Why you should use Machine Learning Assessment Test?

The Maskininlärningsbedömningstest 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: Implementering av linjära regressionsmodeller för prediktiv analys Tillämpa gradienttvätt algoritm för modelloptimering Identifiera och mildra övermontering och undermonteringsproblem i maskininlärningsmodeller Använd supportvektormaskiner för klassificeringsuppgifter Förstå begreppen förspänning och varians i maskininlärningsmodeller Utföra korsvalidering för att bedöma prestandan för övervakade inlärningsmodeller Tillämpa olika tekniker i oövervakad lärande som kluster Implementera metoder för minskning av dimensionalitet för att förbättra modellens effektivitet Utvärdering av maskininlärningsmodeller med lämpliga utvärderingsmetriker Använda funktionstekniska tekniker för att förbättra modellprestanda

Machine Learning Assessment Test

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

Linjär regression Lutning Övermontering och underfyllning Supportvektormaskiner Förspänning och varians Korsvalidering Övervakat lärande Oövervakad lärande Kluster Dimensionalitetsminskning Modellbedömning Featureingenjör

About the test:

Testet för utvärdering av utvärdering av maskininlärning för anställda utvärderar en kandidats förståelse av grundläggande maskininlärning som funktionsteknik, regression, varians, villkorad sannolikhet, kluster, beslutsträd, närmaste grannar, naiva Bayes, förspänning och övermontering. Testet utvärderar dem också på deras förmåga att samla in och förbereda datasättet, utbilda en modell, utvärdera modellen och iterativt förbättra modellens prestanda.

Covered skills:

Linjär regression
Övermontering och underfyllning
Förspänning och varians
Övervakat lärande
Kluster
Modellbedömning

Lutning
Supportvektormaskiner
Korsvalidering
Oövervakad lärande
Dimensionalitetsminskning
Featureingenjör

Preview this test

Visa exempelskort

9 reasons why

Adaface Machine Learning Test is the most accurate way to shortlist Maskininlärningsutvecklares

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:

Kunna implementera och förstå linjära regressionsalgoritmer
Kunskaper i gradienttvättoptimeringsalgoritmer
Bekant med begreppen överanpassning och undermontering i maskininlärningsmodeller
Kunna tillämpa supportvektormaskiner för klassificeringsuppgifter
Kan känna igen och hantera förspänning och varians i maskininlärningsmodeller
Färdig inom korsvalideringstekniker för modellutvärdering
Erfaren i övervakade inlärningsalgoritmer
Kunnig i oövervakade inlärningsalgoritmer
Kompetent i att utföra klusteruppgifter
Kunna tillämpa dimensionella reduktionstekniker
Kunskaper i att utvärdera maskininlärningsmodeller
Färdig i att utföra funktionsteknik för att förbättra modellprestanda

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

Visa exempelskort

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

Dessa är bara ett litet urval från vårt bibliotek med 10 000+ frågor. De faktiska frågorna om detta Maskininlärningsbedömningstest kommer att vara icke-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: 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
	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
	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

Med Adaface kunde vi optimera vår initiala screeningprocess med uppemot 75 %, vilket frigjorde dyrbar tid för både anställande chefer och vårt team för att förvärva talang!

Brandon Lee, Chef för människor, Love, Bonito

Preview this test

Visa exempelskort

Reason #5

Designed for elimination, not selection

The most important thing while implementing the pre-employment Maskininlärningsbedömningstest 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 Maskininlärningsbedömningstest 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

Visa exempelskort

Preview this test

Visa exempelskort

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

Visa exempelskort

About the Machine Learning Online Test

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

The Maskininlärningsbedömningstest 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:

Implementering av linjära regressionsmodeller för prediktiv analys
Tillämpa gradienttvätt algoritm för modelloptimering
Identifiera och mildra övermontering och undermonteringsproblem i maskininlärningsmodeller
Använd supportvektormaskiner för klassificeringsuppgifter
Förstå begreppen förspänning och varians i maskininlärningsmodeller
Utföra korsvalidering för att bedöma prestandan för övervakade inlärningsmodeller
Tillämpa olika tekniker i oövervakad lärande som kluster
Implementera metoder för minskning av dimensionalitet för att förbättra modellens effektivitet
Utvärdering av maskininlärningsmodeller med lämpliga utvärderingsmetriker
Använda funktionstekniska tekniker för att förbättra modellprestanda

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?

Linjär regression
Linjär regression är en statistisk modelleringsteknik som syftar till att skapa ett linjärt samband mellan den beroende variabeln och en eller flera oberoende variabler. Det mäts i detta test för att bedöma kandidatens förståelse av grundläggande regressionskoncept och deras förmåga att tillämpa linjära regressionsmodeller för att lösa verkliga problem.
Gradient Descent
Gradient Descent är en en en är en en är en nedstigning är en en Optimeringsalgoritm som används allmänt i maskininlärning för att minimera kostnadsfunktionen för en modell. Iterativt justerar modellens parametrar i riktning mot brantaste nedstigning för att hitta den optimala lösningen. Mätning av denna färdighet hjälper till att utvärdera en kandidats kunskaper i implementering och optimering av maskininlärningsmodeller genom gradientbaserade metoder.
Övermontering och underanpassning
Övermontering sker när en maskininlärningsmodell passar ut träningsdata också Nära, vilket leder till dålig generalisering och prestanda på osynliga data. Undermontering sker å andra sidan när modellen är för enkel och misslyckas med att fånga de underliggande mönstren i data. Att bedöma en kandidats förståelse av överanpassning och undermontering hjälper till att mäta sin kunskap om modellkomplexitet och deras förmåga att hitta rätt balans för optimal prestanda.
Supportvektormaskiner
Supportvektormaskiner (SVM) är övervakade inlärningsalgoritmer som används för klassificerings- och regressionsuppgifter. De hittar ett optimalt hyperplan som skiljer olika klasser eller förutsäger kontinuerliga värden. Mätning av denna färdighet hjälper rekryterare att utvärdera kandidatens kompetens när det gäller att använda SVM: er och deras förmåga att hantera både linjär och icke-linjär klassificering eller regressionsproblem.
Bias och varians
Bias hänvisar till de Fel som introducerats av en modells alltför förenklade antaganden, medan varians mäter modellens känslighet för fluktuationer i träningsdata. Dessa två koncept hjälper till att förstå avvägningen mellan underanpassning och överanpassning. Att utvärdera en kandidats kunskap om förspänning och varians gör det möjligt för rekryterare att bedöma sin förståelse för modellprestanda och förmågan att finjustera modeller för bättre resultat.
korsvalidering
korsvalidering är En teknik som används för att utvärdera prestanda och generaliseringsfunktioner för maskininlärningsmodeller. Det handlar om att dela upp uppgifterna i flera delmängder för träning och testning, vilket möjliggör en mer robust utvärdering av en modells prestanda. Att utvärdera en kandidats kunskap om korsvalidering hjälper till att bestämma deras expertis inom modellutvärdering och deras förmåga att undvika överoptimistiska prestationsberäkningar.
Övervakat lärande
Övervakad lärande är en maskininlärningsuppgift där där En modell lär sig av märkta data för att göra förutsägelser eller klassificeringar. Det handlar om att ha en tydlig målvariabel som modellen syftar till att förutsäga. Att bedöma denna färdighet hjälper till att mäta en kandidats förståelse för övervakade inlärningsalgoritmer och deras förmåga att tillämpa dem på olika förutsägelsesuppgifter.
unsupervised inlärning
unsupervised inlärning är en maskininlärningsuppgift där en modell lär sig från omärkta data för att hitta mönster eller strukturer utan specifika målvariabler. Denna färdighet mäter en kandidats kännedom om oövervakade inlärningsalgoritmer, såsom kluster och dimensionalitetsminskning, och deras förmåga att extrahera meningsfull insikt från ostrukturerad data. som grupper liknande datapunkter tillsammans baserat på deras egenskaper eller likheter. Det hjälper till att identifiera naturliga strukturer eller kategorier inom data. Utvärdering av en kandidats kunskap om klusteralgoritmer betyder deras kunskaper i att utforska mönster inom data och deras förmåga att segmentera datasätt i meningsfulla kluster för vidare analys. Minska antalet ingångsvariabler/funktioner i maskininlärningsmodeller. Det hjälper till att förenkla komplexa datasätt genom att ta bort överflödiga eller irrelevanta funktioner samtidigt som man behåller väsentlig information. Att bedöma denna färdighet gör det möjligt för rekryterare att utvärdera en kandidats förståelse av funktionsvalstekniker och deras förmåga att förbättra modellprestanda och tolkbarhet.
Modellutvärdering
Modellutvärdering är processen för att bedöma prestanda och prestanda och Kvalitet på maskininlärningsmodeller. Det handlar om att använda olika mätvärden och tekniker för att mäta hur väl en modell generaliserar till osynliga data. Att utvärdera denna färdighet hjälper rekryterare att bestämma en kandidats kunskaper i utvärdering och jämförelse av olika modeller och deras förmåga att välja den mest lämpliga för en given uppgift.
Feature Engineering
Feature Engineering är processen processen att skapa nya funktioner eller omvandla befintliga för att förbättra prestandan för maskininlärningsmodeller. Det handlar om att välja, skapa eller modifiera variabler för att bättre representera de underliggande mönstren i data. Att mäta denna färdighet gör det möjligt för rekryterare att bedöma en kandidats expertis för att förbättra modellernas prediktiva kraft genom insiktsfulla tekniker för funktionstekniker.
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 Maskininlärningsbedömningstest to be based on.
Linjär regression
Vanliga minsta rutor
Lutning
Stokastisk lutning
Batchgradient härkomst
Åsen regression
Lasso regression
Polynomregression
Regulerisering
Överanpassning
Underfittande
Supportvektormaskiner
Kärntricks
Hyperplan
Mjuk marginal
Hårdmarginal
Partiskhet
Variation
Korsvalidering
K-fold korsvalidering
En-ut-korsvalidering
Höljningsmetod
Övervakat lärande
Klassificering
Regression
Beslutsträd
Slumpmässiga skogar
Naive Bayes
K-nearest grannar
Neurala nätverk
Oövervakad lärande
Kluster
K-medel
Hierarkisk
Dbscan
Dimensionalitetsminskning
PCA (huvudkomponentanalys)
LDA (linjär diskriminerande analys)
T-SNE (T-distribuerad stokastisk granne inbäddning)
Modellbedömning
Noggrannhet
Precision
Återkallelse
F1 -poäng
ROC -kurva
AUC (område under kurvan)
Förvirringsmatris
Featureingenjör
Datatransformation
Skalskalning
Dummyvariabler
Variabla interaktioner
Hantera saknade data
Outlierdetektering

Preview this test

Visa exempelskort

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

Maskininlärningsutvecklare
Maskininlärningsingenjör
Datavetare
Dataanalytiker
Konstgjorda ingenjörer
Datatekniker
Affärsanalytiker
Forskare
Statistisk analytiker
Specialist

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

Genomförande av beslutsträd och slumpmässiga skogar för klassificeringsuppgifter
Tillämpa ensemblemetoder som påsning och öka för att förbättra modellprestanda
Förstå koncept och tillämpningar av neurala nätverk
Implementera djupa inlärningsmodeller för komplexa uppgifter
Använda naturliga språkbearbetningstekniker för textklassificering och sentimentanalys
Tillämpa rekommendationssystem för personliga rekommendationer
Förstå begrepp och tillämpningar av förstärkningslärande
Implementering av tidsserieanalys för prognoser för framtida trender
Att använda anomalidetekteringstekniker för att identifiera ovanliga mönster i data
Tillämpa överföringslärande för att utnyttja kunskap från förutbildade modeller

Preview this test

Visa exempelskort

De anställande cheferna upplevde att de genom de tekniska frågorna som de ställde under panelintervjuerna kunde berätta vilka kandidater som hade bättre poäng och särskiljde sig med de som inte fick lika bra poäng. Dom är mycket nöjd med kvaliteten på de kandidater som nominerades med Adaface-screeningen.

85%

minskning av screeningstiden

Visa hela fallstudien

Machine Learning Hiring Test Vanliga frågor

Vilken typ av frågor inkluderar maskininlärningstestet?

Detta testprov för maskininlärning av maskiner består av scenariebaserade frågor som kräver att kandidater visar deras förmåga att:

Förbered data för maskininlärningsalgoritmer
Använd ML -algoritmer som logistisk regression, stödvektormaskiner, beslutsträd och slumpmässiga skogar för klassificering
Bygg klusteralgoritmer
föreslå den mest lämpliga algoritmen för ett specifikt användningsfall
Uppskatta prestanda för inlärningsalgoritmer

Kan detta test eller utvärdering användas för roller för äldre maskininlärningstekniker?

För seniormaskininlärningsingenjörer kan du begära ett anpassat test. Inom 48 timmar kommer våra ämnesexperter att anpassa bedömningen i enlighet med din arbetsbeskrivning och senioritetsnivå. Ett typiskt test för äldre roller, förutom grundläggande faktorer, kommer testet att fokusera på att testa en kandidats förmåga att:

Struktur ML -projekt
Identifiera brister i olika maskininlärningsalgoritmer
Designa en datastrengöring och datamärkningsprocess
Välj rätt utvärderingsmetriker för att förbättra modellprestanda
Utvärdera effekterna av hårdvaruprestanda på maskininlärningsalgoritmerna

Kan jag kombinera flera färdigheter till en anpassad bedömning?

Ja absolut. Anpassade bedömningar ställs in baserat på din arbetsbeskrivning och kommer att innehålla frågor om alla måste-ha färdigheter du anger.

Har du några anti-cheating eller proctoring-funktioner på plats?

Vi har följande anti-cheating-funktioner på plats:

Icke-Googleable-frågor
IP -proctoring
webbproctoring
webbkamera proctoring
Detektion av plagiering
säker webbläsare

Läs mer om proctoring -funktionerna.

Hur tolkar jag testresultat?

Det främsta att tänka på är att en bedömning är ett eliminationsverktyg, inte ett urvalsverktyg. En kompetensbedömning är optimerad för att hjälpa dig att eliminera kandidater som inte är tekniskt kvalificerade för rollen, den är inte optimerad för att hjälpa dig hitta den bästa kandidaten för rollen. Så det ideala sättet att använda en bedömning är att bestämma en tröskelpoäng (vanligtvis 55%, vi hjälper dig att jämföra) och bjuda in alla kandidater som gör poäng över tröskeln för nästa intervjurundor.

Vilken erfarenhetsnivå kan jag använda detta test för?

Varje AdaFace -bedömning anpassas till din arbetsbeskrivning/ idealisk kandidatperson (våra ämnesexperter kommer att välja rätt frågor för din bedömning från vårt bibliotek med 10000+ frågor). Denna bedömning kan anpassas för alla erfarenhetsnivåer.

Får varje kandidat samma frågor?

Ja, det gör det mycket lättare för dig att jämföra kandidater. Alternativ för MCQ -frågor och ordningen på frågor randomiseras. Vi har anti-cheating/proctoring -funktioner på plats. I vår företagsplan har vi också möjlighet att skapa flera versioner av samma bedömning med frågor om liknande svårighetsnivåer.

Jag är kandidat. Kan jag prova ett träningstest?

Nej. Tyvärr stöder vi inte övningstester just nu. Du kan dock använda våra exempelfrågor för övning.

Vad är kostnaden för att använda detta test?

Du kan kolla in våra prisplaner.

Kan jag få en gratis provperiod?

Plattformen är helt självbetjänande, så här är ett sätt att gå vidare:

Du kan registrera dig gratis för att få en känsla för hur det fungerar.
Den kostnadsfria provperioden inkluderar en provbedömning (Java/JavaScript) som du hittar i din instrumentpanel när du registrerar dig. Du kan använda den för att granska kvaliteten på frågorna och kandidaternas upplevelse av ett konversationstest på Adaface.
För att granska kvaliteten på frågorna kan du också granska våra offentliga frågor för 50+ färdigheter här.
När du är övertygad om att du vill testa det med riktiga bedömningar och kandidater kan du välja en plan enligt dina krav.