Why you should use Deep Learning Online Test?

The Test di apprendimento profondo 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: Capacità di costruire e formare reti neurali Comprensione delle tecniche di normalizzazione dei dati Conoscenza di varie funzioni di costo e funzioni di attivazione Competenza nell'implementazione di backpropagation Capacità di progettare e ottimizzare le reti neurali convoluzionali Familiarità con reti neurali ricorrenti e loro applicazioni Comprensione delle reti contraddittiche generative e dei loro componenti Conoscenza delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale Competenza negli algoritmi e tecniche della visione artificiale informatica Capacità di applicare l'apprendimento del trasferimento in modelli di apprendimento profondo

Deep Learning Online Test

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

Reti neurali Normalizzazione dei dati Funzioni di costo e funzioni di attivazione Backpropagation Reti neurali Reti neurali convoluzionali Reti neurali ricorrenti Reti contraddittorie generative Elaborazione del linguaggio naturale Visione computerizzata Trasferisci l'apprendimento Autoencoders Algoritmi di ottimizzazione

About the test:

Il test di pre-assunzione di Deep Learning Valuta una comprensione da parte di un candidato di concetti di core di apprendimento profondo come funzioni di attivazione, backpropagation, RNNS e CNNS, tasso di apprendimento, abbandono, normalizzazione batch, pipeline di elaborazione dei dati, percetri multistrato e normalizzazione dei dati. Questo test si concentra anche sulla loro capacità di applicare algoritmi di apprendimento profondo per utilizzare casi come la visione informatica, il riconoscimento delle immagini, il rilevamento degli oggetti, la classificazione del testo ecc.

Covered skills:

Reti neurali
Funzioni di costo e funzioni di attivazione
Reti neurali
Reti neurali ricorrenti
Elaborazione del linguaggio naturale
Trasferisci l'apprendimento
Algoritmi di ottimizzazione

Normalizzazione dei dati
Backpropagation
Reti neurali convoluzionali
Reti contraddittorie generative
Visione computerizzata
Autoencoders

Try practice test

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9 reasons why

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

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:

Comprensione e implementazione di reti neurali
Applicazione delle tecniche di normalizzazione dei dati
Selezione di funzioni di costo e funzioni di attivazione appropriate
Implementazione dell'algoritmo di backpropagation
Progettare e valutare le reti neurali convoluzionali
Sviluppare reti neurali ricorrenti
Creazione di reti di avversaria generativa
Applicazione di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale
Implementazione di algoritmi di visione artificiale
Comprensione e implementazione dell'apprendimento del trasferimento
Sviluppo di autoencoders
Ottimizzazione dei modelli di apprendimento profondo utilizzando algoritmi di ottimizzazione

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

Try practice test

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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

Questi sono solo un piccolo campione della nostra biblioteca di oltre 10.000 domande. Le domande reali su questo Test di apprendimento profondo sarà non googleabile.

🧐 Question
Medium Changed decision boundary	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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

Con Adaface siamo stati in grado di ottimizzare il nostro processo di screening iniziale fino al 75%, liberando tempo prezioso sia per i responsabili delle assunzioni che per il nostro team di acquisizione dei talenti!

Brandon Lee, Capo del Popolo, Love, Bonito

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Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test di apprendimento profondo 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 di apprendimento profondo 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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Visualizza la scorecard campione

About the Deep Learning Assessment Test

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

The Test di apprendimento profondo 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:

Capacità di costruire e formare reti neurali
Comprensione delle tecniche di normalizzazione dei dati
Conoscenza di varie funzioni di costo e funzioni di attivazione
Competenza nell'implementazione di backpropagation
Capacità di progettare e ottimizzare le reti neurali convoluzionali
Familiarità con reti neurali ricorrenti e loro applicazioni
Comprensione delle reti contraddittiche generative e dei loro componenti
Conoscenza delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale
Competenza negli algoritmi e tecniche della visione artificiale informatica
Capacità di applicare l'apprendimento del trasferimento in modelli di apprendimento profondo

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?

Neural Networks
Le reti neurali sono un modello computazionale ispirato alle reti neurali biologiche. Sono composti da strati di nodi interconnessi o neuroni artificiali, che procedono e trasmettono informazioni usando input ponderati. Sono misurati in questo test per valutare la comprensione dei concetti fondamentali nell'apprendimento profondo.
Normalizzazione dei dati
La normalizzazione dei dati è una tecnica utilizzata per standardizzare l'intervallo dei valori dei dati. Implica la trasformazione dei dati in una scala coerente, in genere tra 0 e 1. Questa abilità viene misurata in questo test per valutare la capacità di preelaborare i dati efficace Funzioni di funzioni e di attivazione </h4> <p> Le funzioni di costo vengono utilizzate per misurare la differenza tra i valori previsti e effettivi in una rete neurale, guidando il processo di apprendimento. Le funzioni di attivazione introducono la non linearità all'output di ciascun neurone in una rete neurale, consentendo calcoli complessi. Questa abilità è misurata in questo test per valutare la conoscenza della selezione di funzioni di costo e attivazione appropriate per compiti diversi.
Backpropagation
Backpropagation è un algoritmo chiave per la formazione delle reti neurali. Calcola i gradienti dei parametri della rete rispetto alla perdita, consentendo la regolazione dei pesi negli strati precedenti. Questa abilità viene misurata in questo test per valutare la comprensione di come i gradienti si propagano all'indietro attraverso una rete neurale per un apprendimento efficiente.
Network neurali convoluzionali
Network neurali convoluzionali (CNN) Modelli appositamente progettati per l'elaborazione dei dati della griglia strutturati, come le immagini. Sono costruiti sull'idea di convoluzione, in cui i filtri scansionano ed estraggono i modelli locali dai dati di input. Questa abilità è misurata in questo test per valutare la conoscenza dell'architettura della CNN e la sua applicazione in compiti di visione artificiale.
Reti neurali ricorrenti
Reti neurali ricorrenti (RNN) sono reti neurali che elaborano Dati sequenziali a lunghezza variabile, come testo o serie temporale. Hanno connessioni di feedback che consentono alle informazioni di persistere in tutta la rete. Questa abilità è misurata in questo test per valutare la comprensione degli RNN e la loro capacità di modellare i modelli sequenziali.
Networks di avversari generativi </sco generatore e discriminatore. Sono addestrati insieme in un processo competitivo, in cui il generatore mira a produrre dati sintetici indistinguibili dai dati reali. Questa abilità è misurata in questo test per valutare la conoscenza dell'architettura GAN e la sua applicazione nella generazione di dati realistici. </p> <h4> Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) comporta l'interazione tra computer e computer linguaggio umano. Comprende compiti come il riconoscimento vocale, la classificazione del testo e la traduzione delle macchine. Questa abilità viene misurata in questo test per valutare la comprensione delle tecniche NLP e la loro applicazione in varie attività relative al linguaggio.
Computer Vision
La visione del computer è un ramo dell'intelligenza artificiale che tratta Con l'interpretazione di informazioni visive da immagini o video. Implica compiti come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento delle immagini e la segmentazione delle immagini. Questa abilità è misurata in questo test per valutare la conoscenza degli algoritmi di visione informatica e la loro applicazione nel risolvere i problemi di percezione visiva.
Transfer Learning
Il trasferimento dell'apprendimento si riferisce alla sfruttamento dei modelli pre-allenati su Un'attività per migliorare le prestazioni su un'altra attività. Utilizzando le conoscenze acquisite dai compiti precedenti, il trasferimento dell'apprendimento può ridurre significativamente la quantità di dati di formazione e il tempo richiesto. Questa abilità viene misurata in questo test per valutare la comprensione del trasferimento di caratteristiche apprese da un dominio all'altro.
Autoencoders
Autoencoders sono reti neurali progettate per ricostruire i dati di input da una rappresentazione compressa , chiamato spazio latente. Sono spesso usati per l'apprendimento non supervisionato e la riduzione della dimensionalità. Questa abilità viene misurata in questo test per valutare la conoscenza degli autoencoders e la loro applicazione in attività come la compressione dei dati e il rilevamento delle anomalie.
Algoritmi di ottimizzazione
Algoritmi di ottimizzazione svolgono un ruolo cruciale nella formazione della neurale Reti regolando iterativamente i parametri del modello per ridurre al minimo la perdita di allenamento. Esempi includono la discesa a gradiente stocastico (SGD), Adam e RMSPROP. Questa abilità viene misurata in questo test per valutare la familiarità con diversi algoritmi di ottimizzazione e il loro impatto sulla convergenza e sulle prestazioni della rete.
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 di apprendimento profondo to be based on.
Neurone
Discesa gradiente
Rete neurale feedforward
Pregiudizio
Funzione di attivazione
Inizializzazione del peso
Eccessivo
Regolarizzazione
Funzione di perdita
Tasso di apprendimento
Normalizzazione batch
Ritirarsi
Strato convoluzionale
Raggruppamento
Rete neurale ricorrente
Lstm
Gan
Modellazione linguistica
Parola incorporazioni
Architettura della CNN
Classificazione delle immagini
Rilevamento di oggetti
Segmentazione delle immagini
Architettura RNN
Riconoscimento vocale
Analisi del sentimento
Insegnamento rafforzativo
Generazione di testo
Algoritmi di ottimizzazione
Adam Optimizer
Discesa a gradiente stocastico
Decadimento del tasso di apprendimento
Trasferisci le tecniche di apprendimento
Modelli pretratti
Architettura di autoencoder
Riduzione della dimensionalità
Encoder-decoder
Tuning iperparametro
Aumento dei dati
Autocoder regolarizzati
Iniezione di rumore
Problema di gradiente svanisce
Modelli generativi
Allenamento GAN
Generazione di immagini
Attacchi contraddittori
Interpretabilità della CNN
Meccanismi di attenzione
Comprensione del linguaggio naturale
Risposta alla domanda visiva
Didascalie all'immagine
Transformers
Bert
Apprendimento di rinforzo profondo
Gradiente politico
Iterazione del valore
Q-Learning
Autoencoders per il rilevamento di anomalie
Reti neurali artificiali

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Data scienziata
Ingegnere dell'apprendimento automatico
Ricercatore di intelligenza artificiale
Ingegnere di apprendimento profondo
Analista dati
Ingegnere della visione artificiale
Ingegnere di elaborazione del linguaggio naturale
Consulente AI
Ruoli di intelligenza artificiale
Ricercatore

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

Conoscenza degli autoencoders e delle loro applicazioni
Competenza negli algoritmi di ottimizzazione per le reti neurali
Capacità di implementare la discesa per gradiente e le sue varianti
Comprensione della discesa del gradiente stocastico e delle sue varianti
Conoscenza delle tecniche di programmazione dei tassi di apprendimento
Competenza nella normalizzazione batch nelle reti neurali
Capacità di implementare la regolarizzazione del dropout nei modelli
Comprensione delle strategie di inizializzazione del peso
Conoscenza della fermata anticipata nella formazione di reti neurali
Competenza nelle tecniche di valutazione e validazione del modello

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I responsabili delle assunzioni hanno ritenuto che, attraverso le domande tecniche poste durante le interviste del panel, erano in grado di individuare quali candidati avevano ottenuto i punteggi migliori e di differenziarli da quelli che non avevano ottenuto altrettanto punteggio. Sono altamente soddisfatto con la qualità dei candidati selezionati con lo screening Adaface.

85%

Riduzione del tempo di screening

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Deep Learning Hiring Test Domande frequenti

Posso combinare più competenze in una valutazione personalizzata?

Si assolutamente. Le valutazioni personalizzate sono impostate in base alla descrizione del tuo lavoro e includeranno domande su tutte le competenze indispensabili che specificate.

Hai in atto delle caratteristiche anti-cheat o procuratore?

Abbiamo in atto le seguenti caratteristiche anti-cheat:

Domande non googiche
Proctoring IP
procuratore web
Proctor di webcam
Rilevamento del plagio
Sicuro browser

Leggi di più sulle caratteristiche di procuratore.

Come interpreto i punteggi dei test?

La cosa principale da tenere a mente è che una valutazione è uno strumento di eliminazione, non uno strumento di selezione. Una valutazione delle competenze è ottimizzata per aiutarti a eliminare i candidati che non sono tecnicamente qualificati per il ruolo, non è ottimizzato per aiutarti a trovare il miglior candidato per il ruolo. Quindi il modo ideale per utilizzare una valutazione è decidere un punteggio di soglia (in genere il 55%, ti aiutiamo a benchmark) e invitiamo tutti i candidati che segnano al di sopra della soglia per i prossimi round di intervista.

Per quale livello di esperienza posso usare questo test?

Ogni valutazione di Adaface è personalizzata per la descrizione del tuo lavoro/ personaggio del candidato ideale (i nostri esperti in materia sceglieranno le domande giuste per la tua valutazione dalla nostra biblioteca di oltre 10000 domande). Questa valutazione può essere personalizzata per qualsiasi livello di esperienza.

Ogni candidato riceve le stesse domande?

Sì, ti rende molto più facile confrontare i candidati. Le opzioni per le domande MCQ e l'ordine delle domande sono randomizzate. Abbiamo anti-cheatri/procuratore in atto. Nel nostro piano aziendale, abbiamo anche la possibilità di creare più versioni della stessa valutazione con questioni di difficoltà simili.