Machine Learning in Azure Online Test

The Uczenie maszynowe w lazurce 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:

• Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego Azure Machine
• Techniki wstępne i czyszczenia danych za pomocą Azure ML
• Inżynieria i selekcja z Azure ML
• Budowanie i ocena modeli uczenia maszynowego w Azure ML
• Praca z różnymi algorytmami Azure ML w celu klasyfikacji i regresji
• Wdrażanie i zarządzanie modelami w Azure ML
• Tworzenie i wykonywanie rurociągów Azure ML
• Strojenie hiperparametrów w lazurze ML
• Wykorzystanie Azure Automl do automatycznego wyboru modelu i strojenia
• Projektowanie przepływów pracy maszynowej za pomocą 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.

• Przygotowanie danych i inżynieria funkcji

  Przygotowanie danych i inżynieria cech obejmuje przekształcenie surowych danych w format odpowiedni dla modeli ML i tworzenie nowych funkcji w celu poprawy wydajności modelu. Ta umiejętność jest mierzona w teście w celu oceny biegłości kandydata w przetwarzaniu danych i technikach ekstrakcji funkcji.

• Budowanie i ocena modelu

  Budowanie modelu i ocena koncentracji na tworzeniu modeli ML przy użyciu różnych algorytmów oraz techniki, wraz z oceną ich wydajności i dokładności. Ta umiejętność jest mierzona w teście, aby ocenić zdolność kandydata do konstruowania efektywnych modeli ML i oceny ich wyników za pomocą odpowiednich wskaźników.

• Azure ML Algorytmy

  Azure ML Algorytmy obejmują szereg wstępnie wstępnie -Budne modele i techniki ML, które można wykorzystać do różnych rodzajów analizy danych i zadań prognozowania. Ta umiejętność jest mierzona w teście w celu ustalenia znajomości kandydata z różnymi algorytmami Azure ML i ich przydatności do określonych scenariuszy.

• wdrażanie i zarządzanie modelem

  Wdrażanie i zarządzanie modelem obejmują procesy procesów Wdrażanie modeli ML w środowiskach produkcyjnych, monitorowanie ich wydajności oraz wprowadzanie niezbędnych aktualizacji i ulepszeń. Umiejętność ta jest mierzona w teście, aby ocenić zrozumienie kandydata do końca cyklu życia modelu ML oraz ich zdolność do wdrażania strategii wdrażania i zarządzania przy użyciu Azure Ml.

• Azure ML rurociągi </h4> <</H4> < P> Azure ML Rurociąes umożliwia tworzenie i orkiestrację przepływów pracy ML, automatyzując kroki związane z przygotowywaniem danych, szkolenia modelu i wdrażaniem. Ta umiejętność jest mierzona w teście w celu oceny biegłości kandydata w projektowaniu i wdrażaniu rurociągów ML przy użyciu Azure ML. </p> <h4> strojenie hiperparametrów

  strojenie hiperparametrów wiąże się z znalezieniem optymalnych wartości dla hiperparameterów Model ML, aby zmaksymalizować jego wydajność i uogólnienie. Ta umiejętność jest mierzona w teście w celu oceny wiedzy i wiedzy kandydata w zakresie stosowania technik dostrojenia hiperparametrów za pomocą Azure ML.

• Azure Authl

  Azure Authl to funkcja Azure ML, która automatyzuje Proces wyboru modelu i strojenia hiperparametrowego, umożliwiając opracowanie wysokowydajnych modeli ML przy minimalnej interwencji ręcznej. Ta umiejętność jest mierzona w teście, aby ocenić zrozumienie przez kandydata Azure Automl, a jego zdolność do wykorzystania jego możliwości do wydajnego rozwoju modelu ML.

• Azure ML Designer

  Azure ML Designer Is a Narzędzie bez kodu w Azure ML, które pozwala użytkownikom na wizualne budowanie, szkolenie i wdrażanie modeli ML za pomocą interfejsu przeciągania i upuszczania. Ta umiejętność jest mierzona w teście w celu ustalenia znajomości kandydata z projektantem Azure ML i jego zdolności do wykorzystania jego funkcjonalności dla opracowywania modelu ML.

• Azure ML interpretabilność

  Azure ML interpretację koncentruje się na interpretacji Zrozumienie i interpretacja czynników wpływających na prognozy dokonane przez modele ML. Ta umiejętność jest mierzona w teście w celu oceny wiedzy i umiejętności kandydata w analizie i interpretacji wyników i zachowań modeli ML przy użyciu funkcji interpretacji Azure ML.

• Model Azure ML Model

  Azure Model ML wyjaśnia, że ​​wyjaśnienia prognozy dokonane przez modele ML, pomagając budować zaufanie i zrozumienie w procesie decyzyjnym. Ta umiejętność jest mierzona w teście w celu oceny biegłości kandydata w wykorzystaniu funkcji wyjaśniających modele Azure ML w celu zapewnienia przejrzystości i interpretowalnych modeli ML.

• Azure ML Model wdrażanie

  Wdrożenie modelu Azure ML wiąże się Wdrażanie wyszkolonych modeli ML jako usług internetowych lub interfejsów API, umożliwiając prognozy w czasie rzeczywistym i integrację z innymi aplikacjami. Ta umiejętność jest mierzona w teście, aby ocenić zdolność kandydata do wdrażania modeli ML w środowiskach produkcyjnych przy użyciu technik wdrażania Azure ML.

• 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 Uczenie maszynowe w lazurce to be based on.

  Azure ML Workspaces

  Azure ML Studio

  Zestawy danych Azure ML

  Eksperymenty Azure ML

  Przetwarzanie danych

  Inżynieria cech

  Wybór funkcji

  Analiza danych rozpoznawczych

  Wizualizacja danych

  Budowanie modelu

  Ocena modelu

  Walidacja krzyżowa

  Wskaźniki oceny

  Azure ML Algorytmy

  Nadzorowana nauka

  Uczenie się bez nadzoru

  Algorytmy klasyfikacji

  Algorytmy regresji

  Algorytmy grupowania

  Redukcja wymiarowości

  Wdrożenie modelu Azure ML

  Wdrażanie usług internetowych

  Wersja modelowa

  Monitorowanie modelu

  Rurociągi Azure ML

  Tworzenie rurociągu

  Planowanie rurociągów

  Monitorowanie rurociągu

  Strojenie hiperparametra

  Wyszukiwanie siatki

  Losowe wyszukiwanie

  Optymalizacja bayesowska

  Azure Automl

  Zautomatyzowany wybór modelu

  Zautomatyzowane strojenie hiperparametrów

  Zautomatyzowana inżynieria funkcji

  Azure ML Designer

  Opracowywanie modelu przeciągania i upuszczania

  Niestandardowe tworzenie modułów

  Wykonanie rurociągu

  Azure ML interpretację

  Znaczenie funkcji

  Modelowe wyjaśnienia

  Lokalna interpretacja

  Globalna interpretacja

  Azure ML Model Wyjaśnienie

  Interpretacyjne uczenie maszynowe

  Wyjaśniająca sztuczna inteligencja

  Warunkowe wyjaśnienia

  Wdrożenie modelu Azure ML

  Azure Kubernetes Service (AKS)

  Instancje pojemnika Azure (ACI)

  Insights Application

  Azure ML Management

  Wersja modelowa

  Model wdrażania

  Skalowanie modelu i wydajność

  Ciągła integracja i wdrażanie (CI/CD)

• Inżynier uczenia maszynowego
• Naukowiec danych
• Analityk danych
• Inżynier AI
• Inżynier oprogramowania
• Inżynier danych
• Analityk Biznesowy
• Badacz
• Konsultant AI
• Badacz AI

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

• Interpretacja i wyjaśnianie modeli za pomocą interpretacji Azure ML
• Wdrażanie modeli produkcji z wdrożeniem modelu Azure ML
• Zrozumienie Azure Databricks i jego integracja z Azure ML
• Wykorzystanie Azure ML do zadań przetwarzania języka naturalnego (NLP)
• Wdrażanie rozwiązań wizji komputerowej za pomocą Azure ML
• Praca z danymi szeregów czasowych w Azure ML
• Obsługa komputerów rozproszonych za pomocą Azure ML
• Wykorzystanie Azure ML do uczenia się wzmocnienia
• Stosowanie technik wykrywania anomalii w Azure ML