Machine Learning in Azure Online Test

The Maskininlärning i Azure 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:

• Förstå grunderna i Azure Machine -inlärning
• Dataförbehandling och rengöringstekniker med Azure ML
• Funktionsteknik och urval med Azure ML
• Bygga och utvärdera maskininlärningsmodeller i Azure ML
• Arbetar med olika Azure ML -algoritmer för klassificering och regression
• Distribuera och hantera modeller i Azure ML
• Skapa och utföra Azure ML -rörledningar
• Stämma hyperparametrar i Azure ML
• Använda Azure Automl för automatiserad modellval och inställning
• Designa maskininlärningsarbetsflöden med Azure ML -designer

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

• Azure ML -algoritmer

  Azure ML -algoritmer inkluderar ett utbud av PRE PRE -PRE -Byggda ML -modeller och tekniker som kan användas för olika typer av dataanalys och förutsägelsesuppgifter. Denna färdighet mäts i testet för att bestämma en kandidats kännedom om olika Azure ML -algoritmer och deras lämplighet för specifika scenarier.

• modelldistribution och hantering

  modelldistribution och hantering involverar processerna för processerna för Distribuera ML -modeller i produktionsmiljöer, övervaka deras prestanda och göra nödvändiga uppdateringar och förbättringar. Denna färdighet mäts i testet för att bedöma en kandidats förståelse av livscykeln för slutet till slutet ML och deras förmåga att implementera distributions- och hanteringstrategier med Azure ML.

• Azure ML-rörledningar </h4> < P> Azure ML -rörledningar möjliggör skapande och orkestrering av ML -arbetsflöden, automatisering av stegen som är involverade i dataförberedelser, modellträning och distribution. This skill is measured in the test to evaluate a candidate's proficiency in designing and implementing ML pipelines using Azure ML.</p><h4>Hyperparameter tuning

  Hyperparameter tuning involves finding the optimal values ​​for the hyperparameters of an ML -modell för att maximera dess prestanda och generalisering. Denna färdighet mäts i testet för att bedöma en kandidats kunskap och expertis för att tillämpa tekniker för hyperparameterinställning med Azure Ml.

• Azure Automl

  Azure Automl är en funktion i Azure ML som automatiserar Processen för modellval och avstämning av hyperparameter, vilket möjliggör utveckling av högpresterande ML-modeller med minimal manuell intervention. Denna färdighet mäts i testet för att mäta en kandidats förståelse av Azure Automl och deras förmåga att utnyttja dess kapacitet för effektiv ML -modellutveckling.

• Azure ML -designer

  Azure ML -designer är en en en en en en en en Inga kodverktyg i Azure ML som gör det möjligt för användare att visuellt bygga, träna och distribuera ML-modeller med ett drag-and-drop-gränssnitt. Denna färdighet mäts i testet för att bestämma en kandidats kännedom om Azure ML -designer och deras förmåga att utnyttja dess funktionaliteter för ML -modellutveckling.

• Azure ML -tolkbarhet

  Azure ML Tolkbarhet fokuserar på på fokus på på Förstå och tolka de faktorer som påverkar förutsägelserna från ML -modeller. Denna färdighet mäts i testet för att utvärdera en kandidats kunskap och färdigheter i att analysera och tolka resultaten och beteendet hos ML -modeller med hjälp av Azure ML -tolkningsfunktioner.

• Azure ML Model Förklarbarhet

  Azureure ML-modellförklarbarhet handlar om att ge förklaringar till de förutsägelser som ML-modellerna har gjort, vilket hjälper till att bygga förtroende och förståelse i deras beslutsprocess. Denna färdighet mäts i testet för att bedöma en kandidats kunskaper i att använda Azure ML -modellförklarbarhetsfunktioner för att ge transparenta och tolkbara ML -modeller. Distribuera utbildade ML-modeller som webbtjänster eller API: er, vilket möjliggör förutsägelser om realtid och integration med andra applikationer. Denna färdighet mäts i testet för att mäta en kandidats förmåga att distribuera ML -modeller i produktionsmiljöer med hjälp av Azure ML -distributionstekniker.

• 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 Maskininlärning i Azure to be based on.

  Azure ML -arbetsytor

  Azure ML Studio

  Azure ML -datasätt

  Azure ML -experiment

  Förbehandling av data

  Featureingenjör

  Val av funktion

  Undersökningsdataanalys

  Datavisualisering

  Modellbyggnad

  Modellbedömning

  Korsvalidering

  Utvärderingsmetriker

  Azure ML -algoritmer

  Övervakat lärande

  Oövervakad lärande

  Klassificeringsalgoritmer

  Regressionsalgoritmer

  Klusteralgoritmer

  Dimensionalitetsminskning

  Azure ML -modelldistribution

  Webbtjänstdistribution

  Modellversion

  Modellövervakning

  Azure ML -rörledningar

  Rörledningsskapande

  Pipeline schemaläggning

  Rörledningsövervakning

  Hyperparameterinställning

  Rutnätssökning

  Slumpmässig sökning

  Bayesian optimering

  Azure Automl

  Automatiserad modellval

  Automatiserad hyperparameterinställning

  Automatiserad funktionsteknik

  Azure ML -designer

  Drag-and-Drop Model Development

  Anpassad modulskapande

  Rörledningsutförande

  Azure ML -tolkbarhet

  Betydelse

  Modellförklaringar

  Lokal tolkbarhet

  Global tolkbarhet

  Azure ML Model Förklarbarhet

  Tolkbar maskininlärning

  Förklarbar AI

  Kontrafaktiska förklaringar

  Azure ML -modelldistribution

  Azure Kubernetes Service (AKS)

  Azure containerinstanser (ACI)

  Applikationsinsikter

  Azure ML Model Management

  Modellversion

  Modelldistributionsplatser

  Modellskalning och prestanda

  Kontinuerlig integration och distribution (CI/CD)

• Maskininlärningsingenjör
• Datavetare
• Dataanalytiker
• AI -ingenjör
• Mjukvaruingenjör
• Datatekniker
• Affärsanalytiker
• Forskare
• AI Consultant
• AI -forskare

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

• Tolkning och förklaring av modeller med Azure ML -tolkbarhet
• Distribuera modeller för produktion med Azure ML -modelldistribution
• Förstå Azure Databricks och dess integration med Azure ML
• Använda Azure ML för Natural Language Processing (NLP) -uppgifter
• Implementera datorsynslösningar med Azure ML
• Arbetar med tidsseriedata i Azure ML
• Hantering distribuerad datoranvändning med Azure ML
• Använda Azure ML för förstärkningslärande
• Tillämpa anomalidetekteringstekniker i Azure ML