Why you should use Deep Learning Online Test?

The Глубокий тест обучения 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: Способность строить и обучать нейронные сети Понимание методов нормализации данных Знание различных функций затрат и функций активации Условность в реализации обратного процесса Возможность проектирования и оптимизации сверточных нейронных сетей Знакомство с повторяющимися нейронными сетями и их приложениями Понимание генеративных состязательных сетей и их компонентов Знание методов обработки естественного языка Условность в алгоритмах и методах компьютерного зрения Возможность применения переноса обучения в моделях глубокого обучения

Deep Learning Online Test

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

Нейронные сети Нормализация данных Функции стоимости и функции активации Обратное распространение Нейронные сети Сверточные нейронные сети Повторяющиеся нейронные сети Генеративные состязательные сети Обработка естественного языка Компьютерное зрение Передача обучения Автокодеры Алгоритмы оптимизации

About the test:

Тест на предварительную работу в глубоком обучении оценивает понимание кандидата о основных концепциях глубокого обучения, таких как функции активации, обратное распространение, RNNS и CNNS, скорость обучения, отсечение, нормализация партии, трубопроводы обработки данных, многослойные восприятия и нормализацию данных. Этот тест также фокусируется на их способности применять алгоритмы глубокого обучения для использования таких вариантов, как компьютерное зрение, распознавание изображений, обнаружение объекта, классификация текста и т. Д.

Covered skills:

Нейронные сети
Функции стоимости и функции активации
Нейронные сети
Повторяющиеся нейронные сети
Обработка естественного языка
Передача обучения
Алгоритмы оптимизации

Нормализация данных
Обратное распространение
Сверточные нейронные сети
Генеративные состязательные сети
Компьютерное зрение
Автокодеры

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

9 reasons why

Adaface Deep Learning Test is the most accurate way to shortlist Ученый данныхs

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:

Понимание и внедрение нейронных сетей
Применение методов нормализации данных
Выбор соответствующих функций затрат и функций активации
Реализация алгоритма обратного распространения
Проектирование и оценка сверточных нейронных сетей
Разработка повторяющихся нейронных сетей
Создание генеративных состязательных сетей
Применение методов обработки естественного языка
Реализация алгоритмов компьютерного зрения
Понимание и внедрение переноса обучения
Разработка автоэнкодеров
Оптимизация моделей глубокого обучения с использованием алгоритмов оптимизации

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

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Это лишь небольшая выборка из нашей библиотеки из более чем более 10000 вопросов. Фактические вопросы по этому поводу Глубокий тест обучения будет не подлежащим гугливым.

🧐 Question
Medium Changed decision boundary	Solve
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	Solve
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	Solve
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	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: 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: 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?
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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

	🧐 Question	🔧 Skill
	Medium Changed decision boundary	2 mins Deep Learning	Solve
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	Solve
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	Solve
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	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: 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	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: 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	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?
	Easy Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	2 mins Machine Learning	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	2 mins Machine Learning	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: 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	Solve
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	Solve
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	Solve
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	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: 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	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: 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	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?
	Recommendation System Selection Recommender Systems Collaborative Filtering Content-Based Filtering	Machine Learning	Easy	2 mins	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?
	Sensitivity and Specificity Confusion Matrix Model Evaluation	Machine Learning	Easy	2 mins	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: Based on the confusion matrix, what are the sensitivity and specificity of the model?

Reason #4

1200+ customers in 75 countries

С помощью Adaface мы смогли оптимизировать первоначальный процесс отбора более чем на 75 %, высвободив драгоценное время как для менеджеров по найму, так и для нашей команды по привлечению талантов!

Brandon Lee, Глава отдела кадров, Love, Bonito

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Глубокий тест обучения 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 Глубокий тест обучения 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

Просмотреть образцы показателей

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Просмотреть образцы показателей

About the Deep Learning Assessment Test

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

The Глубокий тест обучения 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:

Способность строить и обучать нейронные сети
Понимание методов нормализации данных
Знание различных функций затрат и функций активации
Условность в реализации обратного процесса
Возможность проектирования и оптимизации сверточных нейронных сетей
Знакомство с повторяющимися нейронными сетями и их приложениями
Понимание генеративных состязательных сетей и их компонентов
Знание методов обработки естественного языка
Условность в алгоритмах и методах компьютерного зрения
Возможность применения переноса обучения в моделях глубокого обучения

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?

Нейронные сети
Нейронные сети являются вычислительной моделью, вдохновленной биологическими нейронными сетями. Они состоят из слоев взаимосвязанных узлов или искусственных нейронов, которые обрабатывают и передают информацию с использованием взвешенных входов. Они измеряются в этом тесте, чтобы оценить понимание фундаментальных концепций в глубоком обучении.
Нормализация данных
Нормализация данных - это метод, используемый для стандартизации диапазона значений данных. Он включает в себя преобразование данных, чтобы иметь согласованную масштаб, как правило, между 0 и 1. Этот навык измеряется в этом тесте для оценки способности эффективно предварительно обработать данные, что имеет решающее значение для точных нейронных сетей. Функции и функции активации </H4> <p> Функции стоимости используются для измерения разницы между прогнозируемыми и фактическими значениями в нейронной сети, направляя процесс обучения. Функции активации вводят нелинейность в выходные данные каждого нейрона в нейронной сети, что обеспечивает сложные вычисления. Этот навык измеряется в этом тесте для оценки знаний о выборе соответствующих функций затрат и активации для различных задач. Он вычисляет градиенты параметров сети в отношении потери, что позволяет регулировать веса в предыдущих слоях. Этот навык измеряется в этом тесте, чтобы оценить понимание того, как градиенты распространяются назад через нейронную сеть для эффективного обучения. Модели, специально разработанные для обработки данных структурированных сетей, таких как изображения. Они построены на идее свертки, где фильтры сканируют и извлекают локальные шаблоны из входных данных. Этот навык измеряется в этом тесте для оценки знаний архитектуры CNN и ее применения в задачах компьютерного зрения. Последовательные данные переменной длины, такие как текст или временные ряды. У них есть подключения обратной связи, которые позволяют информации сохраняться по всей сети. Этот навык измеряется в этом тесте для оценки понимания RNN и их способности моделировать последовательные шаблоны. генератор и дискриминатор. Они обучаются вместе в конкурентном процессе, где генератор стремится создавать синтетические данные, которые неотличимы от реальных данных. Этот навык измеряется в этом тесте для оценки знаний о архитектуре GAN и ее применения при создании реалистичных данных. Человеческий язык. Он охватывает такие задачи, как распознавание речи, классификация текста и машинный перевод. Этот навык измеряется в этом тесте, чтобы оценить понимание методов НЛП и их применения в различных языковых задачах. С интерпретацией визуальной информации из изображений или видео. Это включает в себя такие задачи, как обнаружение объектов, распознавание изображений и сегментация изображений. Этот навык измеряется в этом тесте для оценки знаний об алгоритмах компьютерного зрения и их применения в решении задач визуального восприятия. Одна задача по повышению производительности на другой задаче. Используя знания, полученные в результате предыдущих задач, переносное обучение может значительно сократить объем учебных данных и требуемого времени. Этот навык измеряется в этом тесте, чтобы оценить понимание передачи изученных функций из одного домена в другой. , называется скрытым пространством. Они часто используются для неконтролируемого обучения и уменьшения размерности. Этот навык измеряется в этом тесте для оценки знаний об автоэкодорах и их применения в таких задачах, как сжатие данных и обнаружение аномалии. Сети путем итеративной корректировки параметров модели, чтобы минимизировать потерю обучения. Примеры включают в себя стохастический градиент спуск (SGD), ADAM и RMSPROP. Этот навык измеряется в этом тесте, чтобы оценить знакомство с различными алгоритмами оптимизации и их влиянием на конвергенцию и производительность сети.
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 Глубокий тест обучения to be based on.
Нейрон
Градиент спуск
Нейронная сеть
Предвзятость
Функция активации
Весовой инициализация
Переосмысление
Регуляризация
Функция потерь
Скорость обучения
Нормализация партии
Выбывать
Сверточный слой
Объединение
Повторяющаяся нейронная сеть
LSTM
Ган
Языковое моделирование
Слово встраивание
Архитектура CNN
Классификация изображений
Обнаружение объекта
Сегментация изображения
RNN Архитектура
Распознавание речи
Анализ настроений
Подкрепление обучения
Генерация текста
Алгоритмы оптимизации
Адам оптимизатор
Стохастический градиент спуск
Распад скорости обучения
Методы переноса обучения
Предварительные модели
Архитектура AutoEncoder
Сокращение размерности
Энкодер-декодер
Настройка гиперпараметра
Увеличение данных
Управляемые автоэкодоры
Шумовой впрыск
Проблема градиента исчезает
Генеративные модели
Обучение Ган
Генерация изображений
Состязательные атаки
Интерпретация CNN
Механизмы внимания
Понимание естественного языка
Визуальный вопрос ответа
Подпись изображения
Трансформеры
БЕРТ
Глубокое обучение
Политический градиент
Ценностная итерация
Q-обучение
Автокодеры для обнаружения аномалий
Искусственные нейронные сети

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

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

Ученый данных
Инженер машинного обучения
Исследователь искусственного интеллекта
Инженер глубокого обучения
Аналитик данных
Инженер компьютерного зрения
Инженер по обработке естественного языка
ИИ консультант
Роли искусственного интеллекта
Научный сотрудник

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

Знание автоэкодоров и их применений
Условность в алгоритмах оптимизации для нейронных сетей
Возможность реализовать градиент спуск и его варианты
Понимание стохастического градиента спуска и его вариантов
Знание методов планирования курса обучения
Уэстр нормализации пакетов в нейронных сетях
Возможность реализации регуляризации отсева в моделях
Понимание стратегий инициализации веса
Знание ранней остановки в обучении нейронных сетей
Условность в методах оценки модели и валидации

Preview this test

Просмотреть образцы показателей

Менеджеры по найму чувствовали, что с помощью технических вопросов, которые они задавали во время групповых собеседований, они могли определить, какие кандидаты имеют более высокие баллы, и отличиться от тех, кто не набрал таких же баллов. Они есть очень доволен с качеством кандидатов, включенных в шорт-лист отбора Adaface.

85%

Сокращение времени проверки

Просмотреть полный пример исследования

Deep Learning Hiring Test Часто задаваемые вопросы

Могу ли я объединить несколько навыков в одну пользовательскую оценку?

Да, конечно. Пользовательские оценки настроены на основе вашей должности и будут включать вопросы по всем необходимым навыкам, которые вы указываете.

Есть ли у вас какие-либо функции против Chating или Proctoring?

У нас есть следующие функции антихиализации:

Необъемлющие вопросы
IP Proctoring
Веб -прокторинг
Веб -камера Proctoring
Обнаружение плагиата
Безопасный браузер

Узнайте больше о функциях Proctoring.

Как мне интерпретировать результаты тестов?

Основная вещь, которую нужно помнить, это то, что оценка - это инструмент устранения, а не инструмент отбора. Оценка навыков оптимизирована, чтобы помочь вам устранить кандидатов, которые технически не имеют квалификации для этой роли, она не оптимизирована, чтобы помочь вам найти лучшего кандидата на роль. Таким образом, идеальный способ использования оценки - определить пороговый балл (обычно 55%, мы помогаем вам сравнить) и пригласить всех кандидатов, которые забивают выше порога для следующих раундов интервью.

На каком уровне опыта я могу использовать этот тест?

Каждая оценка Adaface настроена на ваш инструкции/ Идеальный кандидат (наши эксперты по предметам выберут правильные вопросы для вашей оценки из нашей библиотеки из 10000+ вопросов). Эта оценка может быть настроена для любого уровня опыта.

Каждый кандидат получает одинаковые вопросы?

Да, вам намного проще сравнить кандидатов. Варианты для вопросов MCQ и порядок вопросов рандомизированы. У нас есть против Chating/Proctoring. В нашем плане предприятия у нас также есть возможность создать несколько версий одной и той же оценки с вопросами аналогичных уровней сложности.