o tokens en un espacio vectorial continuo.

Esta capa ayuda a capturar el significado semántico de las palabras al colocar palabras similares más cerca unas de otras en el espacio vectorial. Los embeddings son esenciales para tareas como el análisis de sentimientos, la traducción automática y más.

Busque candidatos que puedan explicar el propósito y los beneficios del uso de capas de Embedding. Las respuestas ideales incluirán ejemplos de tareas de PNL y mencionarán la importancia de los embeddings para capturar las relaciones semánticas.

8. ¿Qué son las capas Dropout y por qué se utilizan en los modelos Keras?

Las capas Dropout son una técnica de regularización utilizada para evitar el sobreajuste en las redes neuronales. Durante el entrenamiento, una capa Dropout establece aleatoriamente una fracción de unidades de entrada en cero en cada actualización, lo que ayuda a que el modelo generalice mejor.

Al descartar aleatoriamente unidades, la red se vuelve menos dependiente de neuronas específicas, lo que la obliga a aprender características más robustas. Esta técnica es particularmente útil en redes grandes donde el sobreajuste es un problema común.

Los candidatos ideales deben ser capaces de explicar cómo las capas Dropout contribuyen a la regularización y proporcionar ejemplos de escenarios en los que usarían esta técnica. También deben mencionar las tasas de dropout típicas y su impacto en el rendimiento del modelo.

¿Qué habilidades de Keras debe evaluar durante la fase de entrevista?

Si bien es imposible medir completamente las capacidades de un candidato en una entrevista, centrarse en las habilidades clave de Keras puede informar en gran medida su decisión. Las siguientes secciones describen las habilidades esenciales a evaluar, por qué son importantes y cómo puede evaluarlas eficazmente durante el proceso de entrevista.

Comprensión de las Redes Neuronales

Una comprensión fundamental de las redes neuronales es crucial para cualquier ingeniero de aprendizaje automático que trabaje con Keras, ya que es la base de la arquitectura con la que trabajarán. Esto incluye la comprensión de capas, funciones de activación y cómo se procesan los datos dentro de una red.

Para evaluar preliminarmente este conocimiento, considera usar una prueba en línea de aprendizaje automático personalizada que incluya preguntas de opción múltiple (MCQ) específicas de las redes neuronales y su funcionalidad en Keras.

Para una comprensión más profunda, introduce preguntas específicas de la entrevista que se centren en esta área:

¿Puedes explicar el papel de las funciones de activación en las redes neuronales y cómo afectan el proceso de aprendizaje en Keras?

Busca respuestas que no solo definan las funciones de activación, sino que también demuestren la comprensión de su impacto en las capacidades de aprendizaje no lineal y el comportamiento de la red durante la retropropagación.

Dominio en la Evaluación del Modelo

Evaluar con precisión el rendimiento del modelo es fundamental para implementar modelos de aprendizaje automático efectivos. Los candidatos deben estar familiarizados con las herramientas y técnicas de Keras para evaluar la precisión del modelo, el sobreajuste y el subajuste.

Una prueba de evaluación que incluya preguntas sobre métricas y técnicas de evaluación del modelo puede ayudar a evaluar a los candidatos en estas habilidades cruciales.

Además, plantee escenarios de problemas del mundo real durante las entrevistas:

Describa un método que usaría para evaluar el rendimiento de un modelo Keras y cómo lo mejoraría.

Los candidatos deben demostrar un enfoque metódico para la evaluación del modelo y la capacidad de aplicar técnicas como la validación cruzada, junto con las funciones específicas de Keras.

Experiencia con las API de Keras

La experiencia práctica con las API de Keras es importante para implementar eficientemente varias arquitecturas de modelos. Esto incluye la comprensión de las capacidades de la API Secuencial y Funcional y cuándo usarlas.

Para medir el conocimiento práctico, es efectivo hacer preguntas directas sobre las API de Keras:

¿Cuáles son las diferencias entre el modelo Secuencial y la API Funcional en Keras, y cómo elegiría entre ellos para un proyecto?

La respuesta debe revelar la capacidad del candidato no solo para distinguir entre estas API, sino también para aplicarlas de manera adecuada según los requisitos del proyecto.

Estrategias efectivas para utilizar preguntas de entrevista de Keras

Antes de empezar a implementar las ideas de nuestra discusión sobre las preguntas de entrevista de Keras, aquí hay algunos consejos estratégicos para mejorar su proceso de entrevista y aprovecharlo al máximo.

1. Incorporar evaluaciones de habilidades previas a la entrevista

Usar pruebas de habilidades antes de las entrevistas puede agilizar el proceso de selección de candidatos al asegurar que solo los candidatos más adecuados lleguen a la etapa de entrevista. Este paso es vital para verificar las habilidades prácticas de los candidatos más allá de sus currículos.

Para roles que involucren Keras, considere aprovechar evaluaciones como el Deep Learning Online Test y el Machine Learning Online Test de Adaface. Estas pruebas evalúan habilidades esenciales que son directamente relevantes y brindan una visión clara de las capacidades del candidato.

Integrar estas pruebas antes de la entrevista personal optimiza su tiempo y ayuda a centrarse en los candidatos que han demostrado su competencia técnica. Con una comprensión más profunda de los resultados de las pruebas, puede adaptar las preguntas de la entrevista para sondear áreas donde los candidatos pueden necesitar una evaluación adicional.

2. Seleccione sus preguntas sabiamente

El tiempo es limitado en las entrevistas, por lo que seleccionar la cantidad y el tipo de preguntas correctos es clave para evaluar a los candidatos de manera efectiva. Concéntrese en preguntas que cubran las funcionalidades críticas de Keras y las técnicas de optimización de modelos que sean más relevantes para sus proyectos.

Relacione sus preguntas con conceptos más amplios de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Puede que le resulte beneficioso incluir enlaces a otras áreas técnicas; por ejemplo, explore preguntas de nuestros conjuntos de preguntas de entrevista de TensorFlow y Python OOPs para evaluar un conocimiento técnico más amplio.

Esta estrategia asegura que la discusión se mantenga no solo enfocada sino también completa, evaluando tanto las habilidades específicas como las relacionadas que son cruciales para el puesto.

3. Enfatice las preguntas de seguimiento

Confiar únicamente en preguntas de entrevista preestablecidas puede no siempre revelar la verdadera competencia de un candidato. Las preguntas de seguimiento son esenciales para profundizar en sus respuestas, lo que ayuda a discernir si realmente entienden los conceptos o tienen un conocimiento superficial.

Por ejemplo, si un candidato describe el uso de un optimizador Keras en particular, pregunte por qué lo eligió sobre otros para un tipo específico de proyecto. Este enfoque ayuda a iluminar su proceso de toma de decisiones y su comprensión práctica de la herramienta.

Usando Preguntas de Entrevista y Pruebas de Habilidades de Keras para Seleccionar a los Mejores Ingenieros de Machine Learning

Al contratar para puestos que requieren experiencia en Keras, confirmar la competencia de los candidatos solo a través de preguntas directas puede ser poco confiable. Un método más preciso es implementar pruebas de habilidades especializadas desde el comienzo de su proceso de reclutamiento. Este enfoque asegura que solo los candidatos calificados avancen.

Después de que los candidatos aprueben las pruebas de habilidades, puede preseleccionar con confianza a los mejores para las entrevistas. Para optimizar este proceso, considere registrarse en nuestra plataforma donde puede administrar las evaluaciones y revisar las puntuaciones de los candidatos, todo en un solo lugar.

Prueba en línea de Python

40 minutos | 8 MCQs y 1 Pregunta de Codificación

La Prueba en línea de Python evalúa la capacidad de un candidato para usar estructuras de datos de Python (cadenas, listas, diccionarios, tuplas), administrar archivos, manejar excepciones y estructurar el código utilizando los principios de la Programación Orientada a Objetos. La evaluación de codificación de Python utiliza el rastreo de código y preguntas MCQ basadas en escenarios para evaluar las habilidades prácticas de codificación de Python.

[

Prueba el Test Online de Python

](https://www.adaface.com/assessment-test/python-online-test)

Descarga la plantilla de preguntas de entrevista de Keras en múltiples formatos

Keras es una API de redes neuronales de alto nivel, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, CNTK o Theano.

Busca una sólida comprensión de las redes neuronales, experiencia con el entrenamiento y la evaluación de modelos, y familiaridad con diferentes tipos de capas.

Pregunta sobre proyectos anteriores, desafíos específicos que enfrentaron y las soluciones que implementaron utilizando Keras.

Sí, la experiencia práctica con la construcción, el entrenamiento y la implementación de modelos en Keras puede demostrar significativamente la competencia de un candidato.

Los desafíos comunes incluyen el manejo del sobreajuste, la optimización del rendimiento del modelo y la gestión de grandes conjuntos de datos.

Utilice preguntas específicas sobre la creación, el entrenamiento y la evaluación de modelos, y evalúe su comprensión de los conceptos fundamentales y los tipos de capas.