Why you should use Machine Learning Assessment Test?

The Test d'évaluation de l'apprentissage automatique 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: Mise en œuvre de modèles de régression linéaire pour l'analyse prédictive Application de l'algorithme de descente de gradient pour l'optimisation du modèle Identifier et atténuer les problèmes de sur-ajustement et de sous-ajustement dans les modèles d'apprentissage automatique Utiliser des machines de vecteur de support pour les tâches de classification Comprendre les concepts de biais et de variance dans les modèles d'apprentissage automatique Effectuer une validation croisée pour évaluer les performances des modèles d'apprentissage supervisés Appliquer diverses techniques en apprentissage non supervisé, comme le clustering Mise en œuvre des méthodes de réduction de la dimensionnalité pour améliorer l'efficacité du modèle Évaluation des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de mesures d'évaluation appropriées Utilisation des techniques d'ingénierie des fonctionnalités pour améliorer les performances du modèle

Machine Learning Assessment Test

Q: What topics are covered in the Machine Learning Assessment Test?

Régression linéaire Descente graduelle Sur-ajustement et sous-ajustement Machines vectorielles de support Biais et variance Validation croisée Enseignement supervisé Apprentissage non surveillé Regroupement Réduction de la dimensionnalité Évaluation du modèle Ingénierie de caractéristiques

About the test:

Le test d'évaluation de l'apprentissage automatique avant l'emploi évalue la compréhension d'un candidat des fondamentaux d'apprentissage automatique comme l'ingénierie des caractéristiques, la régression, la variance, la probabilité conditionnelle, le regroupement, les arbres de décision, les voisins les plus proches, les Bayes naïfs, les biais et la sur-ajustement. Le test les évalue également sur leur capacité à collecter et à préparer l'ensemble de données, à former un modèle, à évaluer le modèle et à améliorer itérativement les performances du modèle.

Covered skills:

Régression linéaire
Sur-ajustement et sous-ajustement
Biais et variance
Enseignement supervisé
Regroupement
Évaluation du modèle

Descente graduelle
Machines vectorielles de support
Validation croisée
Apprentissage non surveillé
Réduction de la dimensionnalité
Ingénierie de caractéristiques

Preview this test

Voir l'échantillon

9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Développeur d'apprentissage automatiques

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:

Capable d'implémenter et de comprendre les algorithmes de régression linéaire
Compétent dans les algorithmes d'optimisation de descente de gradient
Familier avec les concepts de sur-ajustement et de sous-instruction dans les modèles d'apprentissage automatique
Capable d'appliquer des machines vectorielles d'assistance pour les tâches de classification
Capable de reconnaître et de gérer les biais et la variance des modèles d'apprentissage automatique
Habile en techniques de validation croisée pour l'évaluation du modèle
Expérimenté dans les algorithmes d'apprentissage supervisés
Bien informé dans les algorithmes d'apprentissage non supervisés
Compétent dans l'exécution des tâches de regroupement
Capable d'appliquer des techniques de réduction de la dimensionnalité
Compétent dans l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique
Habile à effectuer l'ingénierie des fonctionnalités pour améliorer les performances du modèle

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

Preview this test

Voir l'échantillon

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'évaluation de l'apprentissage automatique ne sera pas googleable.

🧐 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: 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
	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
	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

Preview this test

Voir l'échantillon

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test d'évaluation de l'apprentissage automatique 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'évaluation de l'apprentissage automatique 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

Voir l'échantillon

Preview this test

Voir l'échantillon

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

Learn more

Preview this test

Voir l'échantillon

About the Machine Learning Online Test

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

The Test d'évaluation de l'apprentissage automatique 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:

Mise en œuvre de modèles de régression linéaire pour l'analyse prédictive
Application de l'algorithme de descente de gradient pour l'optimisation du modèle
Identifier et atténuer les problèmes de sur-ajustement et de sous-ajustement dans les modèles d'apprentissage automatique
Utiliser des machines de vecteur de support pour les tâches de classification
Comprendre les concepts de biais et de variance dans les modèles d'apprentissage automatique
Effectuer une validation croisée pour évaluer les performances des modèles d'apprentissage supervisés
Appliquer diverses techniques en apprentissage non supervisé, comme le clustering
Mise en œuvre des méthodes de réduction de la dimensionnalité pour améliorer l'efficacité du modèle
Évaluation des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de mesures d'évaluation appropriées
Utilisation des techniques d'ingénierie des fonctionnalités pour améliorer les performances du modèle

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?

Régression linéaire
La régression linéaire est une technique de modélisation statistique qui vise à établir une relation linéaire entre la variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. It is measured in this test to assess the candidate's understanding of basic regression concepts and their ability to apply linear regression models in solving real-world problems.
Gradient Descent
Gradient descent is an Algorithme d'optimisation largement utilisé dans l'apprentissage automatique pour minimiser la fonction de coût d'un modèle. Il ajuste de manière itérative les paramètres du modèle dans le sens d'une descente la plus raide pour trouver la solution optimale. La mesure de cette compétence aide à évaluer la maîtrise d'un candidat dans la mise en œuvre et l'optimisation des modèles d'apprentissage automatique à travers des méthodes basées sur le gradient.
Overfitting et sous-ajustement
Le sur-ajustement se produit également lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique s'adapte également aux données de formation De près, conduisant à une mauvaise généralisation et des performances sur les données invisibles. Le sous-instruction, en revanche, se produit lorsque le modèle est trop simple et ne capture pas les modèles sous-jacents dans les données. L'évaluation de la compréhension d'un candidat du sur-ajustement et du sous-ajustement aide à évaluer ses connaissances dans la complexité du modèle et sa capacité à trouver le bon équilibre pour des performances optimales.
Machines vectorielles de support
Machines vectorielles de support (SVM) sont des algorithmes d'apprentissage supervisés utilisés pour les tâches de classification et de régression. Ils trouvent un hyperplan optimal qui sépare différentes classes ou prédit des valeurs continues. La mesure de cette compétence aide les recruteurs à évaluer la compétence du candidat dans l'utilisation des SVM et leur capacité à gérer les problèmes de classification ou de régression linéaire et non linéaire.
Les biais et la variance
se réfèrent au biais au biais du biais et de la variance </h4> <p> se réfère au biais au biais du biais et de la variance </h4> <p> se réfère au biais au biais du biais et de la variance </h4> <p> se réfère au biais au biais du biais et de la variance </H4> <P> se réfère au biais au biais du biais et de la variance </H4> <P> se réfère au biais au biais du BIAS Erreur introduite par les hypothèses trop simplistes d'un modèle, tandis que la variance mesure la sensibilité du modèle aux fluctuations des données de formation. Ces deux concepts aident à comprendre le compromis entre sous-instruction et sur-ajustement. L'évaluation des connaissances d'un candidat sur le biais et la variance permet aux recruteurs d'évaluer sa compréhension des performances du modèle et la capacité d'adapter les modèles pour de meilleurs résultats.
Validation croisée
La validation croisée est Une technique utilisée pour évaluer les capacités de performance et de généralisation des modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit de diviser les données en plusieurs sous-ensembles pour la formation et les tests, permettant une évaluation plus robuste des performances d'un modèle. L'évaluation des connaissances d'un candidat sur la validation croisée aide à déterminer son expertise dans l'évaluation du modèle et sa capacité à éviter les estimations de performance trop optimistes.
Apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé est une tâche d'apprentissage automatique où Un modèle apprend des données étiquetées pour faire des prédictions ou des classifications. Cela implique d'avoir une variable cible claire que le modèle vise à prédire. L'évaluation de cette compétence aide à évaluer la compréhension d'un candidat des algorithmes d'apprentissage supervisé et de sa capacité à les appliquer à diverses tâches de prédiction.
Apprentissage non supervisé
L'apprentissage non supervisé est une tâche d'apprentissage automatique où un modèle apprend Des données non marquées pour trouver des modèles ou des structures sans variables cibles spécifiques. Cette compétence mesure la familiarité d'un candidat avec les algorithmes d'apprentissage non supervisés, tels que le regroupement et la réduction de la dimensionnalité, et leur capacité à extraire des informations significatives à partir de données non structurées.
Clustering
Le regroupement est une technique d'apprentissage non supervisée non supervisée </h4> <p> Cela regroupe des données similaires en fonction de leurs caractéristiques ou de leurs similitudes. Il aide à identifier les structures ou les catégories naturelles dans les données. L'évaluation des connaissances d'un candidat sur les algorithmes de clustering signifie leur compétence dans l'exploration des modèles au sein des données et leur capacité à segmenter les ensembles de données en clusters significatifs pour une analyse plus approfondie.
Réduction de la dimensionnalité
La réduction de la dimensionnalité est le processus de processus de processus de réduction de la dimensionnalité de la dimensionnalité est le processus de processus de la réduction de la dimensionnalité de la dimensionnalité est le processus de processus de la réduction de la dimensionnalité de la dimensionnalité est le processus de processus de la réduction de la dimensionnalité de la dimensionnalité est le processus de processus de la réduction de la dimensionnalité de la dimensionnalité est le processus de processus de la réduction de la dimensionnalité de la dimensionnalité est le processus de processus de la réduction de la dimensionnalité de la dimensionnalité est le processus de processus de la réduction de la dimensionnalité de la dimensionnalité de Réduire le nombre de variables / fonctionnalités d'entrée dans les modèles d'apprentissage automatique. Il aide à simplifier les ensembles de données complexes en supprimant les fonctionnalités redondantes ou non pertinentes tout en conservant des informations essentielles. L'évaluation de cette compétence permet aux recruteurs d'évaluer la compréhension d'un candidat des techniques de sélection des fonctionnalités et de leur capacité à améliorer les performances et l'interprétabilité du modèle.
Évaluation du modèle
L'évaluation du modèle est le processus d'évaluation des performances et qualité des modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit d'utiliser diverses mesures et techniques pour mesurer la façon dont un modèle se généralise aux données invisibles. L'évaluation de cette compétence aide les recruteurs à déterminer la maîtrise d'un candidat dans l'évaluation et la comparaison de différents modèles et leur capacité à sélectionner la plus appropriée pour une tâche donnée.
Engineering des fonctionnalités
L'ingénierie des fonctionnalités est le processus de créer de nouvelles fonctionnalités ou de transformer celles existantes pour améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique. Il implique de sélectionner, de créer ou de modifier des variables pour mieux représenter les modèles sous-jacents dans les données. La mesure de cette compétence permet aux recruteurs d'évaluer l'expertise d'un candidat dans l'amélioration du pouvoir prédictif des modèles grâce à des techniques d'ingénierie de caractéristiques 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 Test d'évaluation de l'apprentissage automatique to be based on.
Régression linéaire
Les moindres carrés ordinaires
Descente graduelle
Descente de gradient stochastique
Descente de gradient par lots
Régression de la crête
Régression lasso
Régression polynomiale
Régularisation
Sur-ajustement
Sous-instruction
Machines vectorielles de support
Astuces du noyau
Hyperplan
Marge douce
Marge dure
Biais
Variance
Validation croisée
Validation croisée K-Fold
La validation croisée
Méthode de conservation
Enseignement supervisé
Classification
Régression
Arbres de décision
Forêts aléatoires
Bayes naïf
Voisins les plus chers
Les réseaux de neurones
Apprentissage non surveillé
Regroupement
K-means
Hiérarchique
Dbscan
Réduction de la dimensionnalité
PCA (analyse des composants principaux)
LDA (analyse discriminante linéaire)
T-SNE (Tochiastique stochastique en T
Évaluation du modèle
Précision
Précision
Rappel
Score F1
Courbe ROC
AUC (zone sous la courbe)
Matrice de confusion
Ingénierie de caractéristiques
Transformation des données
Échelle de fonctionnalité
Variables muettes
Interactions variables
Gestion des données manquantes
Détection des valeurs aberrantes

Preview this test

Voir l'échantillon

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

Développeur d'apprentissage automatique
Ingénieur d'apprentissage automatique
Data scientifique
Analyste de données
Ingénieur en intelligence artificielle
Ingénieur de données
Analyste d'affaires
Chercheur
Analyste statistique
Spécialiste de l'exploration de données

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

Mise en œuvre des arbres de décision et des forêts aléatoires pour les tâches de classification
Appliquer des méthodes d'ensemble telles que l'ensachage et le renforcement pour améliorer les performances du modèle
Comprendre les concepts et les applications des réseaux de neurones
Mise en œuvre de modèles d'apprentissage en profondeur pour des tâches complexes
Utilisation des techniques de traitement du langage naturel pour la classification du texte et l'analyse des sentiments
Appliquer des systèmes de recommandations pour des recommandations personnalisées
Comprendre les concepts et les applications de l'apprentissage du renforcement
Mise en œuvre de l'analyse des séries chronologiques pour la prévision des tendances futures
Utiliser des techniques de détection d'anomalies pour identifier les modèles inhabituels dans les données
Appliquer l'apprentissage du transfert pour tirer parti des connaissances des modèles pré-formés

Preview this test

Voir l'échantillon

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

Voir l'étude de cas complète

Machine Learning Hiring Test FAQ

À quel type de questions le test d'apprentissage automatique comprend-il?

Ce test d'apprentissage automatique avant l'emploi est composé de questions basées sur un scénario qui nécessitent que les candidats démontrent leur capacité à:

Préparer des données pour les algorithmes d'apprentissage automatique
Utiliser des algorithmes ML comme la régression logistique, les machines vectorielles de support, les arbres de décision et les forêts aléatoires pour la classification
Construire des algorithmes de clustering
Proposer l'algorithme le plus approprié pour un cas d'utilisation spécifique
Estimer les performances des algorithmes d'apprentissage

Ce test ou l'évaluation peut-il être utilisé pour des rôles de senior en ingénieur d'apprentissage automatique?

Pour les ingénieurs seniors de l'apprentissage automatique, vous pouvez demander un test personnalisé. Dans les 48 heures, nos experts en la matière personnaliseront l'évaluation conformément à votre description de poste et au niveau de l'ancienneté. Un test typique pour les rôles supérieurs, en plus des fondamentaux, le test se concentrera sur le test de la capacité d'un candidat à:

Projets de structure ML
Identifier les lacunes de divers algorithmes d'apprentissage automatique
Concevoir un processus de nettoyage des données et d'étiquetage des données
Sélectionnez les mesures d'évaluation appropriées pour améliorer les performances du modèle
Évaluer l'impact des performances matérielles sur les algorithmes d'apprentissage automatique

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.