Why you should use Deep Learning Online Test?

The Test d'apprentissage en profondeur 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: Capacité à construire et à former des réseaux de neurones Compréhension des techniques de normalisation des données Connaissance de diverses fonctions de coût et fonctions d'activation Maîtrise de la mise en œuvre Capacité à concevoir et à optimiser les réseaux de neurones convolutionnels Familiarité avec les réseaux de neurones récurrents et leurs applications Compréhension des réseaux adversaires génératifs et de leurs composants Connaissance des techniques de traitement du langage naturel Maîtrise des algorithmes et techniques de vision informatique Capacité à appliquer l'apprentissage du transfert dans les modèles d'apprentissage en profondeur

Deep Learning Online Test

Q: What topics are covered in the Deep Learning Online Test?

Les réseaux de neurones Normalisation des données Fonctions de coût et fonctions d'activation Étalon Les réseaux de neurones Réseaux de neurones convolutionnels Réseaux de neurones récurrents Réseaux adversaires génératifs Traitement du langage naturel Vision par ordinateur Transfert d'apprentissage Autoencoders Algorithmes d'optimisation

About the test:

Le test de pré-emploi en Deep Learning évalue la compréhension d'un candidat des concepts de base d'apprentissage en profondeur tels que les fonctions d'activation, la rétropropagation, les RNN et les CNN, le taux d'apprentissage, l'abandon, la normalisation par lots, les pipelines de traitement des données, les perceptrons multicouches et la normalisation des données. Ce test se concentre également sur leur capacité à appliquer des algorithmes d'apprentissage en profondeur à des cas d'utilisation comme la vision de l'ordinateur, la reconnaissance d'image, la détection d'objets, la classification du texte, etc.

Covered skills:

Les réseaux de neurones
Fonctions de coût et fonctions d'activation
Les réseaux de neurones
Réseaux de neurones récurrents
Traitement du langage naturel
Transfert d'apprentissage
Algorithmes d'optimisation

Normalisation des données
Étalon
Réseaux de neurones convolutionnels
Réseaux adversaires génératifs
Vision par ordinateur
Autoencoders

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9 reasons why

Adaface Deep Learning Test is the most accurate way to shortlist Data scientifiques

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:

Comprendre et mettre en œuvre des réseaux de neurones
Application des techniques de normalisation des données
Sélection des fonctions de coût appropriées et des fonctions d'activation
Implémentation de l'algorithme de rétro-propagation
Concevoir et évaluer les réseaux de neurones convolutionnels
Développer des réseaux de neurones récurrents
Création de réseaux adversaires génératifs
Appliquer des techniques de traitement du langage naturel
Implémentation d'algorithmes de vision informatique
Comprendre et mettre en œuvre l'apprentissage du transfert
Développement d'autoencoders
Optimisation des modèles d'apprentissage en profondeur à l'aide d'algorithmes d'optimisation

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

Ce ne sont qu'un petit échantillon de notre bibliothèque de plus de 10 000 questions. Les questions réelles à ce sujet Test d'apprentissage en profondeur ne sera pas googleable.

🧐 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: 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: 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: 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?
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: 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
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	3 mins Deep Learning	Solve
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification. The network architecture is as follows: 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	3 mins Deep Learning	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	2 mins Machine Learning	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: 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	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: 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	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?
	Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	2 mins Machine Learning	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	2 mins Machine Learning	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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	Changed decision boundary	Deep Learning	Medium	2 mins	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
	CNN Architecture Tuning Convolutional Neural Networks Hyperparameter Optimization	Deep Learning	Medium	3 mins	Solve
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification. The network architecture is as follows: 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
	CNN for Imbalanced Image Dataset Convolutional Neural Networks Imbalanced Datasets	Deep Learning	Medium	3 mins	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
	Gradient descent optimization Gradient Descent	Machine Learning	Easy	2 mins	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: 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	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: 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	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?
	Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Machine Learning	Easy	2 mins	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?
	Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Machine Learning	Easy	2 mins	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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

Avec Adaface, nous avons pu optimiser notre processus de sélection initiale de plus de 75 %, libérant ainsi un temps précieux tant pour les responsables du recrutement que pour notre équipe d'acquisition de talents !

Brandon Lee, Chef du personnel, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test d'apprentissage en profondeur 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 Test d'apprentissage en profondeur 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 Deep Learning Assessment Test

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

The Test d'apprentissage en profondeur 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:

Capacité à construire et à former des réseaux de neurones
Compréhension des techniques de normalisation des données
Connaissance de diverses fonctions de coût et fonctions d'activation
Maîtrise de la mise en œuvre
Capacité à concevoir et à optimiser les réseaux de neurones convolutionnels
Familiarité avec les réseaux de neurones récurrents et leurs applications
Compréhension des réseaux adversaires génératifs et de leurs composants
Connaissance des techniques de traitement du langage naturel
Maîtrise des algorithmes et techniques de vision informatique
Capacité à appliquer l'apprentissage du transfert dans les modèles d'apprentissage en profondeur

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?

Normalisation des données
La normalisation des données est une technique utilisée pour normaliser la gamme des valeurs de données. Il s'agit de transformer les données pour avoir une échelle cohérente, généralement entre 0 et 1. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer efficacement la capacité de prétraitement, ce qui est crucial pour la formation de réseaux de neurones précis.
Fonctions et fonctions d'activation
Les fonctions de coût sont utilisées pour mesurer la différence entre les valeurs prédites et réelles dans un réseau neuronal, guidant le processus d'apprentissage. Les fonctions d'activation introduisent la non-linéarité à la sortie de chaque neurone dans un réseau neuronal, permettant des calculs complexes. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer les connaissances de la sélection des fonctions de coût et d'activation appropriées pour différentes tâches.
Backpropagation </H4> <p> La rétropropagation est un algorithme clé pour la formation des réseaux neuronaux. Il calcule les gradients des paramètres du réseau par rapport à la perte, permettant l'ajustement des poids dans les couches précédentes. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer la compréhension de la façon dont les gradients se propagent en arrière à travers un réseau de neurones pour un apprentissage efficace. </p> <h4> Réseaux de neurones convolutionnels
Les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont l'apprentissage en profondeur Modèles spécialement conçus pour le traitement des données de grille structurées, telles que les images. Ils sont construits sur l'idée de convolution, où les filtres scannent et extraient les modèles locaux des données d'entrée. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer les connaissances de l'architecture CNN et son application dans les tâches de vision par ordinateur.
Réseaux de neurones récurrents
Réseaux de neurones récurrents (RNN) sont des réseaux de neurones qui traitent qui traitent Données séquentielles de longueur variable, telles que le texte ou les séries chronologiques. Ils ont des connexions de rétroaction qui permettent aux informations de persister dans tout le réseau. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer la compréhension des RNN et leur capacité à modéliser les modèles séquentiels.
Réseaux adversariens génératifs
Les réseaux adversariaux génératifs (GAN) se composent de deux réseaux de neurones: un générateur et discriminateur. Ils sont formés ensemble dans un processus concurrentiel, où le générateur vise à produire des données synthétiques qui ne se distinguent pas des données réelles. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer les connaissances de l'architecture GAN et son application dans la génération de données réalistes.
Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) implique l'interaction entre les ordinateurs et langage humain. Il englobe des tâches telles que la reconnaissance vocale, la classification du texte et la traduction automatique. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer la compréhension des techniques de PNL et leur application dans diverses tâches liées au langage.
Vision informatique
La vision informatique est une branche de l'intelligence artificielle qui traite avec interprétation des informations visuelles à partir d'images ou de vidéos. Il s'agit de tâches comme la détection d'objets, la reconnaissance d'image et la segmentation de l'image. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer les connaissances des algorithmes de vision par ordinateur et leur application dans la résolution des problèmes de perception visuelle.
Apprentissage du transfert
Une tâche pour améliorer les performances d'une autre tâche. En utilisant les connaissances acquises à partir des tâches précédentes, l'apprentissage du transfert peut réduire considérablement la quantité de données de formation et le temps requis. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer la compréhension du transfert des fonctionnalités apprises d'un domaine à un autre.
Autoencoders
Les autoencoders sont des réseaux de neurones conçus pour reconstruire les données d'entrée d'une représentation compressée , appelé l'espace latent. Ils sont souvent utilisés pour l'apprentissage non supervisé et la réduction de la dimensionnalité. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer les connaissances des autoencodeurs et leur application dans des tâches telles que la compression des données et la détection des anomalies.
Algorithmes d'optimisation
Les algorithmes d'optimisation jouent un rôle crucial dans la formation neuronale Réseaux en ajustant itérativement les paramètres du modèle pour minimiser la perte de formation. Les exemples incluent la descente de gradient stochastique (SGD), Adam et RMSProp. Cette compétence est mesurée dans ce test pour évaluer la familiarité avec différents algorithmes d'optimisation et leur impact sur la convergence et les performances du réseau.
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 Test d'apprentissage en profondeur to be based on.
Neurone
Descente graduelle
Réseau neuronal à action
Biais
Fonction d'activation
Initialisation du poids
Sur-ajustement
Régularisation
Fonction de perte
Taux d'apprentissage
Normalisation par lots
Abandonner
Couche convolutionnelle
mise en commun
Réseau neuronal récurrent
LSTM
Gan
Modélisation des langues
Incorporation de mots
Architecture CNN
Classification d'image
Détection d'objet
Segmentation d'image
Architecture RNN
Reconnaissance de la parole
Analyse des sentiments
Apprentissage par renforcement
Génération de texte
Algorithmes d'optimisation
Adam Optimizer
Descente de gradient stochastique
Débrassement du taux d'apprentissage
Transférer des techniques d'apprentissage
Modèles pré-entraînés
Architecture autoencoder
Réduction de la dimensionnalité
Coder-décodeur
Réglage hyperparamètre
Augmentation des données
Autoencoders régularisés
Injection de bruit
Problème de dégradé de disparition
Modèles génératifs
Formation Gan
Génération d'images
Attaques contradictoires
Interprétabilité CNN
Mécanismes d'attention
Compréhension du langage naturel
Question visuelle Réponction
Sous-titrage d'image
Transformateurs
Bert
Apprentissage en renforcement profond
Gradient de politique
Itération de valeur
Q-learning
Autoencoders pour la détection d'anomalies
Réseaux de neurones artificiels

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

Data scientifique
Ingénieur d'apprentissage automatique
Chercheur en intelligence artificielle
Ingénieur d'apprentissage en profondeur
Analyste de données
Ingénieur de vision par ordinateur
Ingénieur de traitement du langage naturel
Consultant en IA
Rôles de l'intelligence artificielle
Chercheur

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

Connaissance des autoencodeurs et de leurs applications
Probité des algorithmes d'optimisation pour les réseaux de neurones
Capacité à mettre en œuvre la descente de gradient et ses variantes
Compréhension de la descente de gradient stochastique et de ses variantes
Connaissance des techniques de planification des taux d'apprentissage
Maîtrise de la normalisation par lots dans les réseaux de neurones
Capacité à mettre en œuvre la régularisation de décrochage dans les modèles
Compréhension des stratégies d'initialisation du poids
Connaissance de l'arrêt anticipé dans la formation des réseaux de neurones
Maîtrise des techniques d'évaluation et de validation du modèle

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Les responsables du recrutement ont estimé que grâce aux questions techniques qu'ils ont posées lors des entretiens avec le panel, ils étaient en mesure de déterminer quels candidats avaient obtenu de meilleurs scores et de se différencier de ceux qui avaient obtenu de moins bons résultats. Ils sont très satisfait avec la qualité des candidats présélectionnés lors de la sélection Adaface.

85%

réduction du temps de dépistage

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Deep Learning Hiring Test FAQ

Puis-je combiner plusieurs compétences en une seule évaluation personnalisée?

Oui absolument. Les évaluations personnalisées sont configurées en fonction de votre description de poste et comprendront des questions sur toutes les compétences indispensables que vous spécifiez.

Avez-vous en place des fonctionnalités anti-chétion ou de proctorisation?

Nous avons les fonctionnalités anti-modification suivantes en place:

Questions non googléables
IP Proctoring
Proctoring Web
Proctoring webcam
Détection du plagiat
navigateur sécurisé

En savoir plus sur les fonctionnalités de Proctoring.

Comment interpréter les résultats des tests?

La principale chose à garder à l'esprit est qu'une évaluation est un outil d'élimination, pas un outil de sélection. Une évaluation des compétences est optimisée pour vous aider à éliminer les candidats qui ne sont pas techniquement qualifiés pour le rôle, il n'est pas optimisé pour vous aider à trouver le meilleur candidat pour le rôle. Ainsi, la façon idéale d'utiliser une évaluation consiste à décider d'un score de seuil (généralement 55%, nous vous aidons à bencher) et à inviter tous les candidats qui marquent au-dessus du seuil pour les prochains cycles d'entrevue.

Pour quel niveau d'expérience puis-je utiliser ce test?

Chaque évaluation ADAFACE est personnalisée à votre description de poste / Persona de candidats idéaux (nos experts en la matière choisiront les bonnes questions pour votre évaluation de notre bibliothèque de 10000+ questions). Cette évaluation peut être personnalisée pour tout niveau d'expérience.

Chaque candidat reçoit-il les mêmes questions?

Oui, cela vous permet de comparer les candidats. Les options pour les questions du MCQ et l'ordre des questions sont randomisées. Nous avons Anti-Cheating / Proctoring en place. Dans notre plan d'entreprise, nous avons également la possibilité de créer plusieurs versions de la même évaluation avec des questions de niveaux de difficulté similaires.

Je suis candidat. Puis-je essayer un test de pratique?

Non. Malheureusement, nous ne soutenons pas les tests de pratique pour le moment. Cependant, vous pouvez utiliser nos exemples de questions pour la pratique.