Machine Learning in Azure Online Test

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

• Comprensione delle basi dell'apprendimento automatico di Azure
• Tecniche di preelaborazione e pulizia dei dati utilizzando Azure ML
• Funzionalità ingegneristica e selezione con Azure ML
• Costruire e valutare i modelli di apprendimento automatico in Azure ML
• Lavorare con vari algoritmi di Azure ML per la classificazione e la regressione
• Distribuzione e gestione dei modelli in Azure ML
• Creazione ed esecuzione di condutture ML azure
• According iperparametri in Azure ML
• Utilizzo di Azure Automl per la selezione e la messa a punto del modello automatizzate
• Progettazione di flussi di lavoro di apprendimento automatico utilizzando Azure ML Designer

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

• Preparazione dei dati e ingegneria delle funzionalità

  Preparazione dei dati e ingegneria Feature Prevedi la trasformazione dei dati grezzi in un formato adatto per i modelli ML e la creazione di nuove funzionalità per migliorare le prestazioni del modello. Questa abilità viene misurata nel test per valutare la competenza di un candidato nella preelaborazione dei dati e le tecniche di estrazione delle caratteristiche. e tecniche, oltre a valutare le loro prestazioni e accuratezza. Questa abilità viene misurata nel test per valutare la capacità di un candidato di costruire modelli ML efficaci e valutare i loro risultati con metriche appropriate.

• Azure ML Algoritmi

  Azure ML Algoritm -D -MODELLI ML e tecniche ML che possono essere utilizzati per vari tipi di attività di analisi e previsione dei dati. Questa abilità viene misurata nel test per determinare la familiarità di un candidato con diversi algoritmi ML azzurri e la loro idoneità per scenari specifici. Distribuire modelli ML in ambienti di produzione, monitoraggio delle loro prestazioni e apportare aggiornamenti e miglioramenti necessari. Questa abilità viene misurata nel test per valutare la comprensione da parte di un candidato del ciclo di vita del modello ML end-to-end e la loro capacità di implementare strategie di distribuzione e gestione utilizzando Azure ML.

• Azure ML Pipelines </h4> < P> Azure ML Pipelines consente la creazione e l'orchestrazione di flussi di lavoro ML, automatizzando i passaggi coinvolti nella preparazione dei dati, nella formazione del modello e nella distribuzione. Questa abilità viene misurata nel test per valutare la competenza di un candidato nella progettazione e implementazione di pipeline ML mediante Azure ML. </p> <h4> Tuning iperparametro

  L'ottimizzazione iperparametrica comporta la ricerca dei valori ottimali per gli iperparametri di un Modello ML per massimizzare le sue prestazioni e la sua generalizzazione. Questa abilità viene misurata nel test per valutare le conoscenze e le competenze di un candidato nell'applicazione di tecniche per la messa a punto iperparametro utilizzando Azure ML.

• Azure Automl

  Azure Automl è una funzionalità di Azure ML che automatizza Il processo di selezione del modello e messa a punto iperparametro, consentendo lo sviluppo di modelli ML ad alte prestazioni con un intervento manuale minimo. Questa abilità viene misurata nel test per valutare la comprensione di un candidato di Azure Automl e la loro capacità di utilizzare le sue capacità per uno sviluppo efficiente del modello ML. Strumento senza codice in Azure ML che consente agli utenti di costruire, formare e distribuire visivamente i modelli ML utilizzando un'interfaccia di trascinamento. Questa abilità viene misurata nel test per determinare la familiarità di un candidato con il designer di Azure ML e la loro capacità di sfruttare le sue funzionalità per lo sviluppo del modello ML. Comprensione e interpretazione dei fattori che influenzano le previsioni fatte dai modelli ML. Questa abilità viene misurata nel test per valutare le conoscenze e le abilità di un candidato nell'analisi e nell'interpretazione dei risultati e dei comportamenti dei modelli ML utilizzando le caratteristiche di interpretabilità di Azure ML. Il modello ML si occupa di fornire spiegazioni per le previsioni fatte dai modelli ML, contribuendo a creare fiducia e comprensione nel loro processo decisionale. Questa abilità è misurata nel test per valutare la competenza di un candidato nell'utilizzo delle caratteristiche di spiegabilità del modello ML per fornire modelli ML trasparenti e interpretabili. Distribuzione di modelli ML formati come servizi Web o API, consentendo previsioni in tempo reale e integrazione con altre applicazioni. Questa abilità viene misurata nel test per valutare la capacità di un candidato di distribuire modelli ML in ambienti di produzione utilizzando le tecniche di distribuzione di Azure ML.

• Full list of covered topics

  The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Apprendimento automatico in Azure to be based on.

  Azzurri di lavoro Azure ML

  Azure ML Studio

  Set di dati Azure ML

  Esperimenti di Azure ML

  Preelaborazione dei dati

  Ingegneria

  Selezione delle caratteristiche

  Analisi dei dati esplorativi

  Visualizzazione dati

  Building modello

  Valutazione del modello

  Convalida incrociata

  Metriche di valutazione

  Algoritmi Azure ML

  Apprendimento supervisionato

  Apprendimento senza supervisione

  Algoritmi di classificazione

  Algoritmi di regressione

  Algoritmi di clustering

  Riduzione della dimensionalità

  Distribuzione del modello Azure ML

  Distribuzione del servizio Web

  Versioni del modello

  Monitoraggio del modello

  Condutture ML azure

  Creazione della pipeline

  Pianificazione della pipeline

  Monitoraggio della pipeline

  Tuning iperparametro

  Ricerca della griglia

  Ricerca casuale

  Ottimizzazione bayesiana

  Automl Azure

  Selezione automatizzata del modello

  Tuning iperparametro automatizzato

  Ingegneria automatica delle caratteristiche

  Azure ML Designer

  Sviluppo del modello di drag-and-drop

  Creazione del modulo personalizzato

  Esecuzione della pipeline

  Azure ML Interpretabilità

  Importanza della caratteristica

  Spiegazioni del modello

  Interpretabilità locale

  Interpretabilità globale

  Azure Ml Model Spiegabilità

  Apprendimento automatico interpretabile

  AI spiegabile

  Spiegazioni controfattuali

  Distribuzione del modello Azure ML

  Azure Kubernetes Service (AKS)

  Azure Container Istances (ACI)

  Applicazione Insights

  Azure ML Model Management

  Versioni del modello

  Slot di distribuzione del modello

  Ridimensionamento del modello e prestazioni

  Integrazione e distribuzione continua (CI/CD)

• Ingegnere dell'apprendimento automatico
• Data scienziata
• Analista dati
• Ingegnere AI
• Ingegnere del software
• Ingegnere dei dati
• Analista di affari
• Ricercatore
• Consulente AI
• Ricercatore di intelligenza artificiale

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

• Interpretazione e spiegazione dei modelli usando l'interpretazione di Azure ML
• Distribuzione di modelli per la produzione con distribuzione del modello ML Azure
• Comprensione di Azure Databricks e la sua integrazione con Azure ML
• Utilizzo di Azure ML per le attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
• Implementazione di soluzioni per la visione informatica utilizzando Azure ML
• Lavorare con i dati delle serie temporali in Azure ML
• Gestire il calcolo distribuito con Azure ML
• Utilizzo di Azure ML per l'apprendimento del rinforzo
• Applicazione di tecniche di rilevamento delle anomalie in Azure ML