Why you should use PyTorch Test?

The Test de pytorch 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: Création et manipulation des tenseurs de pytorch Utilisation d'ensembles de données et de dataloaders à Pytorch Appliquer des transformations en pytorch Modèles de construction avec Pytorch Optimisation des paramètres du modèle avec pytorch Comprendre les fondamentaux de la science des données Python Basics and Syntax Programmation en python Travailler avec des packages et des bibliothèques Python Manipulation et analyse des données dans Python

PyTorch Test

Q: What topics are covered in the PyTorch Test?

Tenseurs de pytorche Ensembles de données et coade de données à Pytorch Se transforme en pytorch Modèles de construction avec Pytorch Paramètres du modèle optiming avec pytorch Fondamentaux de la science des données Python Basics Programmation en python

About the test:

Le test de Pytorch évalue les connaissances et les compétences d'un candidat dans Pytorch, un cadre populaire d'apprentissage en profondeur. Il évalue leur compréhension de la science des données, de l'apprentissage en profondeur, de l'apprentissage automatique, du python, des pandas Python, du Python Linux, du Numpy et des structures de données.

Covered skills:

Tenseurs de pytorche
Se transforme en pytorch
Paramètres du modèle optiming avec pytorch
Python Basics

Ensembles de données et coade de données à Pytorch
Modèles de construction avec Pytorch
Fondamentaux de la science des données
Programmation en python

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9 reasons why

Adaface PyTorch Assessment Test is the most accurate way to shortlist Data scientifiques

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The PyTorch 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 travailler avec les tenseurs de pytorch
Créer et utiliser des ensembles de données et des obstacles de données à Pytorch
Appliquer des transformations en pytorch
Modèles de construction avec Pytorch
Optimisation des paramètres du modèle avec pytorch
Mise en œuvre des fondamentaux de la science des données
Démontrer la maîtrise des bases python
Programmation efficace dans Python

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 de pytorch ne sera pas googleable.

🧐 Question
Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Try practice test
What will the following Python code output?
Medium Session File Handling Dictionary	Try practice test
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
Medium Max Code Arrays	Try practice test
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Try practice test
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
Medium Stacking problem Stack Linkedlist	Try practice test
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
Medium Amazon electronics product feedback	Try practice test
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
Easy Fraud detection model Logistic Regression	Try practice test
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
Medium Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	Try practice test
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	2 mins Python	Try practice test
What will the following Python code output?
	Medium Session File Handling Dictionary	2 mins Python	Try practice test
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Medium Max Code Arrays	2 mins Python	Try practice test
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Medium Recursive Function Recursion Dictionary Lists	3 mins Python	Try practice test
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Medium Stacking problem Stack Linkedlist	4 mins Python	Try practice test
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Medium Amazon electronics product feedback	2 mins Data Science	Try practice test
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
	Easy Fraud detection model Logistic Regression	2 mins Data Science	Try practice test
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
	Medium Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	2 mins Data Science	Try practice test
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate model.

	🧐 Question	🔧 Skill	💪 Difficulty	⌛ Time
	ZeroDivisionError and IndexError Exceptions	Python	Medium	2 mins	Try practice test
What will the following Python code output?
	Session File Handling Dictionary	Python	Medium	2 mins	Try practice test
The function high_sess should compute the highest number of events per session of each user in the database by reading a comma-separated value input file of session data. The result should be returned from the function as a dictionary. The first column of each line in the input file is expected to contain the user’s name represented as a string. The second column is expected to contain an integer representing the events in a session. Here is an example input file: Tony,10 Stark,12 Black,25 Your program should ignore a non-conforming line like this one. Stark,3 Widow,6 Widow,14 The resulting return value for this file should be the following dictionary: { 'Stark':12, 'Black':25, 'Tony':10, 'Widow':14 } What should replace the CODE TO FILL line to complete the function?
	Max Code Arrays	Python	Medium	2 mins	Try practice test
Below are code lines to create a Python function. Ignoring indentation, what lines should be used and in what order for the following function to be complete:
	Recursive Function Recursion Dictionary Lists	Python	Medium	3 mins	Try practice test
Consider the following Python code: In the above code, recursive_search is a function that takes a dictionary (data) and a target key (target) as arguments. It searches for the target key within the dictionary, which could potentially have nested dictionaries and lists as values, and returns the value associated with the target key. If the target key is not found, it returns None. nested_dict is a dictionary that contains multiple levels of nested dictionaries and lists. The recursive_search function is then called with nested_dict as the data and 'target_key' as the target. What will the output be after executing the above code?
	Stacking problem Stack Linkedlist	Python	Medium	4 mins	Try practice test
What does the below function ‘fun’ does? A: Sum of digits of the number passed to fun. B: Number of digits of the number passed to fun. C: 0 if the number passed to fun is divisible by 10. 1 otherwise. D: Sum of all digits number passed to fun except for the last digit.
	Amazon electronics product feedback	Data Science	Medium	2 mins	Try practice test
Amazon's electronics store division has over the last few months focused on getting customer feedback on their products, and marking them as safe/ unsafe. Their data science team has used decision trees for this. The training set has these features: product ID, data, summary of feedback, detailed feedback and a binary safe/unsafe tag. During training, the data science team dropped any feedback records with missing features. The test set has a few records with missing "detailed feedback" field. What would you recommend? A: Remove the test samples with missing detailed feedback text fields B: Generate synthetic data to fill in missing fields C: Use an algorithm that handles missing data better than decision trees D: Fill in the missing detailed feedback text field with the summary of feedback field.
	Fraud detection model Logistic Regression	Data Science	Easy	2 mins	Try practice test
Your friend T-Rex is working on a logistic regression model for a bank, for a fraud detection usecase. The accuracy of the model is 98%. T-Rex's manager's concern is that 85% of fraud cases are not being recognized by the model. Which of the following will surely help the model recognize more than 15% of fraud cases?
	Rox's decision tree classifier Decision Tree Classifier	Data Science	Medium	2 mins	Try practice test
Your data science intern Rox was asked to create a decision tree classifier with 12 input variables. The tree used 7 of the 12 variables, and was 5 levels deep. Few nodes of the tree contain 3 data points. The area under the curve (AUC) is 0.86. As Rox's mentor, what is your interpretation? A. The AUC is high, and the small nodes are all very pure- the model looks accurate. B. The tree might be overfitting- try fitting shallower trees and using an ensemble method. C. The AUC is high, so overall the model is accurate. It might not be well-calibrated, because the small nodes will give poor estimates of probability. D. The tree did not split on all the input variables. We need a larger data set to get a more accurate 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 de pytorch 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 de pytorch 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 PyTorch Online Test

Why you should use Pre-employment PyTorch Test?

The Test de pytorch 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:

Création et manipulation des tenseurs de pytorch
Utilisation d'ensembles de données et de dataloaders à Pytorch
Appliquer des transformations en pytorch
Modèles de construction avec Pytorch
Optimisation des paramètres du modèle avec pytorch
Comprendre les fondamentaux de la science des données
Python Basics and Syntax
Programmation en python
Travailler avec des packages et des bibliothèques Python
Manipulation et analyse des données dans Python

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 PyTorch Test?

pytorch sont de puissants tableaux multidimensionnels utilisés pour le calcul et le stockage efficaces des données numériques. Ils fournissent un moyen flexible et pratique de représenter et de manipuler les données dans Pytorch, ce qui en fait une compétence essentielle pour mesurer dans ce test.
Datasets et Dataloaders dans Pytorch
Datasets et données de données dans Pytorch dans Pytorch Autorisez une gestion et un traitement efficaces des ensembles de données à grande échelle. Ces composants permettent un chargement, une transformation et un lots de données faciles, qui sont cruciaux pour la formation et l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique.
et augmenter les données. Ils permettent des tâches telles que le redimensionnement, la culture et la normalisation des données, améliorant la qualité et la variété des entrées pour les modèles. Tester l'expertise dans les transformations Pytorch est importante pour assurer une préparation robuste et efficace des données. </p> <h4> Les modèles de construction avec Pytorch
Les modèles de construction avec Pytorch impliquent d'utiliser ses outils puissants et API pour définir et personnaliser le réseau de neurones Architectures. Cette compétence est cruciale pour concevoir des modèles adaptés à des tâches spécifiques, permettant la flexibilité et l'innovation dans les applications d'apprentissage automatique.
Optimisation des paramètres du modèle avec pytorch
Optimisation des paramètres du modèle avec Pytorch implique l'utilisation de techniques comme BackPropagation et la descente de gradient pour mettre à jour et optimiser efficacement les poids des modèles. Cette compétence est essentielle pour améliorer les performances du modèle et atteindre une précision plus élevée dans les tâches d'apprentissage automatique.
Fondamentaux de la science des données
Les fondamentaux de la science des données comprennent un large éventail de concepts et techniques utilisés pour analyser et interpréter données. La mesure de cette compétence garantit qu'un candidat possède les connaissances fondamentales requises pour travailler efficacement avec les données et prendre des décisions éclairées.
Basics Python
Les bases Python incluent des concepts de programmation essentiels et une syntaxe dans Python. La mesure de cette compétence garantit qu'un candidat a les connaissances nécessaires pour écrire et comprendre le code Python, qui est largement utilisé dans l'analyse des données et l'apprentissage automatique.
Programmation dans Python
La programmation dans Python implique Appliquer des compétences en langue python pour résoudre des problèmes réels. Cette compétence mesure la maîtrise d'un candidat dans la mise en œuvre d'algorithmes, la rédaction de code efficace et le traitement de diverses structures de données, qui sont toutes importantes dans le contexte du développement et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
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 de pytorch to be based on.
Tenseurs de pytorche
Pytorch Autograd
Pytorch vers l'avant et la propagation vers l'arrière
Formation du modèle Pytorch
Fonctions de perte de pytorch
Fonctions d'activation de Pytorch
Optimisateurs de pytorch
Chargement des données Pytorch
Augmentation des données Pytorch
Prétraitement des données Pytorch
Division de données de données pytorch
Architecture du modèle Pytorch
Évaluation du modèle Pytorch
Réglage hyperparamètre pytorch
Principes de science des données
analyses statistiques
Visualisation de données
Algorithmes d'apprentissage automatique
Syntaxe Python et types de données
Expressions conditionnelles
Boucles et itération
Fonctions et modules
La gestion des fichiers
Programmation orientée objet
Gestion des exceptions
Structures de données
Interactions de base SQL et de base de données
Expressions régulières
Techniques de débogage
Optimisation du code
Documentation et commentaires
Test unitaire à Python

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What roles can I use the PyTorch Test for?

Data scientifique
Ingénieur d'apprentissage automatique
Ingénieur d'apprentissage en profondeur
Analyste de données
Développeur Python
Ingénieur logiciel
Chercheur
Ingénieur en intelligence artificielle
Ingénieur de données
Architecte de données

How is the PyTorch 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

Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique avec Pytorch
Évaluation des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Pytorch
Comprendre les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur
Appliquer des techniques pour la formation du réseau neuronal
Mise en œuvre des réseaux de neurones convolutionnels (CNNS)
Travailler avec des réseaux de neurones récurrents (RNN)
Utiliser l'apprentissage du transfert à Pytorch
Mise en œuvre du traitement du langage naturel (PNL) avec Pytorch
Appliquer des techniques de vision informatique avec Pytorch
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage de renforcement avec Pytorch

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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

Voir l'étude de cas complète

PyTorch 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.