Machine Learning in Azure Online Test

The Maskinlæring i 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:

• Forstå det grunnleggende om Azure Machine Learning
• Dataforbehandling og rengjøringsteknikker ved bruk av Azure ML
• Funksjonsteknikk og utvalg med Azure ML
• Bygge og evaluere maskinlæringsmodeller i Azure ML
• Arbeide med forskjellige Azure ML -algoritmer for klassifisering og regresjon
• Distribuere og administrere modeller i Azure ML
• Opprette og utføre Azure ML -rørledninger
• Tuning hyperparametre i Azure ML
• Bruke Azure Automl for automatisert modellvalg og innstilling
• Designe maskinlæring arbeidsflyter ved hjelp av 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.

• Modellbygging og evaluering

  Modellbygging og evaluering Fokus på å lage ML -modeller ved bruk av forskjellige algoritmer og teknikker, sammen med å vurdere deres ytelse og nøyaktighet. Denne ferdigheten måles i testen for å måle en kandidats evne til å konstruere effektive ML -modeller og evaluere resultatene med passende beregninger.

• Azure ML -algoritmer

  Azure ML -algoritmer inkluderer et utvalg av PRE -bygde ML -modeller og teknikker som kan brukes til forskjellige typer dataanalyse og prediksjonsoppgaver. Denne ferdigheten måles i testen for å bestemme en kandidats kjennskap til forskjellige Azure ML -algoritmer og deres egnethet for spesifikke scenarier.

• Modelldistribusjon og styring

  Modelldistribusjon og styring involverer prosessene til prosessene til prosesser distribuere ML -modeller i produksjonsmiljøer, overvåke ytelsen og gjøre nødvendige oppdateringer og forbedringer. Denne ferdigheten måles i testen for å vurdere en kandidats forståelse av den ende-til-ende ML-modellens livssyklus og deres evne til å implementere distribusjons- og styringsstrategier ved bruk av Azure ML.

• Azure ML-rørledninger </h4> < P> Azure ML -rørledninger muliggjør oppretting og orkestrering av ML -arbeidsflyter, og automatiserer trinnene som er involvert i dataforberedelse, modellopplæring og distribusjon. Denne ferdigheten måles i testen for å evaluere en kandidats ferdighet i utforming og implementering av ML -rørledninger ved bruk ML -modell for å maksimere ytelsen og generaliseringen. Denne ferdigheten måles i testen for å vurdere en kandidats kunnskap og ekspertise i anvendelse av teknikker for hyperparameterinnstilling ved bruk av Azure Ml. </p> <h4> Azure Automl

  Azure Automl er en funksjon i Azure ML som automatiserer Prosessen med valg av modell og hyperparameterinnstilling, noe som muliggjør utvikling av høypresterende ML-modeller med minimal manuell intervensjon. Denne ferdigheten måles i testen for å måle en kandidats forståelse av Azure Automl og deres evne til å utnytte den Ingen kodeverktøy i Azure ML som lar brukere visuelt bygge, trene og distribuere ML-modeller ved hjelp av et drag-og-slipp-grensesnitt. Denne ferdigheten måles i testen for å bestemme en kandidats kjennskap til Azure ML Designer og deres evne til å utnytte dens funksjonalitet for ML -modellutvikling.

• Azure ML -tolkbarhet

  Azure ML tolkbarhet fokuserer på Forstå og tolke faktorene som påvirker spådommene som ML -modeller har gjort. Denne ferdigheten måles i testen for å evaluere en kandidats kunnskap og ferdigheter i å analysere og tolke resultatene og atferden til ML -modeller ved bruk av Azure ML -tolkbarhetsfunksjoner.

• Azure ML -modell Forklarbarhet

  Azure ML Model forklarbarhet omhandler å gi forklaringer på spådommene fra ML-modeller, og hjelper til med å bygge tillit og forståelse i deres beslutningsprosess. Denne ferdigheten måles i testen for å vurdere en kandidats ferdighet i å bruke Azure ML -modellforklarbarhetsfunksjoner for å gi gjennomsiktige og tolkbare ML -modeller.

• Azure ML Model Deployment

  Azure ML -modelldistribusjon innebærer Distribusjon av trente ML-modeller som webtjenester eller API-er, noe som muliggjør sanntids forutsigelser og integrering med andre applikasjoner. Denne ferdigheten måles i testen for å måle en kandidats evne til å distribuere ML -modeller i produksjonsmiljøer ved bruk av Azure ML -distribusjonsteknikker.

• 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 Maskinlæring i Azure to be based on.

  Azure ML arbeidsområder

  Azure ML Studio

  Azure ML -datasett

  Azure ML -eksperimenter

  Dataforbehandling

  Funksjonsteknikk

  Funksjonsvalg

  Utforskende dataanalyse

  Datavisualisering

  Modellbygging

  Modellevaluering

  Kryssvalidering

  Evalueringsmålinger

  Azure ML -algoritmer

  Overvåket læring

  Uovervåket læring

  Klassifiseringsalgoritmer

  Regresjonsalgoritmer

  Clustering algoritmer

  Dimensjonalitetsreduksjon

  Azure ML Model Deployment

  Distribusjon av webtjenester

  Modellversjonering

  Modellovervåking

  Azure ML -rørledninger

  Oppretting av rørledninger

  Rørledningsplanlegging

  Rørledningsovervåking

  Hyperparameterinnstilling

  Nettsøk

  Tilfeldig søk

  Bayesisk optimalisering

  Azure Automl

  Automatisert modellvalg

  Automatisert hyperparameterinnstilling

  Automatisert funksjonsingeniør

  Azure ML Designer

  Dra-og-slipp modellutvikling

  Tilpasset modulskaping

  Utførelse av rørledning

  Azure ML -tolkbarhet

  Funksjonsviktighet

  Modellforklaringer

  Lokal tolkbarhet

  Global tolkbarhet

  Azure ML -modell forklarbarhet

  Tolkbar maskinlæring

  Forklarbar AI

  Kontrafaktiske forklaringer

  Azure ML Model Deployment

  Azure Kubernetes Service (AKS)

  Azure Container Instances (ACI)

  Søknadsinnsikt

  Azure ML Model Management

  Modellversjonering

  Modelldistribusjonsspor

  Modellskalering og ytelse

  Kontinuerlig integrasjon og distribusjon (CI/CD)

• Machine Learning Engineer
• Dataforsker
• Data analytiker
• AI ingeniør
• Programvare ingeniør
• Dataingeniør
• Forretningsanalytiker
• Forsker
• AI -konsulent
• AI -forsker

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

• Tolke og forklare modeller ved hjelp av Azure ML -tolkbarhet
• Distribusjon av modeller for produksjon med Azure ML Model -distribusjon
• Forstå Azure Databricks og dens integrasjon med Azure ML
• Bruke Azure ML for Natural Language Processing (NLP) oppgaver
• Implementering av datamaskinvisjonsløsninger ved hjelp av Azure ML
• Arbeide med tidsseriedata i Azure ML
• Håndtering distribuert databehandling med Azure ML
• Bruke Azure ML for forsterkningslæring
• Bruke anomalideteksjonsteknikker i Azure ML