Machine Learning in Azure Online Test

The Machine learning 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:

• Inzicht in de basisprincipes van Azure Machine Learning
• Gegevens voorbewerking en reinigingstechnieken met behulp van Azure ML
• Feature engineering en selectie met Azure ML
• Modellen voor het bouwen en evalueren van machine learning in Azure ML
• Werken met verschillende Azure ML -algoritmen voor classificatie en regressie
• Modellen implementeren en beheren in Azure ML
• Azure ML Pipelines maken en uitvoeren
• Het afstemmen van hyperparameters in Azure ML
• Gebruikmakend van Azure Automl voor geautomatiseerde modelselectie en -afstemming
• Workflows voor het ontwerpen van machine learning met behulp van Azure ML -ontwerper

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.

• Modelopbouw en evaluatie

  Modelopbouw en evaluatie Focus op het maken van ML -modellen met behulp van verschillende algoritmen en technieken, samen met het beoordelen van hun prestaties en nauwkeurigheid. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om het vermogen van een kandidaat te peilen om effectieve ML -modellen te construeren en hun resultaten te evalueren met geschikte metrieken.

• azure ml -algoritmen

  azure ml -algoritmen omvatten een reeks pre -Gebouwde ML -modellen en technieken die kunnen worden gebruikt voor verschillende soorten data -analyse en voorspellingstaken. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om de bekendheid van een kandidaat te bepalen met verschillende Azure ML -algoritmen en hun geschiktheid voor specifieke scenario's.

• Modelimplementatie en -beheer

  Modelimplementatie en -beheer omvatten de processen van de processen van de processen van de processen van ML -modellen implementeren in productieomgevingen, het bewaken van hun prestaties en het aanbrengen van nodige updates en verbeteringen. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om het begrip van een kandidaat van de levenscyclus van het end-to-end ML-model te beoordelen en hun vermogen om implementatie- en managementstrategieën te implementeren met behulp van Azure Ml.

• Azure ML Pipelines </H4> <</h4> < P> Azure ML Pipelines maakt het maken en orkestratie van ML -workflows mogelijk, de stappen automatiseren die betrokken zijn bij gegevensvoorbereiding, modelopleiding en implementatie. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om de bekwaamheid van een kandidaat te evalueren bij het ontwerpen en implementeren van ML -pijpleidingen met behulp van Azure Ml. </p> <h4> Hyperparameter Tuning

  Hyperparameter Tuning omvat het vinden van de optimale waarden voor de hyperparameters van een ML -model om de prestaties en generalisatie ervan te maximaliseren. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om de kennis en expertise van een kandidaat te beoordelen in het toepassen van technieken voor hyperparameterafstemming met behulp van Azure Ml.

• Azure Automl

  Azure Automl is een functie in Azure ML die automatiseert Het proces van modelselectie en afstemming van hyperparameter, waardoor de ontwikkeling van goed presterende ML-modellen met minimale handmatige interventie mogelijk wordt. Deze vaardigheid wordt gemeten in de test om het begrip van een kandidaat van Azure Automl te peilen en hun vermogen om de mogelijkheden te gebruiken voor efficiënte ML -modelontwikkeling.

• Azure ML Designer </H4> <p> Azure ML -ontwerper is een No-code tool in Azure ML waarmee gebruikers ML-modellen visueel kunnen bouwen, trainen en implementeren met behulp van een drag-and-drop-interface. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om de bekendheid van een kandidaat met Azure ML -ontwerper te bepalen en hun vermogen om de functionaliteiten voor ML -modelontwikkeling te benutten. </p> <h4> azure ml interpreteerbaarheid

  azure ml interpreteerbaarheid richt zich op op Inzicht in en interpreteren van de factoren die de voorspellingen van ML -modellen beïnvloeden. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om de kennis en vaardigheden van een kandidaat te evalueren bij het analyseren en interpreteren ML Model Legeerbaarheid houdt zich bezig met het geven van verklaringen voor de voorspellingen van ML-modellen, waardoor vertrouwen en begrip in hun besluitvormingsproces wordt opgebouwd. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om de bekwaamheid van een kandidaat te beoordelen bij het gebruik van Azure ML -modeluitklaarbaarheidsfuncties om transparante en interpreteerbare ML -modellen te bieden.

• Azure ML Model Implementatie

  Azure ML Model Model Conc dit is Trainde ML-modellen als webservices of API's implementeren, waardoor realtime voorspellingen en integratie met andere applicaties mogelijk zijn. Deze vaardigheid wordt in de test gemeten om het vermogen van een kandidaat te peilen om ML -modellen in productieomgevingen te implementeren met behulp van Azure ML -implementatietechnieken.

• 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 Machine learning in Azure to be based on.

  Azure ML Workspaces

  Azure ML Studio

  Azure ML -gegevenssets

  Azure ML -experimenten

  Gegevens voorbewerking

  Feature Engineering

  Selectie van functies

  Verkennende gegevensanalyse

  Data visualisatie

  Model gebouw

  Modelevaluatie

  Kruisvalidatie

  Evaluatiemetrieken

  Azure ML -algoritmen

  Leren onder toezicht

  Zonder toezicht leren

  Classificatie -algoritmen

  Regressie -algoritmen

  Clusteringalgoritmen

  Dimensionaliteitsvermindering

  Azure ML Model Implementatie

  Webservice -implementatie

  Modelversie

  Modelbewaking

  Azure ML Pipelines

  Pijpleidingcreatie

  Pijpleidingplanning

  Pijpleidingbewaking

  Hyperparameterafstemming

  Grid Search

  Willekeurige zoekopdracht

  Bayesiaanse optimalisatie

  Azure Automl

  Geautomatiseerde modelselectie

  Geautomatiseerde afstemming van hyperparameter

  Geautomatiseerde functie -engineering

  Azure ML -ontwerper

  Drag-and-drop modelontwikkeling

  Custom Module Creation

  Pijplijnuitvoering

  Azure ml interpreteerbaarheid

  Functie belang

  Model verklaringen

  Lokale interpreteerbaarheid

  Wereldwijde interpreteerbaarheid

  Azure ML Model verklaarbaarheid

  Interpreteerbaar machine learning

  Uitlegbare AI

  Counterfactual uitleg

  Azure ML Model Implementatie

  Azure Kubernetes Service (AKS)

  Azure Container -instanties (ACI)

  Application Insights

  Azure ML Model Management

  Modelversie

  Model implementatie slots

  Modelschaling en prestaties

  Continue integratie en implementatie (CI/CD)

• Ingenieur van machine learning
• Data scientist
• Data -analist
• AI -ingenieur
• Software ontwikkelaar
• Data Engineer
• Bedrijfsanalist
• Onderzoekwetenschapper
• AI -consultant
• AI -onderzoeker

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

• Modellen interpreteren en uitleggen met behulp van Azure ML -interpreteerbaarheid
• Modellen inzetten voor productie met Azure ML -modelimplementatie
• Inzicht in Azure Databricks en de integratie ervan met Azure ML
• Gebruikmakend van Azure ML voor taken voor natuurlijke taalverwerking (NLP)
• Computer visie -oplossingen implementeren met behulp van Azure ML
• Werken met tijdreeksgegevens in Azure ML
• Handeling gedistribueerd computergebruik met Azure ML
• Gebruikmakend van Azure ML voor het leren van versterking
• Anomaly -detectietechnieken toepassen in Azure ML