Why you should use Machine Learning Assessment Test?

The 機械学習評価テスト 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: 予測分析のための線形回帰モデルの実装モデル最適化のために勾配降下アルゴリズムの適用機械学習モデルにおける過剰適合および過小装備の問題を特定して緩和する分類タスクにサポートベクトルマシンを利用します機械学習モデルのバイアスと分散の概念を理解する監視された学習モデルのパフォーマンスを評価するために相互検証を実行するクラスタリングなどの監視されていない学習にさまざまな手法を適用しますモデル効率を改善するための次元削減方法の実装適切な評価メトリックを使用して、機械学習モデルの評価機能エンジニアリング技術を利用して、モデルのパフォーマンスを向上させます

Machine Learning Assessment Test

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

線形回帰 勾配降下 過剰適合と装着 ベクターマシンをサポートします バイアスと分散 相互検証 監視された学習 監視されていない学習 クラスタリング 次元削減 モデル評価 機能エンジニアリング

About the test:

雇用前の機械学習評価テストは、機能エンジニアリング、回帰、分散、条件付き確率、クラスタリング、意思決定ツリー、最近隣人、ナイーブベイズ、バイアス、過剰フィッティングなどの機械学習の基礎に関する候補者の理解を評価します。このテストでは、データセットを収集して準備し、モデルを訓練し、モデルを評価し、モデルのパフォーマンスを繰り返し改善する能力についても評価します。

Covered skills:

線形回帰
過剰適合と装着
バイアスと分散
監視された学習
クラスタリング
モデル評価

勾配降下
ベクターマシンをサポートします
相互検証
監視されていない学習
次元削減
機能エンジニアリング

Preview this test

サンプルスコアカードを表示します

9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist 機械学習開発者s

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:

線形回帰アルゴリズムを実装および理解できる
勾配降下最適化アルゴリズムに熟練しています
機械学習モデルの過剰適合と装着の概念に精通している
分類タスクにサポートベクトルマシンを適用できます
機械学習モデルのバイアスと分散を認識して管理できる
モデル評価のための相互検証技術に熟練しています
監視された学習アルゴリズムの経験
監視されていない学習アルゴリズムに精通しています
クラスタリングタスクの実行に能力があります
次元削減技術を適用できます
機械学習モデルの評価に熟練しています
モデルのパフォーマンスを向上させるための機能エンジニアリングの実行に熟練しています

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

サンプルスコアカードを表示します

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

これらは、10,000以上の質問のライブラリからのわずかなサンプルです。これに関する実際の質問機械学習評価テストグーグルできません.

🧐 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

Adaface を使用することで、最初の選考プロセスを 75% 以上最適化することができ、採用担当マネージャーと人材獲得チームの両方にとって貴重な時間を解放することができました。

Brandon Lee, 人々の責任者, Love, Bonito

Preview this test

サンプルスコアカードを表示します

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment 機械学習評価テスト 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 機械学習評価テスト 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

サンプルスコアカードを表示します

Preview this test

サンプルスコアカードを表示します

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

サンプルスコアカードを表示します

About the Machine Learning Online Test

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

The 機械学習評価テスト 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:

予測分析のための線形回帰モデルの実装
モデル最適化のために勾配降下アルゴリズムの適用
機械学習モデルにおける過剰適合および過小装備の問題を特定して緩和する
分類タスクにサポートベクトルマシンを利用します
機械学習モデルのバイアスと分散の概念を理解する
監視された学習モデルのパフォーマンスを評価するために相互検証を実行する
クラスタリングなどの監視されていない学習にさまざまな手法を適用します
モデル効率を改善するための次元削減方法の実装
適切な評価メトリックを使用して、機械学習モデルの評価
機能エンジニアリング技術を利用して、モデルのパフォーマンスを向上させます

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?

線形回帰
線形回帰は、従属変数と1つ以上の独立変数の間の線形関係を確立することを目的とする統計的モデリング手法です。このテストでは、基本的な回帰概念に関する候補者の理解と、実際の問題を解決する際に線形回帰モデルを適用する能力を評価することを評価します。
勾配降下
勾配降下はモデルのコスト関数を最小限に抑えるために、機械学習で広く使用されている最適化アルゴリズム。最適なソリューションを見つけるために、最も急な降下の方向にモデルのパラメーターを繰り返し調整します。このスキルを測定することで、勾配ベースの方法を介して機械学習モデルの実装と最適化における候補者の習熟度を評価するのに役立ちます。密接に、目に見えないデータの一般化とパフォーマンスの低下につながります。一方、装着は、モデルが単純すぎてデータ内の根本的なパターンをキャプチャできない場合に発生します。候補者の過剰適合と過小装着に関する理解を評価することは、モデルの複雑さの知識と最適なパフォーマンスのために適切なバランスを見つける能力を測定するのに役立ちます。分類および回帰タスクに使用される教師の学習アルゴリズムです。彼らは、異なるクラスを分離するか、連続値を予測する最適なハイパープレーンを見つけます。このスキルの測定は、リクルーターがSVMを利用する候補者の能力と、線形および非線形分類または回帰の両方の問題を処理する能力を評価するのに役立ちます。
バイアスと分散
バイアスはモデルの過度に単純化された仮定によって導入されたエラー。分散は、トレーニングデータの変動に対するモデルの感度を測定します。これらの2つの概念は、適合と過剰適合のトレードオフを理解するのに役立ちます。候補者のバイアスと分散に関する知識を評価することにより、採用担当者はモデルのパフォーマンスの理解とモデルを微調整する能力を評価することができます。機械学習モデルのパフォーマンスと一般化機能を評価するために使用される手法。トレーニングとテストのためにデータを複数のサブセットに分割し、モデルのパフォーマンスのより堅牢な評価を可能にすることが含まれます。相互検証に関する候補者の知識を評価することは、モデル評価の専門知識と過剰なパフォーマンスの推定を回避する能力を決定するのに役立ちます。モデルは、ラベル付きデータから学習して、予測または分類を行います。モデルが予測することを目的とする明確なターゲット変数を持つことが含まれます。このスキルを評価することで、候補者の監督された学習アルゴリズムとさまざまな予測タスクに適用する能力に関する理解を測定するのに役立ちます。非標識データから、特定のターゲット変数のないパターンまたは構造を見つける。このスキルは、クラスタリングや次元の削減など、監視されていない学習アルゴリズムに対する候補者の精通を測定し、構造化されていないデータから意味のある洞察を抽出する能力を測定します。そのグループは、その特性または類似性に基づいて同様のデータポイントを結び付けます。データ内の自然の構造またはカテゴリを識別するのに役立ちます。クラスタリングアルゴリズムに関する候補者の知識を評価することは、データ内のパターンを探索する習熟度と、さらなる分析のためにデータセットを意味のあるクラスターにセグメント化する能力を意味します。機械学習モデルの入力変数/機能の数を減らす。重要な情報を保持しながら、冗長または無関係な機能を削除することにより、複雑なデータセットを簡素化するのに役立ちます。このスキルを評価することで、リクルーターは候補者の機能選択技術とモデルのパフォーマンスと解釈性を向上させる能力に関する理解を評価することができます。
モデル評価
モデル評価は、パフォーマンスとパフォーマンスを評価するプロセスです。機械学習モデルの品質。これには、さまざまなメトリックと手法を使用して、モデルが目に見えないデータにどの程度一般化するかを測定することが含まれます。このスキルを評価することで、リクルーターは、さまざまなモデルの評価と比較における候補者の習熟度と、特定のタスクに最も適切なモデルを選択する能力を決定するのに役立ちます。新しい機能を作成したり、既存の機能を変換して機械学習モデルのパフォーマンスを向上させたりします。データの根本的なパターンをよりよく表すために、変数を選択、作成、または変更することが含まれます。このスキルを測定することで、リクルーターは、洞察力に富んだ機能エンジニアリング技術を通じてモデルの予測力を高めるための候補者の専門知識を評価できます。
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 機械学習評価テスト to be based on.
線形回帰
通常の最小二乗
勾配降下
確率的勾配降下
バッチ勾配降下
尾根回帰
ラッソ回帰
多項式回帰
正則化
オーバーフィッティング
弱者
ベクターマシンをサポートします
カーネルのトリック
ハイパープレーン
ソフトマージン
ハードマージン
バイアス
分散
相互検証
k-fold交差検証
休暇を残します
ホールドアウトメソッド
監視された学習
分類
回帰
決定木
ランダムフォレスト
素朴なベイズ
k-nearest Neighbors
ニューラルネットワーク
監視されていない学習
クラスタリング
k-means
階層
dbscan
次元削減
PCA（主成分分析）
LDA（線形判別分析）
t-sne（t分配された確率的隣接埋め込み）
モデル評価
正確さ
精度
想起
F1スコア
ROC曲線
AUC（曲線下の面積）
混乱マトリックス
機能エンジニアリング
データ変換
機能スケーリング
ダミー変数
可変相互作用
欠落データの処理
外れ値の検出

Preview this test

サンプルスコアカードを表示します

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

機械学習開発者
機械学習エンジニア
データサイエンティスト
データアナリスト
人工知能エンジニア
データエンジニア
ビジネスアナリスト
研究科学者
統計アナリスト
データマイニングスペシャリスト

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

分類タスクのための決定ツリーとランダムフォレストの実装
モデルのパフォーマンスを向上させるために、袋詰めやブーストなどのアンサンブル方法を適用する
ニューラルネットワークの概念と応用を理解する
複雑なタスクのディープラーニングモデルの実装
テキスト分類と感情分析のために自然言語処理技術を利用する
パーソナライズされた推奨事項に推奨システムを適用します
強化学習の概念と応用を理解する
将来の傾向を予測するための時系列分析の実装
異常検出技術を利用して、データの異常なパターンを特定する
転送学習を適用して、事前に訓練されたモデルから知識を活用します

Preview this test

サンプルスコアカードを表示します

採用担当者は、パネル面接中に尋ねる専門的な質問を通じて、どの候補者がより良いスコアを持っているかを判断し、スコアが低い候補者と区別できると感じました。彼らです非常に満足 Adaface のスクリーニングで最終候補者リストに選ばれた候補者の質を重視します。

85%

スクリーニング時間の短縮

完全なケーススタディを表示します

Machine Learning Hiring Test よくある質問

機械学習テストにはどのような質問が含まれていますか？

この雇用前の機械学習テストは、候補者が自分の能力を実証する必要があるシナリオベースの質問で構成されています。

機械学習アルゴリズムのデータを準備します
ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、決定ツリー、ランダムフォレストなどのMLアルゴリズムを分類するために使用する
クラスタリングアルゴリズムを作成します
特定のユースケースに最も適切なアルゴリズムを提案する
学習アルゴリズムのパフォーマンスを推定します

このテストまたは評価は、シニア機械学習エンジニアの役割に使用できますか？

シニア機械学習エンジニアの場合、カスタムテストをリクエストできます。 48時間以内に、当社の主題の専門家は、職務記述書と年功序列レベルに従って評価をカスタマイズします。ファンダメンタルズに加えて、上級の役割の典型的なテストは、候補者の能力のテストに焦点を当てます。

構造MLプロジェクト
さまざまな機械学習アルゴリズムの欠点を特定します
データクリーニングとデータラベル付けプロセスを設計します
適切な評価メトリックを選択して、モデルのパフォーマンスを向上させます
機械学習アルゴリズムに対するハードウェアパフォーマンスの影響を評価する

複数のスキルを1つのカスタム評価に組み合わせることはできますか？

そのとおり。カスタム評価は、職務内容に基づいて設定され、指定したすべての必須スキルに関する質問が含まれます。

アンチチートまたは監督の機能はありますか？

次のアンチチート機能があります。

グーグル不可能な質問
IP監督
Webの提案
ウェブカメラの監督
盗作の検出
安全なブラウザ

[プロクチャリング機能]（https://www.adaface.com/proctoring）の詳細をご覧ください。

テストスコアを解釈するにはどうすればよいですか？

留意すべき主なことは、評価が選択ツールではなく排除ツールであることです。スキル評価が最適化され、技術的にその役割の資格がない候補者を排除するのに役立ちます。これは、役割の最良の候補者を見つけるのに役立つために最適化されていません。したがって、評価を使用する理想的な方法は、しきい値スコア（通常は55％、ベンチマークを支援します）を決定し、インタビューの次のラウンドのしきい値を超えてスコアを上回るすべての候補者を招待することです。