Machine Learning in Azure Online Test

The Apprentissage automatique à Azure makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

• Comprendre les bases de l'apprentissage automatique Azure
• Techniques de prétraitement et de nettoyage des données à l'aide d'Azure ML
• Caractéristiques d'ingénierie et de sélection avec Azure ML
• Construire et évaluer les modèles d'apprentissage automatique à Azure ML
• Travailler avec divers algorithmes Azure ML pour la classification et la régression
• Déploiement et gestion des modèles dans Azure ML
• Création et exécution des pipelines Azure ML
• Réglage des hyperparamètres dans Azure ML
• Utiliser Azure Automl pour la sélection et le réglage des modèles automatisés
• Conception de workflows d'apprentissage automatique à l'aide d'Azure ML Designer

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

• La préparation des données et l'ingénierie des fonctionnalités

  La préparation des données et l'ingénierie des fonctionnalités impliquent la transformation des données brutes en un format adapté aux modèles ML et la création de nouvelles fonctionnalités pour améliorer les performances du modèle. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la maîtrise d'un candidat dans les techniques de prétraitement des données et d'extraction de caractéristiques.

• Bâtiment et évaluation des modèles

  Le renforcement et l'évaluation de l'évaluation se concentrent sur la création de modèles ML utilisant différents algorithmes et les techniques, ainsi que l'évaluation de leurs performances et de leur précision. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la capacité d'un candidat à construire des modèles ML efficaces et à évaluer ses résultats avec des métriques appropriées.

• Azure ML Algorithms

  Azure Les algorithmes ML incluent une gamme de pré-pre - Modèles et techniques ML construites qui peuvent être utilisées pour différents types d'analyses de données et de tâches de prédiction. Cette compétence est mesurée dans le test pour déterminer la familiarité d'un candidat avec différents algorithmes Azure ML et sa pertinence pour des scénarios spécifiques.

• Déploiement et gestion du modèle

  Le déploiement et la gestion des modèles impliquent les processus de processus de Déploiement de modèles ML dans des environnements de production, surveillance de leurs performances et effectuer les mises à jour et améliorations nécessaires. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la compréhension d'un candidat du cycle de vie du modèle ML de bout en bout et sa capacité à mettre en œuvre des stratégies de déploiement et de gestion en utilisant Azure ML.

• Azure ML Pipelines </H4> < Les pipelines P> Azure ML permettent la création et l'orchestration des flux de travail ML, automatisant les étapes impliquées dans la préparation des données, la formation des modèles et le déploiement. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la maîtrise d'un candidat dans la conception et la mise en œuvre de pipelines ML en utilisant Azure Ml. </p> <h4> L'accordage hyperparamètre

  L'un réglage hyperparamètre implique de trouver les valeurs optimales pour les hyperparamètres d'un Modèle ML pour maximiser ses performances et sa généralisation. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer les connaissances et l'expertise d'un candidat dans l'application des techniques pour le réglage hyperparamètre en utilisant Azure Ml.

• Azure Automl

  Azure Automl est une fonctionnalité dans Azure ML qui automate Le processus de sélection des modèles et de réglage hyperparamètre, permettant le développement de modèles ML hautement performants avec une intervention manuelle minimale. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la compréhension d'un candidat d'Azure Automl et de sa capacité à utiliser ses capacités pour un développement efficace du modèle ML.

• Azure ML Designer

  Azure ML Designer est un concepteur Outil sans code dans Azure ML qui permet aux utilisateurs de construire, former et déployer des modèles ML visuellement à l'aide d'une interface glisser-déposer. Cette compétence est mesurée dans le test pour déterminer la familiarité d'un candidat avec Azure ML Designer et sa capacité à tirer parti de ses fonctionnalités pour le développement du modèle ML.

• Azure ML Interprétabilité

  Azure ML Interprétabilité se concentre sur Comprendre et interpréter les facteurs influençant les prédictions faites par les modèles ML. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer les connaissances et les compétences d'un candidat dans l'analyse et l'interprétation des résultats et des comportements des modèles ML en utilisant des caractéristiques d'interprétation Azure ML.

• Azure ML Modèle explicabilité

  azure L'explication des modèles ML traite de la fourniture d'explications des prédictions faites par les modèles ML, aidant à renforcer la confiance et la compréhension dans leur processus décisionnel. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la maîtrise d'un candidat dans l'utilisation des caractéristiques d'explication des modèles Azure ML pour fournir des modèles ML transparents et interprétables.

• Le déploiement du modèle ML Azure

  Azure ML Le déploiement implique une Déploiement de modèles ML formés en tant que services Web ou API, permettant des prédictions et une intégration en temps réel avec d'autres applications. Cette compétence est mesurée dans le test pour évaluer la capacité d'un candidat à déployer des modèles ML dans des environnements de production en utilisant des techniques de déploiement Azure ML.

• 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 Apprentissage automatique à Azure to be based on.

  Azure ML Workspaces

  Azure ML Studio

  Ensembles de données Azure ML

  Expériences Azure ML

  Prétraitement des données

  Ingénierie de caractéristiques

  Sélection de fonctionnalité

  L'analyse exploratoire des données

  Visualisation de données

  Modèle de construction

  Évaluation du modèle

  Validation croisée

  Mesures d'évaluation

  Algorithmes Azure ML

  Enseignement supervisé

  Apprentissage non surveillé

  Algorithmes de classification

  Algorithmes de régression

  Algorithmes de regroupement

  Réduction de la dimensionnalité

  Déploiement du modèle Azure ML

  Déploiement de services Web

  Version de modèle

  Surveillance du modèle

  Pipelines Azure ML

  Création de pipeline

  Planification des pipelines

  Surveillance des pipelines

  Réglage hyperparamètre

  Recherche de grille

  Recherche aléatoire

  Optimisation bayésienne

  Azure Automl

  Sélection de modèle automatisée

  Réglage hyperparamètre automatisé

  Ingénierie des fonctionnalités automatisées

  Azure ML Designer

  Développement du modèle de glisser-déposer

  Création de modules personnalisés

  Exécution du pipeline

  Interprétabilité Azure ML

  Importance importante

  Explications du modèle

  Interprétabilité locale

  Interprétabilité globale

  Explication du modèle Azure ML

  Apprentissage machine interprétable

  AI explicable

  Explications contrefactuelles

  Déploiement du modèle Azure ML

  Service Azure Kubernetes (AKS)

  Instances de conteneurs Azure (ACI)

  Aperçu de l'application

  Gestion du modèle Azure ML

  Version de modèle

  Modèles de déploiement des emplacements

  Échelle et performances du modèle

  Intégration et déploiement continu (CI / CD)

• Ingénieur d'apprentissage automatique
• Data scientifique
• Analyste de données
• Ingénieur d'IA
• Ingénieur logiciel
• Ingénieur de données
• Analyste d'affaires
• Chercheur
• Consultant en IA
• Chercheur d'IA

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

• Interpréter et expliquer les modèles à l'aide d'interprétabilité Azure ML
• Déploiement de modèles de production avec déploiement du modèle Azure ML
• Comprendre Azure Databricks et son intégration avec Azure ML
• Utilisation des tâches Azure ML pour le traitement du langage naturel (NLP)
• Implémentation de solutions de vision informatique à l'aide d'Azure ML
• Travailler avec les données de séries chronologiques dans Azure ML
• Gestion de l'informatique distribuée avec Azure ML
• Utiliser Azure ML pour l'apprentissage du renforcement
• Appliquer des techniques de détection d'anomalies dans Azure ML