Search test library by skills or roles
⌘ K

About the test:

De beoordelingstest voorafgaand aan het werk van machine learning evalueert het begrip van een kandidaat van fundamentals van machine learning zoals functie-engineering, regressie, variantie, voorwaardelijke waarschijnlijkheid, clustering, beslissingsbomen, dichtstbijzijnde buren, naïeve Bayes, bias en overfitting. De test beoordeelt hen ook op hun vermogen om de dataset te verzamelen en voor te bereiden, een model te trainen, het model te evalueren en de prestaties van het model iteratief te verbeteren.

Covered skills:

  • Lineaire regressie
  • Overfitting en onderbroken
  • Vooringenomenheid en variantie
  • Leren onder toezicht
  • Clustering
  • Modelevaluatie
  • Gradiëntafdaling
  • Ondersteuning van vectormachines
  • Kruisvalidatie
  • Zonder toezicht leren
  • Dimensionaliteitsvermindering
  • Feature Engineering

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Ontwikkelaar van machine learnings

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:

  • In staat om lineaire regressie -algoritmen te implementeren en te begrijpen
  • Bekwaam in de algoritmen voor optimalisatie van gradiëntafdaling
  • Bekend met de concepten van overfitting en onderbroken modellen in machine learning
  • In staat om ondersteuningsvectormachines toe te passen voor classificatietaken
  • In staat om bias en variantie in modellen voor machine learning te herkennen en te beheren
  • Bekwaam in kruisvalidatietechnieken voor modelevaluatie
  • Ervaren in begeleide leeralgoritmen
  • Ken goed in niet -gecontroleerde leeralgoritmen
  • Competent in het uitvoeren van clustertaken
  • In staat om technieken voor dimensionaliteitsreductie toe te passen
  • Bekwaam in het evalueren van modellen voor machine learning
  • Bekwaam in het uitvoeren van functie -engineering voor het verbeteren van modelprestaties
Reason #2

No trick questions

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
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

Dit zijn slechts een klein monster uit onze bibliotheek met meer dan 10.000 vragen. De werkelijke vragen hierover Machine learning beoordelingstest zal niet-googelbaar zijn.

🧐 Question


Gradient descent optimization
Gradient Descent
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
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
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
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
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


Gradient descent optimization
Gradient Descent

2 mins

Machine Learning


Less complex decision tree model
Model Complexity

2 mins

Machine Learning


n-gram generator

2 mins

Machine Learning


Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering

2 mins

Machine Learning


Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation

2 mins

Machine Learning
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Gradient descent optimization
Gradient Descent
Machine Learning
Easy2 mins
Less complex decision tree model
Model Complexity
Machine Learning
Medium2 mins
n-gram generator
Machine Learning
Easy2 mins
Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Machine Learning
Easy2 mins
Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation
Machine Learning
Easy2 mins
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries

Met Adaface konden we ons eerste screeningproces optimaliseren met meer dan 75%, waardoor we kostbare tijd vrijmaken voor zowel wervingsmanagers als ons talent -acquisitieteam!

Brandon Lee, Hoofd van mensen, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Machine learning beoordelingstest 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 Machine learning beoordelingstest 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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring

Learn more

About the Machine Learning Online Test

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

The Machine learning beoordelingstest 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:

  • Lineaire regressiemodellen implementeren voor voorspellende analyses
  • Gradiënt -afdalingsalgoritme toepassen voor modeloptimalisatie
  • Het identificeren en verzachten van overfitting- en onderbevestigingsproblemen in modellen voor machine learning
  • Gebruikmakend van ondersteuningsvectormachines voor classificatietaken
  • Inzicht in de concepten van bias en variantie in modellen voor machine learning
  • Cross-validatie uitvoeren om de prestaties van begeleide leermodellen te beoordelen
  • Verschillende technieken toepassen in zonder toezicht leren, zoals clustering
  • Implementatie van dimensionaliteitsreductiemethoden om de modelefficiëntie te verbeteren
  • Evaluatie van modellen voor machine learning met behulp van geschikte evaluatiemetrieken
  • Gebruikmakend van functie -engineeringtechnieken om de modelprestaties te verbeteren

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?

  • gradiëntafkomst

    gradiëntafdeling is een Optimalisatie -algoritme die veel wordt gebruikt in machine learning om de kostenfunctie van een model te minimaliseren. Het past iteratief de parameters van het model aan in de richting van de steilste afdaling om de optimale oplossing te vinden. Het meten van deze vaardigheid helpt bij het evalueren van de vaardigheid van een kandidaat bij het implementeren en optimaliseren van machine learning-modellen via op gradiënt gebaseerde methoden.

  • Overfitting en Underfitting

    Overfitting treedt op wanneer een machine learning-model ook de trainingsgegevens past Nauwkeurig, wat leidt tot slechte generalisatie en prestaties op ongeziene gegevens. Onder de bevestiging gebeurt daarentegen wanneer het model te eenvoudig is en de onderliggende patronen in de gegevens niet vastlegt. Het beoordelen van het begrip van een kandidaat van overfitting en onderbevetting helpt hun kennis te peilen in modelcomplexiteit en hun vermogen om de juiste balans te vinden voor optimale prestaties.

  • Ondersteuning van vectormachines

    Support vector machines (SVM) zijn onder toezicht van leeralgoritmen die worden gebruikt voor classificatie- en regressietaken. Ze vinden een optimaal hyperplane dat verschillende klassen scheidt of continue waarden voorspelt. Meting van deze vaardigheid helpt recruiters de competentie van de kandidaat te evalueren bij het gebruik van SVM's en hun vermogen om zowel lineaire als niet-lineaire classificatie- of regressieproblemen te verwerken.

  • bias en variantie

    Verwijst naar het Fout geïntroduceerd door de overdreven simplistische veronderstellingen van een model, terwijl variantie de gevoeligheid van het model voor schommelingen in de trainingsgegevens meet. Deze twee concepten helpen bij het begrijpen van de afweging tussen onderbevattende en overfitting. Door de kennis van een kandidaat van bias en variantie te evalueren, kunnen recruiters hun begrip van modelprestaties en de mogelijkheid beoordelen om modellen te verfijnen voor betere resultaten.

  • kruisvalidatie

    Cross-validatie is Een techniek die wordt gebruikt om de prestaties en generalisatiemogelijkheden van modellen voor machine learning te beoordelen. Het gaat om het splitsen van de gegevens in meerdere subsets voor training en testen, waardoor een robuustere evaluatie van de prestaties van een model mogelijk is. Het evalueren van de kennis van een kandidaat over kruisvalidatie helpt bij het bepalen van hun expertise in modelevaluatie en hun vermogen om over-optimistische prestatieramingen te voorkomen.

  • begeleid leren

    Ondergeleid leren is een taak voor het leren van machines waar een machine learning waar Een model leert uit gelabelde gegevens om voorspellingen of classificaties te doen. Het omvat een duidelijke doelvariabele die het model wil voorspellen. Het beoordelen van deze vaardigheid helpt het begrip van een kandidaat te peilen van het begeleide leeralgoritmen en hun vermogen om ze toe te passen op verschillende voorspellingstaken.

  • zonder toezicht leren

    Ongeleide leren is een taak van machine learning waarbij een model leert. van niet -gelabelde gegevens om patronen of structuren te vinden zonder specifieke doelvariabelen. Deze vaardigheid meet de bekendheid van een kandidaat met niet -gecontroleerde leeralgoritmen, zoals clustering en dimensionaliteitsreductie, en hun vermogen om betekenisvolle inzichten uit ongestructureerde gegevens te extraheren.

  • clustering

    Clustering is een niet -gecontroleerd leertechniek een niet -gecontroleerd leertechniek Dat groepeert vergelijkbare datapunten samen op basis van hun kenmerken of overeenkomsten. Het helpt bij het identificeren van natuurlijke structuren of categorieën binnen gegevens. Evaluating a candidate's knowledge of clustering algorithms signifies their proficiency in exploring patterns within data and their ability to segment datasets into meaningful clusters for further analysis.

  • Dimensionality Reduction

    Dimensionality reduction is the process of het verminderen van het aantal invoervariabelen/functies in modellen voor machine learning. Het helpt complexe datasets te vereenvoudigen door redundante of irrelevante functies te verwijderen met behoud van essentiële informatie. Door deze vaardigheid te beoordelen, kunnen recruiters het begrip van een kandidaat van functieselectie -technieken en hun vermogen om modelprestaties en interpreteerbaarheid te verbeteren evalueren.

  • Modelevaluatie

    Modelevaluatie is het proces van het beoordelen van de prestaties en Kwaliteit van modellen voor machine learning. Het omvat het gebruik van verschillende statistieken en technieken om te meten hoe goed een model generaliseert naar ongeziene gegevens. Het evalueren van deze vaardigheid helpt recruiters om de vaardigheid van een kandidaat te bepalen bij het evalueren en vergelijken van verschillende modellen en hun vermogen om de meest geschikte te selecteren voor een bepaalde taak.

  • Feature Engineering

    Feature Engineering is het proces van het maken van nieuwe functies of het transformeren van bestaande functies om de prestaties van machine learning -modellen te verbeteren. Het omvat het selecteren, creëren of wijzigen van variabelen om de onderliggende patronen in de gegevens beter weer te geven. Door deze vaardigheid te meten stelt recruiters in staat om de expertise van een kandidaat te beoordelen in het verbeteren van de voorspellende kracht van modellen door middel van inzichtelijke technische technische technieken.

  • 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 beoordelingstest to be based on.

    Lineaire regressie
    Gewone kleinste vierkanten
    Stochastische gradiëntafdaling
    Batch gradiëntafkomst
    Ridge -regressie
    Lasso -regressie
    Ondersteuning van vectormachines
    Zachte marge
    Harde marge
    K-voudige kruisvalidatie
    Verlof-een-uit kruisvalidatie
    Holdout -methode
    Leren onder toezicht
    Willekeurige bossen
    Naïeve bayes
    K-hemelse buren
    Neurale netwerken
    Zonder toezicht leren
    PCA (hoofdcomponentanalyse)
    LDA (lineaire discriminant -analyse)
    T-SNE (t-verdeeld stochastische buur insluiting)
    F1 -score
    ROC -curve
    AUC (gebied onder de curve)
    Feature Engineering
    Feature Scaling
    Dummy -variabelen
    Variabele interacties
    Ontbrekende gegevens afhandelen

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

  • Ontwikkelaar van machine learning
  • Ingenieur van machine learning
  • Data scientist
  • Data -analist
  • Kunstmatige intelligentie -ingenieur
  • Data Engineer
  • Bedrijfsanalist
  • Onderzoekwetenschapper
  • Statistische analist
  • Data Mining Specialist

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

  • Implementatie van beslissingsbomen en willekeurige bossen voor classificatietaken
  • Het toepassen van ensemble -methoden zoals het zakken en stimuleren om de modelprestaties te verbeteren
  • Inzicht in de concepten en toepassingen van neurale netwerken
  • Implementatie van diepe leermodellen voor complexe taken
  • Het gebruik van technieken voor het verwerking van natuurlijke taalverwerking voor tekstclassificatie en sentimentanalyse
  • Aanbevelingssystemen toepassen voor gepersonaliseerde aanbevelingen
  • Inzicht in de concepten en toepassingen van het leren van versterkingen
  • Implementatie van tijdreeksanalyse voor het voorspellen van toekomstige trends
  • Gebruikmakend van anomaliedetectietechnieken om ongebruikelijke patronen in gegevens te identificeren
  • Het toepassen van overdrachtsleren om kennis te benutten van vooraf opgeleide modellen
Singapore government logo

De aanwervingsmanagers vonden dat door de technische vragen die ze tijdens de interviews van het panel stelden, ze konden vertellen welke kandidaten betere scores hadden, en onderscheidden zich met degenen die niet zo goed scoor. Zij zijn zeer tevreden met de kwaliteit van kandidaten genomineerd met de ADAFACE -screening.

Vermindering van de screeningstijd

Machine Learning Hiring Test FAQ's

Wat voor soort vragen bevat de machine learning -test?

Deze machine learning-test vóór werkloosheid bestaat uit scenario-gebaseerde vragen die kandidaten vereisen om hun vermogen aan te tonen om:

  • Bereid gegevens voor op machine learning -algoritmen
  • Gebruik ML -algoritmen zoals logistieke regressie, ondersteunende vectormachines, beslissingsbomen en willekeurige bossen voor classificatie
  • Bouw clusteringalgoritmen
  • Stel het meest geschikte algoritme voor voor een specifieke use case
  • Schat de prestaties van leeralgoritmen

Kan deze test of beoordeling worden gebruikt voor senior machine learning ingenieursrollen?

Voor senior machine learning -ingenieurs kunt u een aangepaste test aanvragen. Binnen 48 uur zullen onze experts van het onderwerp de beoordeling aanpassen in overeenstemming met uw functiebeschrijving en anciënniteitsniveau. Een typische test voor senior rollen, naast fundamentals zal de test zich richten op het testen van het vermogen van een kandidaat om:

  • Structuur ML -projecten
  • Identificeer tekortkomingen van verschillende machine learning -algoritmen
  • Ontwerp een data -reiniging en gegevensetiketteringsproces
  • Selecteer de juiste evaluatiestatistieken om de modelprestaties te verbeteren
  • Beoordeel de impact van hardwareprestaties op de algoritmen voor machine learning

Kan ik meerdere vaardigheden combineren in één aangepaste beoordeling?

Ja absoluut. Aangepaste beoordelingen zijn opgezet op basis van uw functiebeschrijving en bevatten vragen over alle must-have vaardigheden die u opgeeft.

Heeft u functies tegen latere of proctoring op hun plaats?

We hebben de volgende anti-cheating-functies op zijn plaats:

  • Niet-googelbare vragen
  • IP Proctoring
  • Web Proctoring
  • Webcam Proctoring
  • Plagiaatdetectie
  • Beveilig browser

Lees meer over de Proctoring -functies.

Hoe interpreteer ik testscores?

Het belangrijkste om in gedachten te houden is dat een beoordeling een eliminatietool is, geen selectietool. Een vaardighedenbeoordeling is geoptimaliseerd om u te helpen kandidaten te elimineren die niet technisch gekwalificeerd zijn voor de rol, het is niet geoptimaliseerd om u te helpen de beste kandidaat voor de rol te vinden. Dus de ideale manier om een ​​beoordeling te gebruiken is om een ​​drempelscore te bepalen (meestal 55%, wij helpen u benchmark) en alle kandidaten uit te nodigen die boven de drempel scoren voor de volgende interviewrondes.

Voor welk ervaringsniveau kan ik deze test gebruiken?

Elke ADAFACE -beoordeling is aangepast aan uw functiebeschrijving/ ideale kandidaatpersonage (onze experts van het onderwerp zullen de juiste vragen kiezen voor uw beoordeling uit onze bibliotheek van 10000+ vragen). Deze beoordeling kan worden aangepast voor elk ervaringsniveau.

Krijgt elke kandidaat dezelfde vragen?

Ja, het maakt het veel gemakkelijker voor u om kandidaten te vergelijken. Opties voor MCQ -vragen en de volgorde van vragen worden gerandomiseerd. We hebben anti-cheating/proctoring functies. In ons bedrijfsplan hebben we ook de optie om meerdere versies van dezelfde beoordeling te maken met vragen over vergelijkbare moeilijkheidsniveaus.

Ik ben een kandidaat. Kan ik een oefentest proberen?

Nee. Helaas ondersteunen we op dit moment geen oefentests. U kunt echter onze voorbeeldvragen gebruiken voor praktijk.

Wat zijn de kosten van het gebruik van deze test?

U kunt onze [prijsplannen] bekijken (

Kan ik een gratis proefperiode krijgen?

Ja, u kunt gratis aanmelden en een voorbeeld van deze test.

Ik ben net naar een betaald plan verhuisd. Hoe kan ik een aangepaste beoordeling aanvragen?

Hier is een korte handleiding over hoe een aangepaste beoordeling aanvragen op Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Probeer vandaag de meest kandidaatvriendelijke vaardighedenbeoordelingstool.
g2 badges
Ready to use the Adaface Machine learning beoordelingstest?
Ready to use the Adaface Machine learning beoordelingstest?
40 min tests.
No trick questions.
Accurate shortlisting.
Voorwaarden Privacy Vertrouwensgids

🌎 Kies uw taal

English Norsk Dansk Deutsche Nederlands Svenska Français Español Chinese (简体中文) Italiano Japanese (日本語) Polskie Português Russian (русский)
● Online
Score: NA