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⌘ K

About the test:

O teste de avaliação de aprendizado de máquina pré-emprego avalia a compreensão de um candidato sobre os fundamentos do aprendizado de máquina, como engenharia de recursos, regressão, variação, probabilidade condicional, agrupamento, árvores de decisão, vizinhos mais próximos, ingênuos bayes, preconceito e excesso de ajuste. O teste também os avalia sobre sua capacidade de coletar e preparar o conjunto de dados, treinar um modelo, avaliar o modelo e melhorar iterativamente o desempenho do modelo.

Covered skills:

  • Regressão linear
  • Excedente de ajuste e subjuste
  • Preconceito e variação
  • Aprendizado supervisionado
  • Clustering
  • Avaliação do modelo
  • Gradiente descendente
  • Máquinas vetoriais de suporte
  • Validação cruzada
  • Aprendizado não supervisionado
  • Redução de dimensionalidade
  • Engenharia de recursos

9 reasons why
9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Desenvolvedor de aprendizado de máquinas



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:

  • Capaz de implementar e entender algoritmos de regressão linear
  • Proficiente em algoritmos de otimização de descida de gradiente
  • Familiarizado com os conceitos de sobrepensação e subjacência em modelos de aprendizado de máquina
  • Capaz de aplicar máquinas vetoriais de suporte para tarefas de classificação
  • Capaz de reconhecer e gerenciar o viés e a variação nos modelos de aprendizado de máquina
  • Qualificado em técnicas de validação cruzada para avaliação do modelo
  • Experiente em algoritmos de aprendizado supervisionado
  • Algoritmos de aprendizagem não supervisionados
  • Competente na execução de tarefas de agrupamento
  • Capaz de aplicar técnicas de redução de dimensionalidade
  • Proficiente na avaliação de modelos de aprendizado de máquina
  • Qualificado em realizar engenharia de recursos para melhorar o desempenho do modelo
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

Estes são apenas uma pequena amostra da nossa biblioteca de mais de 10.000 perguntas. As perguntas reais sobre isso Teste de avaliação de aprendizado de máquina será não-googleable.

🧐 Question

Easy

Gradient descent optimization
Gradient Descent
Solve
You are working on a regression problem using a simple neural network. You want to optimize the model's weights using gradient descent with different learning rate schedules. Consider the following pseudo code for training the neural network:
 image
Which of the following learning rate schedules would most likely result in the fastest convergence without overshooting the optimal weights?

A: Constant learning rate of 0.01
B: Exponential decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.99
C: Exponential decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.99
D: Step decay with initial learning rate of 0.1 and decay rate of 0.5 every 100 epochs
E: Step decay with initial learning rate of 0.01 and decay rate of 0.5 every 100 epochs
F: Constant learning rate of 0.1

Medium

Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting
Solve
You are given a dataset to solve a classification problem using a decision tree algorithm. You are concerned about overfitting and decide to implement pruning to control the model's complexity. Consider the following pseudo code for creating the decision tree model:
 image
Which of the following combinations of parameters would result in a less complex decision tree model, reducing the risk of overfitting?

A: max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
B: max_depth=None, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5
C: max_depth=3, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
D: max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1
E: max_depth=3, min_samples_split=10, min_samples_leaf=10
F; max_depth=5, min_samples_split=5, min_samples_leaf=5

Easy

n-gram generator
Solve
Our newest machine learning developer want to write a function to calculate the n-gram of any text. An N-gram means a sequence of N words. So for example, "black cats" is a 2-gram, "saw black cats" is a 3-gram etc. The 2-gram of the sentence "the big bad wolf fell down" would be [["the", "big"], ["big", "bad"], ["bad", "wolf"], ["wolf", "fell"], ["fell", "down"]]. Can you help them select the correct function for the same?
 image

Easy

Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Solve
You are tasked with building a recommendation system for a newly launched e-commerce website. Given that the website is new, there is not much user interaction data available. Also, the items in the catalog have rich descriptions. Based on these requirements, which type of recommendation system approach would be the most suitable for this task?

Easy

Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation
Solve
You have trained a supervised learning model to classify customer reviews as either "positive" or "negative" based on a dataset with 10,000 samples and 35 features, including the review text, reviewer's name, and rating. The dataset is split into a 7,000-sample training set and a 3,000-sample test set.

After training the model, you evaluate its performance using a confusion matrix on the test set, which shows the following results:
 image
Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?
🧐 Question🔧 Skill

Easy

Gradient descent optimization
Gradient Descent

2 mins

Machine Learning
Solve

Medium

Less complex decision tree model
Model Complexity
Overfitting

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

n-gram generator

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

Recommendation System Selection
Recommender Systems
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering

2 mins

Machine Learning
Solve

Easy

Sensitivity and Specificity
Confusion Matrix
Model Evaluation

2 mins

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

1200+ customers in 75 countries

customers in 75 countries
Brandon

Com o Adaface, fomos capazes de otimizar nosso processo de triagem inicial em mais de 75%, liberando tempo precioso para os gerentes de contratação e nossa equipe de aquisição de talentos!


Brandon Lee, Chefe das pessoas, Love, Bonito

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Teste de avaliação de aprendizado de máquina 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 Teste de avaliação de aprendizado de máquina 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

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 Teste de avaliação de aprendizado de máquina 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:

  • Implementando modelos de regressão linear para análise preditiva
  • Aplicando o algoritmo de descida de gradiente para otimização do modelo
  • Identificando e mitigando problemas de excesso de ajuste e subjacência em modelos de aprendizado de máquina
  • Utilizando máquinas vetoriais de suporte para tarefas de classificação
  • Compreendendo os conceitos de viés e variação nos modelos de aprendizado de máquina
  • Realizando validação cruzada para avaliar o desempenho de modelos de aprendizado supervisionado
  • Aplicando várias técnicas em aprendizado não supervisionado, como agrupamento
  • Implementando métodos de redução de dimensionalidade para melhorar a eficiência do modelo
  • Avaliando modelos de aprendizado de máquina usando métricas de avaliação apropriadas
  • Utilizando técnicas de engenharia de recursos para aprimorar o desempenho do modelo

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?

  • validação cruzada

    Validação cruzada é Uma técnica usada para avaliar os recursos de desempenho e generalização dos modelos de aprendizado de máquina. Envolve dividir os dados em vários subconjuntos para treinamento e teste, permitindo uma avaliação mais robusta do desempenho de um modelo. Avaliar o conhecimento de validação cruzada de um candidato ajuda a determinar sua experiência em avaliação de modelos e sua capacidade de evitar estimativas de desempenho super-otimistas. Um modelo aprende com dados rotulados para fazer previsões ou classificações. Envolve ter uma variável de destino clara que o modelo visa prever. Avaliar essa habilidade ajuda a avaliar o entendimento de um candidato sobre os algoritmos de aprendizado supervisionado e sua capacidade de aplicá -los a várias tarefas de previsão. A partir de dados não marcados para encontrar padrões ou estruturas sem variáveis ​​de destino específicas. Essa habilidade mede a familiaridade de um candidato com algoritmos de aprendizado não supervisionado, como redução de agrupamento e dimensionalidade, e sua capacidade de extrair insights significativos de dados não estruturados. que agrupa pontos de dados semelhantes com base em suas características ou semelhanças. Ajuda a identificar estruturas ou categorias naturais dentro dos dados. Avaliar o conhecimento de um candidato sobre algoritmos de agrupamento significa sua proficiência em explorar padrões dentro dos dados e sua capacidade de segmentar conjuntos de dados em clusters significativos para análise posterior.

  • redução da dimensionalidade

    A redução da dimensionalidade é o processo de reduzindo o número de variáveis/recursos de entrada em modelos de aprendizado de máquina. Ajuda a simplificar conjuntos de dados complexos, removendo recursos redundantes ou irrelevantes, mantendo as informações essenciais. A avaliação dessa habilidade permite que os recrutadores avaliem o entendimento de um candidato sobre as técnicas de seleção de recursos e sua capacidade de melhorar o desempenho e a interpretabilidade do modelo.

  • Avaliação do modelo

    Avaliação do modelo é o processo de avaliação do desempenho e Qualidade dos modelos de aprendizado de máquina. Envolve o uso de várias métricas e técnicas para medir o quão bem um modelo generaliza para dados invisíveis. A avaliação dessa habilidade ajuda os recrutadores a determinar a proficiência de um candidato na avaliação e comparação de modelos diferentes e sua capacidade de selecionar o mais apropriado para uma determinada tarefa.

  • Engenharia de recursos

    Engenharia de recursos é o processo de criar novos recursos ou transformar os existentes para melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina. Envolve a seleção, criação ou modificação de variáveis ​​para representar melhor os padrões subjacentes nos dados. A medição dessa habilidade permite que os recrutadores avaliem a experiência de um candidato em aprimorar o poder preditivo dos modelos por meio de técnicas de engenharia de recursos perspicazes.

  • 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 Teste de avaliação de aprendizado de máquina to be based on.

    Regressão linear
    Mínimos quadrados comuns
    Gradiente descendente
    Descendência de gradiente estocástico
    Descendência de gradiente em lote
    Regressão de cume
    Regressão de Lasso
    Regressão polinomial
    Regularização
    Sobreajuste
    Underfitting
    Máquinas vetoriais de suporte
    Truques do kernel
    Hiperplano
    Margem suave
    Margem dura
    Viés
    Variação
    Validação cruzada
    Validação cruzada-dobrada em K.
    Validação cruzada de deixar uma saída
    Método de espera
    Aprendizado supervisionado
    Classificação
    Regressão
    Árvores de decisão
    Florestas aleatórias
    Baías ingénuas
    Vizinhos mais antigos
    Redes neurais
    Aprendizado não supervisionado
    Clustering
    K-means
    Hierárquico
    Dbscan
    Redução de dimensionalidade
    PCA (análise de componentes principais)
    LDA (análise discriminante linear)
    T-SNE (incorporação estocástica de distribuição T)
    Avaliação do modelo
    Precisão
    Precisão
    Lembrar
    Pontuação F1
    Curva ROC
    AUC (área sob a curva)
    Matriz de confusão
    Engenharia de recursos
    Transformação de dados
    Escala de recursos
    Variáveis ​​fictícias
    Interações variáveis
    Lidar com dados ausentes
    Detecção Outlier

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

  • Desenvolvedor de aprendizado de máquina
  • Engenheiro de aprendizado de máquina
  • Cientista de dados
  • Analista de informações
  • Engenheiro de Inteligência Artificial
  • Engenheiro de dados
  • Analista de negócios
  • Pesquisa científica
  • Analista estatístico
  • Especialista em mineração de dados

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

  • Implementando árvores de decisão e florestas aleatórias para tarefas de classificação
  • Aplicando métodos de conjunto, como ensacamento e aumento, para melhorar o desempenho do modelo
  • Compreendendo os conceitos e aplicações das redes neurais
  • Implementando modelos de aprendizado profundo para tarefas complexas
  • Utilizando técnicas de processamento de linguagem natural para classificação de texto e análise de sentimentos
  • Aplicando sistemas de recomendação para recomendações personalizadas
  • Compreendendo os conceitos e aplicações do aprendizado de reforço
  • Implementando análise de séries temporais para prever tendências futuras
  • Utilizando técnicas de detecção de anomalia para identificar padrões incomuns em dados
  • Aplicando o aprendizado de transferência para alavancar o conhecimento de modelos pré-treinados
Singapore government logo

Os gerentes de contratação sentiram que, através das perguntas técnicas que fizeram durante as entrevistas do painel, foram capazes de dizer quais candidatos tinham pontuações melhores e se diferenciaram com aqueles que não marcaram também. Eles são altamente satisfeito com a qualidade dos candidatos selecionados com a triagem do Adaface.


85%
Redução no tempo de triagem

Machine Learning Hiring Test Perguntas frequentes

Que tipo de perguntas o teste de aprendizado de máquina inclui?

Este teste de aprendizado de máquina pré-emprego é composto por perguntas baseadas em cenários que exigem que os candidatos demonstrem sua capacidade de:

  • Prepare dados para algoritmos de aprendizado de máquina
  • Use algoritmos ML, como regressão logística, máquinas vetoriais de suporte, árvores de decisão e florestas aleatórias para classificação
  • Construir algoritmos de agrupamento
  • propor o algoritmo mais apropriado para um caso de uso específico
  • Estime desempenho dos algoritmos de aprendizagem

Este teste ou avaliação pode ser usado para funções sênior de engenheiros de aprendizado de máquina?

Para engenheiros sênior de aprendizado de máquina, você pode solicitar um teste personalizado. Dentro de 48 horas, nossos especialistas no assunto personalizarão a avaliação de acordo com a descrição do seu trabalho e o nível de antiguidade. Um teste típico para funções seniores, além dos fundamentos, o teste se concentrará em testar a capacidade de um candidato de:

  • Estrutura ML Projects
  • Identificar deficiências de vários algoritmos de aprendizado de máquina
  • Projete um processo de limpeza e rotulagem de dados
  • Selecione métricas de avaliação adequadas para melhorar o desempenho do modelo
  • Avalie o impacto do desempenho do hardware nos algoritmos de aprendizado de máquina

Posso combinar várias habilidades em uma avaliação personalizada?

Sim absolutamente. As avaliações personalizadas são configuradas com base na descrição do seu trabalho e incluirão perguntas sobre todas as habilidades obrigatórias que você especificar.

Você tem algum recurso anti-trapaça ou procurador?

Temos os seguintes recursos anti-trapaça:

  • Perguntas não-goleadas
  • IP Proctoring
  • Web Proctoring
  • Proctoring da webcam
  • Detecção de plágio
  • navegador seguro

Leia mais sobre os Recursos de Proctoring.

Como interpreto as pontuações dos testes?

O principal a ter em mente é que uma avaliação é uma ferramenta de eliminação, não uma ferramenta de seleção. Uma avaliação de habilidades é otimizada para ajudá -lo a eliminar os candidatos que não são tecnicamente qualificados para o papel, não é otimizado para ajudá -lo a encontrar o melhor candidato para o papel. Portanto, a maneira ideal de usar uma avaliação é decidir uma pontuação limite (normalmente 55%, ajudamos você a comparar) e convidar todos os candidatos que pontuam acima do limiar para as próximas rodadas da entrevista.

Para que nível de experiência posso usar este teste?

Cada avaliação do Adaface é personalizada para a descrição do seu trabalho/ persona do candidato ideal (nossos especialistas no assunto escolherão as perguntas certas para sua avaliação de nossa biblioteca de mais de 10000 perguntas). Esta avaliação pode ser personalizada para qualquer nível de experiência.

Todo candidato recebe as mesmas perguntas?

Sim, facilita muito a comparação de candidatos. As opções para perguntas do MCQ e a ordem das perguntas são randomizadas. Recursos anti-traking/proctoring no local. Em nosso plano corporativo, também temos a opção de criar várias versões da mesma avaliação com questões de níveis de dificuldade semelhantes.

Eu sou um candidato. Posso tentar um teste de prática?

Não. Infelizmente, não apoiamos os testes práticos no momento. No entanto, você pode usar nossas perguntas de amostra para prática.

Qual é o custo de usar este teste?

Você pode conferir nossos planos de preços.

Posso obter uma avaliação gratuita?

Sim, você pode se inscrever gratuitamente e visualizar este teste.

Acabei de me mudar para um plano pago. Como posso solicitar uma avaliação personalizada?

Aqui está um guia rápido sobre Como solicitar uma avaliação personalizada no Adaface.

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