Why you should use Machine Learning Assessment Test?

The Maskinlæringsvurderingstest 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: Implementering av lineære regresjonsmodeller for prediktiv analyse Bruke gradient nedstigningsalgoritme for modelloptimalisering Identifisere og avbøte overmontering og undermontering i maskinlæringsmodeller Bruke supportvektormaskiner for klassifiseringsoppgaver Forstå begrepene skjevhet og varians i maskinlæringsmodeller Utføre kryssvalidering for å vurdere ytelsen til veiledede læringsmodeller Bruke forskjellige teknikker i ikke -overvåket læring som klynging Implementering av dimensjonalitetsreduksjonsmetoder for å forbedre modellens effektivitet Evaluering av maskinlæringsmodeller ved bruk av passende evalueringsmålinger Bruke funksjonsingeniørteknikker for å forbedre modellytelsen

Machine Learning Assessment Test

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

Lineær regresjon Gradient nedstigning Overmontering og undermontering Støtt vektormaskiner Skjevhet og varians Kryssvalidering Overvåket læring Uovervåket læring Gruppering Dimensjonalitetsreduksjon Modellevaluering Funksjonsteknikk

About the test:

Test for arbeidslæring av maskinlæring evaluerer en kandidats forståelse av grunnleggende maskinlæring som funksjonsingeniør, regresjon, varians, betinget sannsynlighet, klynging, beslutningstrær, nærmeste naboer, naive Bayes, skjevhet og overmontering. Testen vurderer dem også på deres evne til å samle og forberede datasettet, trene en modell, evaluere modellen og iterativt forbedre modellens ytelse.

Covered skills:

Lineær regresjon
Overmontering og undermontering
Skjevhet og varians
Overvåket læring
Gruppering
Modellevaluering

Gradient nedstigning
Støtt vektormaskiner
Kryssvalidering
Uovervåket læring
Dimensjonalitetsreduksjon
Funksjonsteknikk

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Maskinlæringsutviklers

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:

Kunne implementere og forstå lineære regresjonsalgoritmer
Dyktig i gradient nedstigningsoptimaliseringsalgoritmer
Kjent med konseptene overmontering og undermontering i maskinlæringsmodeller
I stand til å bruke supportvektormaskiner for klassifiseringsoppgaver
I stand til å gjenkjenne og håndtere skjevhet og varians i maskinlæringsmodeller
Dyktig i kryssvalideringsteknikker for modellevaluering
Erfarne i veiledede læringsalgoritmer
Kunnskapsrik i uovervåket læringsalgoritmer
Kompetent til å utføre klyngeoppgaver
I stand til å anvende dimensjonalitetsreduksjonsteknikker
Dyktig til å evaluere maskinlæringsmodeller
Dyktig i å utføre funksjonsteknikk for å forbedre modellytelsen

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

Vis eksempler på scorecard

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

Dette er bare en liten prøve fra biblioteket vårt med 10.000+ spørsmål. De faktiske spørsmålene om dette Maskinlæringsvurderingstest vil være ikke-googlable.

🧐 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

Med Adaface var vi i stand til å optimalisere den første screeningsprosessen vår med opp mot 75 %, og frigjorde dyrebar tid for både ansettelsesledere og vårt talentanskaffelsesteam!

Brandon Lee, Leder for mennesker, Love, Bonito

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Maskinlæringsvurderingstest 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 Maskinlæringsvurderingstest 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

Vis eksempler på scorecard

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

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

Vis eksempler på scorecard

About the Machine Learning Online Test

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

The Maskinlæringsvurderingstest 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:

Implementering av lineære regresjonsmodeller for prediktiv analyse
Bruke gradient nedstigningsalgoritme for modelloptimalisering
Identifisere og avbøte overmontering og undermontering i maskinlæringsmodeller
Bruke supportvektormaskiner for klassifiseringsoppgaver
Forstå begrepene skjevhet og varians i maskinlæringsmodeller
Utføre kryssvalidering for å vurdere ytelsen til veiledede læringsmodeller
Bruke forskjellige teknikker i ikke -overvåket læring som klynging
Implementering av dimensjonalitetsreduksjonsmetoder for å forbedre modellens effektivitet
Evaluering av maskinlæringsmodeller ved bruk av passende evalueringsmålinger
Bruke funksjonsingeniørteknikker for å forbedre modellytelsen

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?

Lineær regresjon
Lineær regresjon er en statistisk modelleringsteknikk som tar sikte på å etablere et lineært forhold mellom den avhengige variabelen og en eller flere uavhengige variabler. Det måles i denne testen for å vurdere kandidatens forståelse av grunnleggende regresjonskonsepter og deres evne til å anvende lineære regresjonsmodeller i å løse problemer i den virkelige verden.
gradient nedstigning
gradient nedstigning er en en Optimaliseringsalgoritme mye brukt i maskinlæring for å minimere kostnadsfunksjonen til en modell. Det justerer iterativt modellens parametere i retning av bratteste nedstigning for å finne den optimale løsningen. Måling av denne ferdigheten hjelper deg med Nært, noe som fører til dårlig generalisering og ytelse på usett data. Undermontering derimot skjer når modellen er for enkel og ikke klarer å fange opp de underliggende mønstrene i dataene. Å vurdere en kandidats forståelse av overmontering og undermontering hjelper til med å måle kunnskapen sin i modellkompleksitet og deres evne til å finne riktig balanse for optimal ytelse.
Støttevektormaskiner
Support Vector Machines (SVM) er overvåket læringsalgoritmer som brukes til klassifisering og regresjonsoppgaver. De finner et optimalt hyperplan som skiller forskjellige klasser eller spår kontinuerlige verdier. Måling av denne ferdigheten hjelper rekrutterere med å evaluere kandidatens kompetanse i å bruke SVM-er og deres evne til å håndtere både lineære og ikke-lineære klassifiserings- eller regresjonsproblemer.
skjevhet og varians
skjevhet refererer til de Feil introdusert av en modells altfor forenklede forutsetninger, mens varians måler modellens følsomhet for svingninger i treningsdataene. Disse to konseptene er med på å forstå avveiningen mellom undermontering og overmontering. Evaluering av en kandidats kunnskap om skjevhet og varians gjør det mulig En teknikk som brukes til å vurdere ytelses- og generaliseringsfunksjonene til maskinlæringsmodeller. Det innebærer å dele opp dataene i flere undergrupper for trening og testing, noe som muliggjør en mer robust evaluering av en modells ytelse. Evaluering av en kandidats kunnskap om kryssvalidering er med på å bestemme deres ekspertise i modellevaluering og deres evne til å unngå overoptimistiske ytelsesestimater.
Overvåket læring
Overvåket læring er en maskinlæringsoppgave der En modell lærer av merkede data for å gjøre spådommer eller klassifiseringer. Det innebærer å ha en klar målvariabel som modellen har som mål å forutsi. Å vurdere denne ferdigheten hjelper til Fra umerkede data for å finne mønstre eller strukturer uten spesifikke målvariabler. Denne ferdigheten måler en kandidats fortrolighet med uovervåket læringsalgoritmer, for eksempel gruppering og dimensjonalitetsreduksjon, og deres evne til å trekke ut meningsfull innsikt fra ustrukturerte data.
Clustering
Clustering er en ikke -overvåket læringsteknikk som grupperer lignende datapunkter sammen basert på deres egenskaper eller likheter. Det hjelper med å identifisere naturlige strukturer eller kategorier innen data. Evaluering av en kandidats kunnskap om grupperingsalgoritmer betyr deres ferdigheter i å utforske mønstre innen data og deres evne til å segmentere datasett til meningsfulle klynger for videre analyse.
Dimensjonalitetsreduksjon
Dimensjonalitetsreduksjon er prosessen med Redusere antall inngangsvariabler/funksjoner i maskinlæringsmodeller. Det hjelper med å forenkle komplekse datasett ved å fjerne overflødige eller irrelevante funksjoner mens du beholder viktig informasjon. Å vurdere denne ferdigheten gjør det mulig for rekrutterere å evaluere en kandidats forståelse av funksjonsvalgsteknikker og deres evne til å forbedre modellytelsen og tolkbarheten.
Modellevaluering
Modellevaluering er prosessen med å vurdere ytelsen og Kvalitet på maskinlæringsmodeller. Det innebærer å bruke forskjellige beregninger og teknikker for å måle hvor godt en modell generaliserer til usett data. Evaluering av denne ferdigheten hjelper rekrutterere med å bestemme en kandidats ferdighet i å evaluere og sammenligne forskjellige modeller og deres evne til å velge den mest passende for en gitt oppgave.
Funksjonsteknikk
Funksjonsteknikk er prosessen å lage nye funksjoner eller transformere eksisterende for å forbedre ytelsen til maskinlæringsmodeller. Det innebærer å velge, lage eller endre variabler for bedre å representere de underliggende mønstrene i dataene. Måling av denne ferdigheten gjør det mulig for rekrutterere å vurdere en kandidats ekspertise i å styrke den prediktive kraften til modeller gjennom innsiktsfulle funksjonsingeniørteknikker.
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 Maskinlæringsvurderingstest to be based on.
Lineær regresjon
Ordinært minste kvadrat
Gradient nedstigning
Stokastisk gradient nedstigning
Batch gradient nedstigning
Ridge -regresjon
Lasso -regresjon
Polynomisk regresjon
Regularisering
Overmontering
Undermontering
Støtt vektormaskiner
Kernel -triks
Hyperplan
Myk margin
Hard margin
Partiskhet
Forskjell
Kryssvalidering
K-fold kryssvalidering
La en-out kryssvalidering
Holdout -metoden
Overvåket læring
Klassifisering
Regresjon
Beslutningstrær
Tilfeldige skoger
Naive Bayes
K-Næreste naboer
Nevrale nettverk
Uovervåket læring
Gruppering
K-betyr
Hierarkisk
Dbscan
Dimensjonalitetsreduksjon
PCA (hovedkomponentanalyse)
LDA (lineær diskriminerende analyse)
T-SNE (T-distribuert stokastisk naboinnleggelse)
Modellevaluering
Nøyaktighet
Presisjon
Minnes
F1 score
ROC -kurve
AUC (område under kurven)
Forvirringsmatrise
Funksjonsteknikk
Datatransformasjon
Funksjonsskalering
Dummy variabler
Variable interaksjoner
Håndtering av manglende data
Outlier deteksjon

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

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

Maskinlæringsutvikler
Machine Learning Engineer
Dataforsker
Data analytiker
Kunstig intelligens ingeniør
Dataingeniør
Forretningsanalytiker
Forsker
Statistisk analytiker
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

Implementere beslutningstrær og tilfeldige skoger for klassifiseringsoppgaver
Bruke ensemblemetoder som posing og boosting for å forbedre modellytelsen
Forstå konseptene og applikasjonene til nevrale nettverk
Implementere dype læringsmodeller for komplekse oppgaver
Bruk av naturlige språkbehandlingsteknikker for tekstklassifisering og følelsesanalyse
Bruke anbefalingssystemer for personlige anbefalinger
Forstå konseptene og anvendelsene av forsterkningslæring
Implementering av tidsserieanalyse for å spå fremtidige trender
Bruke anomalideteksjonsteknikker for å identifisere uvanlige mønstre i data
Bruke overføringslæring for å utnytte kunnskap fra forhåndsutdannede modeller

Preview this test

Vis eksempler på scorecard

Ansettelseslederne mente at de gjennom de tekniske spørsmålene de stilte under panelintervjuene, var i stand til å fortelle hvilke kandidater som scoret bedre, og differensierte med de som ikke skåret like godt. De er svært fornøyd med kvaliteten på kandidatene som er på listen med Adaface-screeningen.

85%

Reduksjon i screeningstid

Se hele casestudien

Machine Learning Hiring Test Vanlige spørsmål

Hvilken type spørsmål inkluderer maskinlæringstesten?

Denne læringstesten før ansettelse består av scenaribaserte spørsmål som krever at kandidater demonstrerer deres evne til å:

Forbered data for maskinlæringsalgoritmer
Bruk ML -algoritmer som logistisk regresjon, støttevektormaskiner, beslutningstrær og tilfeldige skoger for klassifisering
Bygg grupperingsalgoritmer
foreslå den mest passende algoritmen for en spesifikk brukssak
estimere ytelsen til læringsalgoritmer

Kan denne testen eller vurderingen brukes til seniormaskinlæringsingeniørroller?

For seniormaskinlæringsingeniører kan du be om en tilpasset test. Innen 48 timer vil fagekspertene våre tilpasse vurderingen i samsvar med stillingsbeskrivelsen og ansiennitetsnivået. En typisk test for seniorroller, i tillegg til grunnleggende testen vil fokusere på å teste en kandidats evne til å:

Struktur ML -prosjekter
Identifiser mangler ved forskjellige maskinlæringsalgoritmer
Design en datarensing og datasikingsprosess
Velg riktig evalueringsmålinger for å forbedre modellytelsen
Vurdere effekten av maskinvareytelse på maskinlæringsalgoritmer

Kan jeg kombinere flere ferdigheter til en tilpasset vurdering?

Ja absolutt. Tilpassede vurderinger er satt opp basert på stillingsbeskrivelsen din, og vil inneholde spørsmål om alle må-ha ferdigheter du spesifiserer.

Har du noen anti-juksende eller proktoreringsfunksjoner på plass?

Vi har følgende anti-juksede funksjoner på plass:

Ikke-googlable spørsmål
IP Proctoring
Nettproctoring
Webcam Proctoring
Deteksjon av plagiering
Sikker nettleser

Les mer om Proctoring -funksjonene.

Hvordan tolker jeg testresultater?

Den viktigste tingen å huske på er at en vurdering er et eliminasjonsverktøy, ikke et seleksjonsverktøy. En ferdighetsvurdering er optimalisert for å hjelpe deg med å eliminere kandidater som ikke er teknisk kvalifisert for rollen, det er ikke optimalisert for å hjelpe deg med å finne den beste kandidaten for rollen. Så den ideelle måten å bruke en vurdering på er å bestemme en terskelpoeng (vanligvis 55%, vi hjelper deg med å benchmark) og invitere alle kandidater som scorer over terskelen for de neste rundene med intervjuet.

Hvilken opplevelsesnivå kan jeg bruke denne testen til?

Hver ADAFACE -vurdering er tilpasset din stillingsbeskrivelse/ ideell kandidatperson (våre fageksperter vil velge de riktige spørsmålene for din vurdering fra vårt bibliotek med 10000+ spørsmål). Denne vurderingen kan tilpasses for ethvert opplevelsesnivå.

Får hver kandidat de samme spørsmålene?

Ja, det gjør det mye lettere for deg å sammenligne kandidater. Alternativer for MCQ -spørsmål og rekkefølgen på spørsmål er randomisert. Vi har anti-juksing/proctoring funksjoner på plass. I vår bedriftsplan har vi også muligheten til å lage flere versjoner av den samme vurderingen med spørsmål med lignende vanskelighetsnivåer.