Why you should use Deep Learning Online Test?

The Test głębokiego uczenia się 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: Zdolność do budowy i szkolenia sieci neuronowych Zrozumienie technik normalizacji danych Znajomość różnych funkcji kosztów i funkcji aktywacji Biegłość w realizacji propagacji wstecznej Zdolność do projektowania i optymalizacji splotowych sieci neuronowych Znajomość powtarzających się sieci neuronowych i ich zastosowań Zrozumienie generatywnych sieci przeciwnych i ich komponentów Znajomość technik przetwarzania języka naturalnego Biegłość w algorytmach i technikach wizji komputerowej Umiejętność stosowania uczenia się transferu w modelach głębokiego uczenia się

Deep Learning Online Test

Q: What topics are covered in the Deep Learning Online Test?

Sieci neuronowe Normalizacja danych Funkcje kosztów i funkcje aktywacji Propagacja wsteczna Sieci neuronowe Zwrócone sieci neuronowe Powtarzające się sieci neuronowe Generatywne sieci przeciwne Przetwarzanie języka naturalnego Wizja komputerowa Przeniesienie uczenia się Autoencoders Algorytmy optymalizacji

About the test:

Test głębokiego uczenia się przed zatrudnieniem ocenia zrozumienie przez kandydata podstawowych koncepcji głębokiego uczenia się, takich jak funkcje aktywacji, propagacja wsteczna, RNNS i CNN, wskaźnik uczenia się, rezygnacja, normalizacja partii, rurociągi przetwarzania danych, wielowarstwowe postereptrony i normalizacja danych. Ten test koncentruje się również na ich zdolności do stosowania algorytmów głębokiego uczenia się do używania przypadków, takich jak wizja komputerowa, rozpoznawanie obrazu, wykrywanie obiektów, klasyfikacja tekstu itp.

Covered skills:

Sieci neuronowe
Funkcje kosztów i funkcje aktywacji
Sieci neuronowe
Powtarzające się sieci neuronowe
Przetwarzanie języka naturalnego
Przeniesienie uczenia się
Algorytmy optymalizacji

Normalizacja danych
Propagacja wsteczna
Zwrócone sieci neuronowe
Generatywne sieci przeciwne
Wizja komputerowa
Autoencoders

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface Deep Learning Test is the most accurate way to shortlist Naukowiec danychs

Reason #1

Tests for on-the-job skills

The Deep Learning Online 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:

Zrozumienie i wdrażanie sieci neuronowych
Stosowanie technik normalizacji danych
Wybór odpowiednich funkcji kosztów i funkcji aktywacji
Wdrożenie algorytmu propagacji wstecznej
Projektowanie i ocena splotowych sieci neuronowych
Rozwijanie powtarzających się sieci neuronowych
Tworzenie generatywnych sieci przeciwnych
Stosowanie technik przetwarzania języka naturalnego
Wdrożenie algorytmów wizji komputerowej
Zrozumienie i wdrażanie uczenia się transferu
Rozwijanie autoencoders
Optymalizacja modeli głębokiego uczenia się za pomocą algorytmów optymalizacji

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

Try practice test

Start 14-day free trial

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

To tylko niewielka próbka z naszej biblioteki ponad 10 000 pytań. Rzeczywiste pytania dotyczące tego Test głębokiego uczenia się będzie nieobowiązany.

🧐 Question
Medium Changed decision boundary	Try practice test
We have trained a model on a linearly separable training set to classify the data points into 2 sets (binary classification). Our intern recently labelled some new data points which are all correctly classified by the model. All of the new data points lie far away from the decision boundary. We added these new data points and re-trained our model- our decision boundary changed. Which of these models do you think we could be working with? The 2 data sources use SQL Server and have a 3-character CompanyCode column. Both data sources contain an ORDER BY clause to sort the data by CompanyCode in ascending order. Teylor wants to make sure that the Merge Join transformation works without additional transformations. What would you recommend? A: Perceptron B: SVM C: Logistic regression D: Guassion discriminant analysis
Medium CNN Architecture Tuning Convolutional Neural Networks Hyperparameter Optimization	Try practice test
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification. The network architecture is as follows: The model is trained using the following parameters: - Batch size: 64 - Learning rate: 0.001 - Optimizer: Adam - Loss function: Categorical cross-entropy After several training epochs, you observe that the training accuracy is high, but the validation accuracy plateaus and is significantly lower. This suggests possible overfitting. Which of the following adjustments would most effectively mitigate this issue without overly compromising the model's performance? A: Increase the batch size to 128 B: Add dropout layers with a dropout rate of 0.5 after each MaxPooling2D layer C: Replace Adam optimizer with SGD (Stochastic Gradient Descent) D: Decrease the number of filters in each Conv2D layer by half E: Increase the learning rate to 0.01 F: Reduce the size of the Dense layer to 64 units
Medium CNN for Imbalanced Image Dataset Convolutional Neural Networks Imbalanced Datasets	Try practice test
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for an image classification task where the dataset is highly imbalanced. The majority class comprises 70% of the data. The initial model setup and subsequent experiments yield the following observations: Initial Setup: - CNN architecture: 6 convolutional layers with increasing filter sizes, followed by 2 fully connected layers. - Activation function: ReLU - No class-weighting or data augmentation. - Results: High overall accuracy, but poor precision and recall for minority classes. Experiment 1: - Changes: Implement class-weighting to penalize mistakes on minority classes more heavily. - Results: Improved precision and recall for minority classes, but overall accuracy slightly decreased. Experiment 2: - Changes: Add dropout layers with a rate of 0.5 after each convolutional layer. - Results: Overall accuracy decreased, and no significant change in precision and recall for minority classes. Given these outcomes, what is the most effective strategy to further improve the model's performance specifically for the minority classes without compromising the overall accuracy? A: Increase the dropout rate to 0.7 B: Further fine-tune class-weighting parameters C: Increase the number of filters in the convolutional layers D: Add batch normalization layers after each convolutional layer E: Use a different activation function like LeakyReLU F: Implement more aggressive data augmentation on the minority class
Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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
	Medium Changed decision boundary	2 mins Deep Learning	Try practice test
We have trained a model on a linearly separable training set to classify the data points into 2 sets (binary classification). Our intern recently labelled some new data points which are all correctly classified by the model. All of the new data points lie far away from the decision boundary. We added these new data points and re-trained our model- our decision boundary changed. Which of these models do you think we could be working with? The 2 data sources use SQL Server and have a 3-character CompanyCode column. Both data sources contain an ORDER BY clause to sort the data by CompanyCode in ascending order. Teylor wants to make sure that the Merge Join transformation works without additional transformations. What would you recommend? A: Perceptron B: SVM C: Logistic regression D: Guassion discriminant analysis
	Medium CNN Architecture Tuning Convolutional Neural Networks Hyperparameter Optimization	3 mins Deep Learning	Try practice test
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification. The network architecture is as follows: The model is trained using the following parameters: - Batch size: 64 - Learning rate: 0.001 - Optimizer: Adam - Loss function: Categorical cross-entropy After several training epochs, you observe that the training accuracy is high, but the validation accuracy plateaus and is significantly lower. This suggests possible overfitting. Which of the following adjustments would most effectively mitigate this issue without overly compromising the model's performance? A: Increase the batch size to 128 B: Add dropout layers with a dropout rate of 0.5 after each MaxPooling2D layer C: Replace Adam optimizer with SGD (Stochastic Gradient Descent) D: Decrease the number of filters in each Conv2D layer by half E: Increase the learning rate to 0.01 F: Reduce the size of the Dense layer to 64 units
	Medium CNN for Imbalanced Image Dataset Convolutional Neural Networks Imbalanced Datasets	3 mins Deep Learning	Try practice test
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for an image classification task where the dataset is highly imbalanced. The majority class comprises 70% of the data. The initial model setup and subsequent experiments yield the following observations: Initial Setup: - CNN architecture: 6 convolutional layers with increasing filter sizes, followed by 2 fully connected layers. - Activation function: ReLU - No class-weighting or data augmentation. - Results: High overall accuracy, but poor precision and recall for minority classes. Experiment 1: - Changes: Implement class-weighting to penalize mistakes on minority classes more heavily. - Results: Improved precision and recall for minority classes, but overall accuracy slightly decreased. Experiment 2: - Changes: Add dropout layers with a rate of 0.5 after each convolutional layer. - Results: Overall accuracy decreased, and no significant change in precision and recall for minority classes. Given these outcomes, what is the most effective strategy to further improve the model's performance specifically for the minority classes without compromising the overall accuracy? A: Increase the dropout rate to 0.7 B: Further fine-tune class-weighting parameters C: Increase the number of filters in the convolutional layers D: Add batch normalization layers after each convolutional layer E: Use a different activation function like LeakyReLU F: Implement more aggressive data augmentation on the minority class
	Easy Gradient descent optimization Gradient Descent	2 mins Machine Learning	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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
	Changed decision boundary	Deep Learning	Medium	2 mins	Try practice test
We have trained a model on a linearly separable training set to classify the data points into 2 sets (binary classification). Our intern recently labelled some new data points which are all correctly classified by the model. All of the new data points lie far away from the decision boundary. We added these new data points and re-trained our model- our decision boundary changed. Which of these models do you think we could be working with? The 2 data sources use SQL Server and have a 3-character CompanyCode column. Both data sources contain an ORDER BY clause to sort the data by CompanyCode in ascending order. Teylor wants to make sure that the Merge Join transformation works without additional transformations. What would you recommend? A: Perceptron B: SVM C: Logistic regression D: Guassion discriminant analysis
	CNN Architecture Tuning Convolutional Neural Networks Hyperparameter Optimization	Deep Learning	Medium	3 mins	Try practice test
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for image classification. The network architecture is as follows: The model is trained using the following parameters: - Batch size: 64 - Learning rate: 0.001 - Optimizer: Adam - Loss function: Categorical cross-entropy After several training epochs, you observe that the training accuracy is high, but the validation accuracy plateaus and is significantly lower. This suggests possible overfitting. Which of the following adjustments would most effectively mitigate this issue without overly compromising the model's performance? A: Increase the batch size to 128 B: Add dropout layers with a dropout rate of 0.5 after each MaxPooling2D layer C: Replace Adam optimizer with SGD (Stochastic Gradient Descent) D: Decrease the number of filters in each Conv2D layer by half E: Increase the learning rate to 0.01 F: Reduce the size of the Dense layer to 64 units
	CNN for Imbalanced Image Dataset Convolutional Neural Networks Imbalanced Datasets	Deep Learning	Medium	3 mins	Try practice test
You are fine-tuning a Convolutional Neural Network (CNN) for an image classification task where the dataset is highly imbalanced. The majority class comprises 70% of the data. The initial model setup and subsequent experiments yield the following observations: Initial Setup: - CNN architecture: 6 convolutional layers with increasing filter sizes, followed by 2 fully connected layers. - Activation function: ReLU - No class-weighting or data augmentation. - Results: High overall accuracy, but poor precision and recall for minority classes. Experiment 1: - Changes: Implement class-weighting to penalize mistakes on minority classes more heavily. - Results: Improved precision and recall for minority classes, but overall accuracy slightly decreased. Experiment 2: - Changes: Add dropout layers with a rate of 0.5 after each convolutional layer. - Results: Overall accuracy decreased, and no significant change in precision and recall for minority classes. Given these outcomes, what is the most effective strategy to further improve the model's performance specifically for the minority classes without compromising the overall accuracy? A: Increase the dropout rate to 0.7 B: Further fine-tune class-weighting parameters C: Increase the number of filters in the convolutional layers D: Add batch normalization layers after each convolutional layer E: Use a different activation function like LeakyReLU F: Implement more aggressive data augmentation on the minority class
	Gradient descent optimization Gradient Descent	Machine Learning	Easy	2 mins	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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	Try practice test
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

Dzięki Adaface udało nam się zoptymalizować nasz proces wstępnej selekcji o ponad 75%, oszczędzając cenny czas zarówno menedżerom ds. rekrutacji, jak i naszemu zespołowi ds. pozyskiwania talentów!

Brandon Lee, Głowa Ludu, Love, Bonito

Try practice test

Start 14-day free trial

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Test głębokiego uczenia się 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 Test głębokiego uczenia się 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

Zobacz przykładową kartę wyników

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Zobacz przykładową kartę wyników

About the Deep Learning Assessment Test

Why you should use Pre-employment Deep Learning Online Test?

The Test głębokiego uczenia się 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:

Zdolność do budowy i szkolenia sieci neuronowych
Zrozumienie technik normalizacji danych
Znajomość różnych funkcji kosztów i funkcji aktywacji
Biegłość w realizacji propagacji wstecznej
Zdolność do projektowania i optymalizacji splotowych sieci neuronowych
Znajomość powtarzających się sieci neuronowych i ich zastosowań
Zrozumienie generatywnych sieci przeciwnych i ich komponentów
Znajomość technik przetwarzania języka naturalnego
Biegłość w algorytmach i technikach wizji komputerowej
Umiejętność stosowania uczenia się transferu w modelach głębokiego uczenia się

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 Deep Learning Online Test?

Sieci neuronowe
Sieci neuronowe są modelem obliczeniowym inspirowanym biologicznymi sieciami neuronowymi. Składają się one z warstw połączonych węzłów lub sztucznych neuronów, które przetwarzają i przekazują informacje za pomocą ważonych wejść. Są one mierzone w tym teście, aby ocenić zrozumienie podstawowych pojęć w głębokim uczeniu się.
Normalizacja danych
Normalizacja danych jest techniką stosowaną do standaryzacji zakresu wartości danych. Obejmuje przekształcenie danych w celu posiadania spójnej skali, zazwyczaj od 0 do 1. Umiejętność ta jest mierzona w tym teście, aby ocenić zdolność do skutecznego wstępnego przetwarzania danych, co jest kluczowe dla szkolenia dokładnych sieci neuronowych.
Koszt kosztu Funkcje i funkcje aktywacji
Funkcje kosztów są używane do pomiaru różnicy między przewidywanymi a faktycznymi wartościami w sieci neuronowej, kierując procesem uczenia się. Funkcje aktywacji wprowadzają nieliniowość do wyjścia każdego neuronu w sieci neuronowej, umożliwiając złożone obliczenia. Umiejętność ta jest mierzona w tym teście, aby ocenić wiedzę o wyborze odpowiednich funkcji kosztów i aktywacji dla różnych zadań.
Propagacja wsteczna
Propagacja wsteczna jest kluczowym algorytmem szkolenia sieci neuronowych. Oblicza gradienty parametrów sieci w odniesieniu do straty, umożliwiając regulację wag w poprzednich warstwach. Ta umiejętność jest mierzona w tym teście, aby ocenić zrozumienie, w jaki sposób gradienty propagują się wstecz przez sieć neuronową do skutecznego uczenia się.
Zwrócone sieci neuronowe
Zwrócone sieci neuronowe (CNN) są głębokie uczenie się Modele specjalnie zaprojektowane do przetwarzania danych siatki strukturalnej, takie jak obrazy. Opierają się na idei splotu, w którym filtry skanują i wyodrębniają lokalne wzorce z danych wejściowych. Umiejętność ta jest mierzona w tym teście w celu oceny wiedzy o architekturze CNN i jej zastosowaniu w zadaniach widzenia komputerowego.
Powtarzające się sieci neuronowe
Powtarzające się sieci neuronowe (RNN) to sieci neuronowe, które przetwarzają Dane sekwencyjne o zmiennej długości, takie jak tekst lub serie czasowe. Mają połączenia zwrotne, które pozwalają na utrzymanie informacji w całej sieci. Ta umiejętność jest mierzona w tym teście w celu oceny zrozumienia RNN i ich zdolności do modelowania wzorców sekwencyjnych.
Generatywne sieci przeciwne
Generatywne sieci przeciwne (GAN) składają się z dwóch sieci neuronowych: a generator i dyskryminator. Są one razem szkolone w konkurencyjnym procesie, w którym generator ma na celu tworzenie danych syntetycznych, które są nierozróżnialne od danych rzeczywistych. Ta umiejętność jest mierzona w tym teście w celu oceny wiedzy o architekturze GAN i jej zastosowaniu w generowaniu realistycznych danych.
Przetwarzanie języka naturalnego
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) obejmuje interakcję między komputerami i język ludzki. Obejmuje takie zadania, jak rozpoznawanie mowy, klasyfikacja tekstu i tłumaczenie maszynowe. Ta umiejętność jest mierzona w tym teście w celu oceny zrozumienia technik NLP i ich zastosowania w różnych zadaniach związanych z językiem.
Wizja komputerowa
Wizja komputerowa to gałąź sztucznej inteligencji, która zajmuje się z interpretacją informacji wizualnych z obrazów lub filmów. Obejmuje zadania takie jak wykrywanie obiektów, rozpoznawanie obrazu i segmentacja obrazów. Ta umiejętność jest mierzona w tym teście w celu oceny wiedzy o algorytmach wizji komputerowej i ich zastosowania w rozwiązywaniu problemów z percepcją wizualną.
Uczenie się transferu
Uczenie się transfer Jedno zadanie poprawy wydajności w innym zadaniu. Wykorzystując wiedzę uzyskaną z poprzednich zadań, uczenie się transferu może znacznie zmniejszyć ilość danych szkoleniowych i wymaganego czasu. Ta umiejętność jest mierzona w tym teście, aby ocenić zrozumienie przenoszenia wyuczonych cech z jednej domeny na drugą.
Autoencoders
Autoencodery są sieciami neuronowymi zaprojektowanymi do rekonstrukcji danych wejściowych z sprężonej reprezentacji , zwany utajoną przestrzenią. Są one często używane do uczenia się bez nadzoru i redukcji wymiarowości. Umiejętność ta jest mierzona w tym teście w celu oceny wiedzy o autoencoderach i ich zastosowaniu w zadaniach takich jak kompresja danych i wykrywanie anomalii.
Algorytmy optymalizacji
Algorytmy optymalizacji odgrywają kluczową rolę w szkoleniu neuralnym Sieci poprzez iteracyjnie dostosowując parametry modelu, aby zminimalizować utratę szkolenia. Przykłady obejmują zejście stochastyczne (SGD), Adam i RMSProp. Ta umiejętność jest mierzona w tym teście, aby ocenić znajomość różnych algorytmów optymalizacji i ich wpływ na zbieżność i wydajność sieci.
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 Test głębokiego uczenia się to be based on.
Neuron
Zejście gradientu
Sieć neuronowa podawania
Stronniczość
Funkcja aktywacji
Inicjalizacja masy
Nadmierne dopasowanie
Regularyzacja
Funkcja utraty
Wskaźnik uczenia się
Normalizacja partii
Spadkowicz
Warstwa splotowa
Łączenie
Powtarzająca się sieć neuronowa
LSTM
Gan
Modelowanie języka
Osadzanie słów
Architektura CNN
Klasyfikacja obrazu
Wykrywanie obiektu
Segmentacja obrazu
Architektura RNN
Rozpoznawanie mowy
Analiza sentymentów
Uczenie się wzmocnienia
Generowanie tekstu
Algorytmy optymalizacji
Adam Optimizer
Zejście stochastyczne
Rozkład szybkości uczenia się
Techniki uczenia się transferu
Preferowane modele
Architektura autoencodera
Redukcja wymiarowości
Encoder-Decoder
Strojenie hiperparametra
Powiększanie danych
Religijowane autoencodery
Wstrzyknięcie hałasu
Problem znikania gradientu
Modele generatywne
Szkolenie gan
Generowanie obrazu
Ataki przeciwne
Interpretacja CNN
Mechanizmy uwagi
Zrozumienie języka naturalnego
Odpowiedź na pytanie wizualne
Podpis obrazu
Transformatory
Bert
Głębokie uczenie się wzmocnienia
Gradient polityki
Iteracja wartości
Q-learning
Autoencodery do wykrywania anomalii
Sztuczne sieci neuronowe

Try practice test

Start 14-day free trial

What roles can I use the Deep Learning Online Test for?

Naukowiec danych
Inżynier uczenia maszynowego
Badacz sztucznej inteligencji
Inżynier głębokiego uczenia się
Analityk danych
Inżynier wizji komputerowej
Inżynier przetwarzania języka naturalnego
Konsultant AI
Role sztucznej inteligencji
Badacz

How is the Deep Learning Online 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

Znajomość autoencoderów i ich aplikacji
Biegłość w algorytmach optymalizacji dla sieci neuronowych
Zdolność do wdrożenia pochodzenia gradientu i jego wariantów
Zrozumienie stochastycznego zejścia gradientu i jego wariantów
Znajomość technik planowania wskaźników uczenia się
Biegłość w normalizacji partii w sieciach neuronowych
Możliwość wdrożenia regulalizowania rezygnacji w modelach
Zrozumienie strategii inicjalizacji wagi
Znajomość wczesnego zatrzymania się w szkoleniu sieci neuronowych
Biegłość w technikach oceny i walidacji modelu

Preview this test

Zobacz przykładową kartę wyników

Menedżerowie ds. rekrutacji mieli poczucie, że dzięki technicznym pytaniom, które zadawali podczas rozmów panelowych, byli w stanie stwierdzić, którzy kandydaci uzyskali lepsze wyniki, i odróżnić się od tych, którzy również nie uzyskali takich punktów. Oni są bardzo zadowolony z jakością kandydatów wybranych do selekcji Adaface.

85%

Zmniejszenie czasu badań przesiewowych

Zobacz pełne studium przypadku

Deep Learning Hiring Test Często zadawane pytania

Czy mogę połączyć wiele umiejętności w jedną niestandardową ocenę?

Tak, absolutnie. Oceny niestandardowe są konfigurowane na podstawie opisu stanowiska i będą zawierać pytania dotyczące wszystkich określonych umiejętności, które określasz.

Czy masz jakieś funkcje anty-cheatingowe lub proktorowe?

Mamy następujące funkcje anty-cheatingowe:

Pytania o niezgodne z nich
Proctoring IP
Proctoring Web
Proctoring kamery internetowej
Wykrywanie plagiatu
Bezpieczna przeglądarka

Przeczytaj więcej o funkcjach Proctoring.

Jak interpretować wyniki testów?

Najważniejsze, o czym należy pamiętać, jest to, że ocena jest narzędziem eliminacyjnym, a nie narzędziem wyboru. Ocena umiejętności jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci wyeliminować kandydatów, którzy nie są technicznie zakwalifikowani do roli, nie jest zoptymalizowana, aby pomóc Ci znaleźć najlepszego kandydata do tej roli. Dlatego idealnym sposobem na wykorzystanie oceny jest podjęcie decyzji o wyniku progowym (zwykle 55%, pomagamy Ci porównać) i zaprosić wszystkich kandydatów, którzy wyniki powyżej progu na następne rundy wywiadu.

Do jakiego poziomu doświadczenia mogę użyć tego testu?

Każda ocena Adaface jest dostosowana do opisu stanowiska/ idealnego kandydującego osobowości (nasi eksperci przedmiotu będą podejmować właściwe pytania dotyczące oceny z naszej biblioteki ponad 10000 pytań). Ocenę tę można dostosować do dowolnego poziomu doświadczenia.

Czy każdy kandydat otrzymuje te same pytania?

Tak, znacznie ułatwia porównanie kandydatów. Opcje pytań MCQ i kolejność pytań są losowe. Mamy funkcje anty-cheating/proctoring. W naszym planie korporacyjnym mamy również możliwość tworzenia wielu wersji tej samej oceny z pytaniami o podobnych poziomach trudności.