Why you should use Machine Learning Assessment Test?

The Test oceny uczenia maszynowego 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: Wdrażanie modeli regresji liniowej do analizy predykcyjnej Zastosowanie algorytmu zejścia gradientu do optymalizacji modelu Identyfikacja i łagodzenie problemów z nadmiernym dopasowaniem i niedostatkiem w modelach uczenia maszynowego Wykorzystanie maszyn wektorowych wsparcia do zadań klasyfikacyjnych Zrozumienie pojęć uprzedzeń i wariancji w modelach uczenia maszynowego Wykonanie walidacji krzyżowej w celu oceny wydajności nadzorowanych modeli uczenia się Stosowanie różnych technik w uczeniu się bez nadzoru, takie jak grupowanie Wdrażanie metod redukcji wymiarów w celu poprawy wydajności modelu Ocena modeli uczenia maszynowego za pomocą odpowiednich wskaźników oceny Wykorzystanie technik inżynierii funkcji w celu zwiększenia wydajności modelu

Machine Learning Assessment Test

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

Regresja liniowa Zejście gradientu Nadmierne dopasowanie i niedostateczne Maszyny wektorowe wsparcia Stronniczość i wariancja Walidacja krzyżowa Nadzorowana nauka Uczenie się bez nadzoru Grupowanie Redukcja wymiarowości Ocena modelu Inżynieria cech

About the test:

Test oceny uczenia maszynowego przed zatrudnieniem ocenia zrozumienie przez kandydata fundamentów uczenia maszynowego, takich jak inżynieria cech, regresja, wariancja, warunkowe prawdopodobieństwo, grupowanie, drzewa decyzyjne, najbliżsi sąsiedzi, naiwni Bayes, stronniczość i nadmierne dopracowanie. Test ocenia ich również na ich zdolność do gromadzenia i przygotowywania zestawu danych, szkolenia modelu, oceny modelu i iteracyjnej poprawy wydajności modelu.

Covered skills:

Regresja liniowa
Nadmierne dopasowanie i niedostateczne
Stronniczość i wariancja
Nadzorowana nauka
Grupowanie
Ocena modelu

Zejście gradientu
Maszyny wektorowe wsparcia
Walidacja krzyżowa
Uczenie się bez nadzoru
Redukcja wymiarowości
Inżynieria cech

Try practice test

Start 14-day free trial

9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Developer uczenia maszynowegos

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:

W stanie wdrożyć i zrozumieć algorytmy regresji liniowej
Biegły w algorytmach optymalizacji zejścia gradientu
Znajomość koncepcji nadmiernego dopasowania i niedostatecznego dopasowania w modelach uczenia maszynowego
W stanie zastosować maszyny wektorowe wsparcia do zadań klasyfikacyjnych
Zdolne do rozpoznawania i zarządzania stronniczością i wariancją w modelach uczenia maszynowego
Wykwalifikowane w technikach walidacji krzyżowej do oceny modelu
Doświadczenie w nadzorowanych algorytmach uczenia się
Kompetentny w bez nadzoru algorytmów uczenia się
Kompetentne w wykonywaniu zadań grupowych
W stanie zastosować techniki redukcji wymiarów
Biegły w ocenie modeli uczenia maszynowego
Wykwalifikowane w zakresie inżynierii funkcji w celu poprawy wydajności modelu

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 oceny uczenia maszynowego będzie nieobowiązany.

🧐 Question
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
	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
	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 oceny uczenia maszynowego 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 oceny uczenia maszynowego 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 Machine Learning Online Test

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

The Test oceny uczenia maszynowego 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:

Wdrażanie modeli regresji liniowej do analizy predykcyjnej
Zastosowanie algorytmu zejścia gradientu do optymalizacji modelu
Identyfikacja i łagodzenie problemów z nadmiernym dopasowaniem i niedostatkiem w modelach uczenia maszynowego
Wykorzystanie maszyn wektorowych wsparcia do zadań klasyfikacyjnych
Zrozumienie pojęć uprzedzeń i wariancji w modelach uczenia maszynowego
Wykonanie walidacji krzyżowej w celu oceny wydajności nadzorowanych modeli uczenia się
Stosowanie różnych technik w uczeniu się bez nadzoru, takie jak grupowanie
Wdrażanie metod redukcji wymiarów w celu poprawy wydajności modelu
Ocena modeli uczenia maszynowego za pomocą odpowiednich wskaźników oceny
Wykorzystanie technik inżynierii funkcji w celu zwiększenia wydajności modelu

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?

Regresja liniowa
Regresja liniowa jest techniką modelowania statystycznego, której celem jest ustalenie liniowej zależności między zmienną zależną a jedną lub więcej zmiennymi niezależnymi. W tym teście mierzy się w celu oceny zrozumienia podstawowych pojęć regresji, a ich zdolność do stosowania modeli regresji liniowej w rozwiązywaniu problemów z prawdziwym. Algorytm optymalizacji szeroko stosowany w uczeniu maszynowym w celu zminimalizowania funkcji kosztów modelu. Iteracyjnie dostosowuje parametry modelu w kierunku najwyższego zejścia, aby znaleźć optymalne rozwiązanie. Pomiar tej umiejętności pomaga ocenić biegłość kandydata w wdrażaniu i optymalizacji modeli uczenia maszynowego metodami opartymi na gradientach.
Nadmierne dopasowanie i niedostateczne dopasowanie
Nadmierne dopasowanie występuje, gdy model uczenia maszynowego również pasuje do danych treningowych ściśle, co prowadzi do słabej uogólnienia i wydajności niewidocznych danych. Z drugiej strony, niedostateczne jest, gdy model jest zbyt prosty i nie przechwytuje podstawowych wzorców w danych. Ocena zrozumienia przez kandydata nadmiernego dopasowania i niedostatecznego dopasowania pomaga ocenić ich wiedzę w zakresie złożoności modelu i ich zdolność do znalezienia właściwej równowagi dla optymalnej wydajności.
Maszyny wektorowe wsparcia
Maszyny wektorowe wsparcia (SVM) są nadzorowanymi algorytmami uczenia się stosowanymi do zadań klasyfikacji i regresji. Znajdują optymalny rozrost, który oddziela różne klasy lub przewiduje wartości ciągłe. Pomiar tej umiejętności pomaga rekruterom ocenić kompetencje kandydata w wykorzystaniu SVM, a ich zdolność do radzenia sobie zarówno z klasyfikacją liniową i nieliniową. Błąd wprowadzony przez zbyt uproszczone założenia modelu, podczas gdy wariancja mierzy wrażliwość modelu na fluktuacje danych treningowych. Te dwa koncepcje pomagają zrozumieć kompromis między niedostatkiem a przepełnieniem. Ocena wiedzy kandydata na temat stronniczości i wariancji umożliwia rekruterom ocenę ich zrozumienia wydajności modelu i możliwość dostosowywania modeli dla lepszych wyników.
Walidacja krzyżowa
Walidacja krzyżowa IS Technika stosowana do oceny możliwości wydajności i uogólnienia modeli uczenia maszynowego. Polega na podzieleniu danych na wiele podzbiorów do szkolenia i testowania, umożliwiając solidniejszą ocenę wydajności modelu. Ocena wiedzy kandydata na temat walidacji między Model uczy się na podstawie oznaczonych danych, aby dokonywać prognoz lub klasyfikacji. Obejmuje to wyraźną zmienną docelową, którą model ma przewidzieć. Ocena tej umiejętności pomaga ocenić zrozumienie przez kandydata algorytmów uczenia się i ich zdolności do zastosowania ich do różnych zadań prognozujących.
Uczenie się bez nadzoru
Uczenie się bez nadzoru jest zadaniem uczenia maszynowego, w którym model uczy się model od nieznakowanych danych po znalezienie wzorców lub struktur bez określonych zmiennych docelowych. Ta umiejętność mierzy znajomość kandydata z algorytmami uczenia się bez nadzoru, takich jak klastrowanie i redukcja wymiarowości, a ich zdolność do wydobywania znaczących informacji z nieustrukturyzowanych danych.
Grupowanie
Klastrowanie jest bez nadzoru techniki uczenia się To grupuje podobne punkty danych razem w oparciu o ich cechy lub podobieństwa. Pomaga zidentyfikować naturalne struktury lub kategorie w danych. Ocena wiedzy kandydata na temat klastrowania algorytmów oznacza ich biegłość w badaniu wzorców w danych i zdolności do segmentowania zestawów danych w znaczących klastrach w celu dalszej analizy.
Redukcja wymiarów
Redukcja wymiarów jest procesem procesu Zmniejszenie liczby zmiennych/funkcji wejściowych w modelach uczenia maszynowego. Pomaga uprościć złożone zestawy danych, usuwając zbędne lub nieistotne funkcje przy zachowaniu niezbędnych informacji. Ocena tej umiejętności pozwala rekruterom ocenić zrozumienie przez kandydata techniki wyboru funkcji i ich zdolność do poprawy wydajności i interpretacji modelu.
Ocena modelu
Ocena modelu jest procesem oceny wydajności i wydajności i Jakość modeli uczenia maszynowego. Obejmuje stosowanie różnych wskaźników i technik do pomiaru, jak dobrze model uogólnia się na niewidoczne dane. Ocena tej umiejętności pomaga rekruterom ustalić biegłość kandydata w ocenie i porównywanie różnych modeli oraz ich zdolność do wyboru najbardziej odpowiedniego dla danego zadania.
Inżynieria funkcji
Inżynieria funkcji to proces procesowy tworzenia nowych funkcji lub przekształcania istniejących w celu poprawy wydajności modeli uczenia maszynowego. Obejmuje wybór, tworzenie lub modyfikowanie zmiennych w celu lepszego reprezentowania podstawowych wzorców w danych. Mierzenie tych umiejętności umożliwia rekruterom ocenę wiedzy kandydata w zakresie poprawy mocy predykcyjnej modeli za pomocą wnikliwych technik inżynierii funkcji.
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 oceny uczenia maszynowego to be based on.
Regresja liniowa
Zwykłe najmniejsze kwadraty
Zejście gradientu
Zejście stochastyczne
Zejście gradientu partii
Regresja grzbietu
Regresja Lasso
Regresja wielomianowa
Regularyzacja
Nadmierne dopasowanie
Niedostateczne
Maszyny wektorowe wsparcia
Sztuczki jądra
Hiperplan
Miękki margines
Twardy margines
Stronniczość
Zmienność
Walidacja krzyżowa
K-FOLD Cross-walidacja
Walidacja krzyżowa o jednej odejściu
Metoda przechowalnia
Nadzorowana nauka
Klasyfikacja
Regresja
Drzewa decyzyjne
Losowe lasy
Naiwne Bayes
K-Nearest sąsiedzi
Sieci neuronowe
Uczenie się bez nadzoru
Grupowanie
K-średnia
Hierarchiczne
Dbscan
Redukcja wymiarowości
PCA (analiza głównego składników)
LDA (liniowa analiza dyskryminacyjna)
T-SNE (osadzanie stochastyczny
Ocena modelu
Dokładność
Precyzja
Przypomnienie sobie czegoś
Wynik F1
Krzywa ROC
AUC (obszar pod krzywą)
Matryca zamieszania
Inżynieria cech
Transformacja danych
Skalowanie funkcji
Zmienne fikcyjne
Zmienne interakcje
Obsługa brakujących danych
Wykrywanie wartości odstających

Try practice test

Start 14-day free trial

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

Developer uczenia maszynowego
Inżynier uczenia maszynowego
Naukowiec danych
Analityk danych
Inżynier sztucznej inteligencji
Inżynier danych
Analityk Biznesowy
Badacz
Analityk statystyczny
Specjalista ds. Wydobywania danych

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

Wdrażanie drzew decyzyjnych i losowych lasów do zadań klasyfikacyjnych
Stosowanie metod zespołowych, takich jak worki i wzmocnienie w celu poprawy wydajności modelu
Zrozumienie pojęć i zastosowań sieci neuronowych
Wdrażanie modeli głębokiego uczenia się do złożonych zadań
Wykorzystanie technik przetwarzania języka naturalnego do klasyfikacji tekstu i analizy sentymentów
Stosowanie systemów rekomendacji do spersonalizowanych rekomendacji
Zrozumienie pojęć i zastosowań uczenia się wzmocnienia
Wdrażanie analizy szeregów czasowych w celu prognozowania przyszłych trendów
Wykorzystanie technik wykrywania anomalii do identyfikacji niezwykłych wzorców danych w danych
Stosowanie uczenia się transferu w celu wykorzystania wiedzy z modeli wcześniej wyszkolonych

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

Machine Learning Hiring Test Często zadawane pytania

Jakie pytania zawiera test uczenia maszynowego?

Ten test uczenia maszynowego przed zatrudnieniem składa się z pytań opartych na scenariuszach, które wymagają od kandydatów wykazania ich zdolności do:

Przygotuj dane do algorytmów uczenia maszynowego
Użyj algorytmów ML, takich jak regresja logistyczna, maszyny wektorowe wsparcia, drzewa decyzyjne i losowe lasy do klasyfikacji
Buduj algorytmy grupowania
Zaproponuj najbardziej odpowiedni algorytm dla określonego przypadku użycia
Oszacuj wydajność algorytmów uczenia się

Czy ten test lub ocena można wykorzystać do ról starszych inżynierów uczenia maszynowego?

W przypadku starszych inżynierów uczenia maszynowego możesz poprosić o niestandardowy test. W ciągu 48 godzin nasi eksperci merytoryczni dostosują ocenę zgodnie z opisem stanowiska i poziomem stażu pracy. Typowy test dla wyższych ról, oprócz podstaw, test koncentruje się na testowaniu zdolności kandydata na:

Struktura projektów ML
Zidentyfikuj niedociągnięcia różnych algorytmów uczenia maszynowego
Zaprojektuj proces czyszczenia danych i etykietowania danych
Wybierz odpowiednie wskaźniki oceny, aby poprawić wydajność modelu
Oceń wpływ wydajności sprzętu na algorytmy uczenia maszynowego

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.