Search test library by skills or roles
⌘ K

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

9 reasons why
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

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
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


Gradient descent optimization
Gradient Descent
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
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
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
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
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


Gradient descent optimization
Gradient Descent

2 mins

Machine Learning


Less complex decision tree model
Model Complexity

2 mins

Machine Learning


n-gram generator

2 mins

Machine Learning


Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering

2 mins

Machine Learning


Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation

2 mins

Machine Learning
🧐 Question🔧 Skill💪 Difficulty⌛ Time
Gradient descent optimization
Gradient Descent
Machine Learning
Easy2 mins
Less complex decision tree model
Model Complexity
Machine Learning
Medium2 mins
n-gram generator
Machine Learning
Easy2 mins
Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Machine Learning
Easy2 mins
Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation
Machine Learning
Easy2 mins
Reason #4

1200+ customers in 75 countries

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

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.

invite candidates
Reason #7

Detailed scorecards & benchmarks

Zobacz przykładową kartę wyników
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.

test completion rate
Reason #9

Advanced Proctoring

Learn more

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
    Nadmierne dopasowanie
    Maszyny wektorowe wsparcia
    Sztuczki jądra
    Miękki margines
    Twardy margines
    Walidacja krzyżowa
    K-FOLD Cross-walidacja
    Walidacja krzyżowa o jednej odejściu
    Metoda przechowalnia
    Nadzorowana nauka
    Drzewa decyzyjne
    Losowe lasy
    Naiwne Bayes
    K-Nearest sąsiedzi
    Sieci neuronowe
    Uczenie się bez nadzoru
    Redukcja wymiarowości
    PCA (analiza głównego składników)
    LDA (liniowa analiza dyskryminacyjna)
    T-SNE (osadzanie stochastyczny
    Ocena modelu
    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

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
Singapore government logo

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.

Zmniejszenie czasu badań przesiewowych

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.

Jestem kandydatem. Czy mogę spróbować testu ćwiczeniowego?

Nie. Niestety, w tej chwili nie wspieramy testów ćwiczeń. Możesz jednak użyć naszych przykładowych pytań do ćwiczeń.

Jaki jest koszt korzystania z tego testu?

Możesz sprawdzić nasze Plany cenowe.

Czy mogę dostać bezpłatny proces?

Tak, możesz zarejestrować się za darmo i podgląd tego testu.

Właśnie przeniosłem się do płatnego planu. Jak mogę poprosić o ocenę niestandardową?

Oto szybki przewodnik dotyczący jak poprosić o ocenę niestandardową na Adaface.

customers across world
Join 1200+ companies in 75+ countries.
Wypróbuj dziś najbardziej przyjazne narzędzie do oceny umiejętności.
g2 badges
Ready to use the Adaface Test oceny uczenia maszynowego?
Ready to use the Adaface Test oceny uczenia maszynowego?
Porozmawiaj z nami
● Online
Score: NA