Введение
Область науки о данных и машинного обучения находится в состоянии постоянного изменения, постоянно расширяя границы технологических возможностей. Независимо от того, являетесь ли вы признанным экспертом, стремящимся сохранить свое конкурентное преимущество, или новичком, стремящимся проникнуть в эту область, овладение основными принципами и новыми тенденциями имеет важное значение. Это особенно важно при подготовке к собеседованиям в этой высококонкурентной сфере.
Цели настоящей статьи двойственны по своей природе. Во-первых, он служит исчерпывающим справочником, предназначенным для подготовки к собеседованиям, ориентированным на должности в области науки о данных и машинного обучения. Во-вторых, он действует как обновленное руководство для профессионалов, уже работающих в этой области, предоставляя практические идеи, которые можно немедленно применить на практике.
Мы рассмотрим такие важные темы, как основополагающие принципы науки о данных и машинного обучения, статистические методы, популярные алгоритмы, критерии оценки моделей и моральные последствия, среди прочего. Каждый технический вопрос будет сопровождаться подробными ответами и примерами кода на R для интерактивного обучения.
Используя этот тщательно составленный набор вопросов и решений, вы приобретете необходимые навыки и уверенность в себе, чтобы добиться успеха как на собеседованиях, так и в своем дальнейшем профессиональном пути.
Присоединяйтесь к нам в этом научном поиске, чтобы раскрыть весь потенциал науки о данных и машинного обучения.
Базовое понимание науки о данных и концепций машинного обучения
- Что такое наука о данных и чем она отличается от машинного обучения
Наука о данных — это междисциплинарная область, которая занимается извлечением из данных полезной информации. Он использует сочетание статистических методологий, интерпретации данных, машинного обучения и других методов для декодирования и понимания реальных событий. И наоборот, машинное обучение — это специализированная область науки о данных, которая в первую очередь занимается разработкой алгоритмов, способных «обучаться» на данных, чтобы прогнозировать результаты или принимать обоснованные решения. - Объясните обучение с учителем, без присмотра и обучение с подкреплением.
Обучение с учителем включает в себя изучение функции, которая сопоставляет входные данные с выходными данными, часто с целью прогнозирования. «Надзор» осуществляется на основе помеченных данных в обучающем наборе. Обучение без учителя занимается изучением внутренней структуры или распределения данных, которые не помечены. В обучении с подкреплением участвуют агенты, которые предпринимают действия в окружающей среде для достижения цели, обучаясь оптимальному поведению посредством вознаграждений или наказаний. - Что такое концепция «переоснащения» в моделях машинного обучения?
Переоснащение происходит, когда модель машинного обучения слишком хорошо изучает данные обучения, включая шум и выбросы, что приводит к плохому обобщению на новые или невидимые данные. По сути, модель становится слишком адаптированной к обучающему набору и плохо работает на невидимых данных.
- Что такое разработка функций и почему она так важна?
Разработка функций — это процесс выбора, преобразования или создания переменных, которые облегчают алгоритмам машинного обучения понимание лежащих в основе данных. Хорошая разработка функций может значительно улучшить производительность моделей машинного обучения, выделив важные элементы набора данных. - Опишите компромисс между смещением и дисперсией.
В машинном обучении компромисс между смещением и дисперсией относится к противоречию между двумя источниками ошибок в моделях: смещением и дисперсией. Смещение — это ошибка, возникающая из-за слишком упрощенных предположений, приводящая к недостаточному подгонке. Дисперсия — это ошибка из-за слишком большой сложности, приводящая к переоснащению. Цель состоит в том, чтобы найти правильный баланс, чтобы минимизировать общую ошибку.
График выше визуализирует компромисс между смещением и дисперсией в моделях машинного обучения на примере полиномиальной регрессии. Ось X представляет степень полинома, эффективно отражая сложность модели. Ось Y представляет среднеквадратическую ошибку (MSE) как для обучающих, так и для тестовых наборов данных.
На графике отображаются две линии: одна для ошибки обучения, а другая для ошибки теста. По мере увеличения степени полинома (сложности модели) ошибка обучения постоянно уменьшается, показывая, что модель становится хорошо подогнанной к обучающим данным — это указывает на высокую дисперсию и переобучение. С другой стороны, ошибка теста сначала уменьшается, но начинает увеличиваться после достижения оптимальной точки, показывая, что модель не может хорошо обобщать новые данные, выходящие за пределы определенного уровня сложности.
Точка, в которой ошибка теста минимизируется, прежде чем она снова начнет увеличиваться, представляет собой оптимальный компромисс между предвзятостью и дисперсией. Этот график призван помочь специалистам по машинному обучению выбрать модель, которая уравновешивает как предвзятость, так и дисперсию, тем самым обеспечивая хорошее обобщение невидимых данных.
Статистика и манипулирование данными
- Что такое центральная предельная теорема и почему она важна?
Центральная предельная теорема утверждает, что при добавлении независимых случайных величин их правильно нормализованная сумма имеет тенденцию следовать нормальному распределению, независимо от исходное распределение переменных. Эта теорема лежит в основе многих статистических методов и имеет решающее значение для получения надежных выводов на основе выборочных данных для более крупных групп населения.
- Опишите типы данных: номинальные, порядковые, интервальные и пропорциональные.
Номинальные данные классифицируются без естественного порядка или ранжирования. Порядковые данные имеют заданный порядок, но интервалы между точками данных не одинаковы. Интервальные данные являются числовыми, измеримыми и упорядоченными, с постоянными интервалами, но не имеют естественной нулевой точки. Данные о соотношениях также имеют естественную нулевую точку, которая позволяет выражать «ноль» и рассчитывать соотношения. - Как вы справляетесь с недостающими данными?
Управление недостающими данными имеет решающее значение для надежного анализа данных. Методы обработки отсутствующих данных включают вменение данных, при котором отсутствующие значения заменяются оценочными, и исключение точек данных с отсутствующими значениями. Выбранная стратегия часто зависит от характера и количества недостающих данных. - Что такое нормализация данных?
Нормализация данных включает в себя корректировку значений для соответствия общей шкале без искажения диапазона или внесения расхождений. Это гарантирует, что ни одна переменная не будет иметь большего влияния, чем другие, в алгоритмах машинного обучения, обеспечивая сбалансированный входной сигнал. - В чем важность масштабирования функций?
Масштабирование функций включает в себя стандартизацию или нормализацию диапазона независимых переменных в данных. Это очень важно, поскольку алгоритмы машинного обучения чувствительны к величине точек данных и могут работать плохо, если функции не находятся в сопоставимом масштабе.
Алгоритмы машинного обучения
- Опишите алгоритм k-ближайших соседей (k-NN).
Алгоритм k-ближайших соседей классифицирует объект на основе того, как классифицируются его соседи. В типичной ситуации k невелико. Когда требуется прогноз для невидимой точки данных, алгоритм k-NN будет искать в обучающем наборе k обучающих примеров, ближайших к точке данных, и выводить наиболее часто встречающуюся метку среди них.
- Как работает дерево решений?
Дерево решений использует древовидную модель решений и их возможных результатов для принятия решения. Он начинается с «корня» и разбивает данные на объект, который приводит к наибольшему получению информации (или больше всего снижает неопределенность), и продолжает этот процесс на каждом уровне, пока не достигнет конечного узла. - Объясните концепцию пакетирования и повышения.
Беггирование (агрегирование начальной загрузки) предполагает использование нескольких подмножеств исходного набора данных и обучение модели на каждом из них. Окончательный прогноз представляет собой среднее значение прогнозов всех моделей. С другой стороны, повышение корректирует вес наблюдения на основе последней классификации. Если наблюдение было классифицировано неправильно, оно пытается увеличить вес этого наблюдения в следующем раунде. - Что такое машина опорных векторов (SVM)?
Машина опорных векторов — это модель машинного обучения с учителем, целью которой является поиск гиперплоскости в N-мерном пространстве, которая четко классифицирует точки данных на отдельные классы. Оптимальная гиперплоскость максимизирует разницу между различными классами в обучающих данных. - Как анализ главных компонентов (PCA) снижает размерность
Анализ главных компонентов, или PCA, — это метод уменьшения размерности, который преобразует исходные переменные в новый набор некоррелированных переменных, известный как принципиальные компоненты. Эти основные компоненты сохраняют большую часть дисперсии исходных данных, что позволяет представить их в более низком измерении без существенной потери информации.
Метрики оценки модели
- Что такое матрица путаницы и ее составляющие элементы?
Матрица путаницы — это табличное представление, используемое для оценки эффективности алгоритма классификации. Он состоит из четырех основных компонентов: истинные положительные результаты (TP), истинные отрицательные результаты (TN), ложные положительные результаты (FP) и ложные отрицательные результаты (FN). Эти элементы необходимы для расчета таких важных показателей оценки, как точность, полнота и достоверность. - Объясните, что такое показатель F1 и чем он отличается от точности.
Показатель F1 — это гармоническое среднее значение точности и полноты, придающее одинаковый вес обоим показателям. В отличие от точности, которая может вводить в заблуждение при работе с несбалансированными классами, показатель F1 учитывает ложноположительные и ложноотрицательные результаты, обеспечивая более сбалансированную оценку эффективности модели. - Опишите кривую ROC и AUC.
Кривая рабочей характеристики приемника (ROC) представляет собой графическое представление, которое иллюстрирует соотношение истинного положительного результата и уровня ложноположительного результата при различных пороговых значениях. Площадь под кривой (AUC) суммирует кривую ROC, причем значение 1 соответствует идеальной модели, а значение 0,5 указывает на случайный классификатор. - Как средняя абсолютная ошибка (MAE) используется в регрессионных моделях?
Средняя абсолютная ошибка измеряет среднее значение абсолютных различий между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он дает представление о величине ошибки, но не указывает ее направление. Он менее чувствителен к выбросам по сравнению с такими показателями, как среднеквадратическая ошибка (MSE). - Что такое перекрестная проверка и зачем она нужна?
Перекрестная проверка — это метод, используемый для оценки того, насколько хорошо модель будет обобщаться на независимый набор данных. Он включает в себя разделение исходного набора обучающих данных на k подмножеств с использованием k-1 из этих подмножеств для обучения модели и последнего для проверки. Этот процесс повторяется k раз, каждый раз с другим подмножеством в качестве набора проверки. Это помогает гарантировать согласованность производительности модели в различных подмножествах данных.
Расширенные темы и специализированные алгоритмы
- Что такое автоэнкодеры и как они используются?
Автоэнкодеры функционируют как специализированные нейронные структуры, запрограммированные для преобразования необработанных данных в более сжатое представление. Они служат в первую очередь в сценариях, требующих обучения без учителя, особенно в таких задачах, как выбор функций или уменьшение размерности данных. - Объяснить концепцию обработки естественного языка (NLP).
НЛП вращается вокруг компьютеризированной обработки человеческого языка. Эта междисциплина объединяет элементы лингвистических исследований, вычислительных исследований и разведки для создания алгоритмов, способных понимать, формулировать и даже генерировать текст, похожий на человеческий. - Чем обучение с подкреплением отличается от обучения с контролируемым и неконтролируемым обучением?
При обучении с подкреплением автономный объект, известный как «агент», взаимодействует со своей средой для принятия решений. В отличие от контролируемого и неконтролируемого обучения, которые для обучения полагаются на предварительно помеченные наборы данных или собственные структуры данных, обучение с подкреплением руководствуется системой вознаграждений и наказаний, что позволяет агенту со временем изучать оптимальные действия. - Описать концепцию нейронных сетей и глубокого обучения.
Нейронные сети действуют как вычислительные структуры, оптимизированные для интерпретации сложных шаблонов данных. Глубокое обучение расширяет эту структуру, используя несколько слоев нейронной сети, что позволяет более сложное распознавание образов и интерпретацию данных. - Что такое настройка гиперпараметров и почему это важно?
Оптимизация гиперпараметров — это практика, направленная на выбор идеальных настроек для алгоритма машинного обучения. Этот процесс имеет решающее значение, поскольку на производительность алгоритма могут существенно влиять используемые гиперпараметры. Для этой цели часто используются такие методы, как поиск по сетке и случайный поиск.
Поощрение к непрерывному обучению и поддержанию обновлений
Сфера машинного обучения и науки о данных динамична и быстро развивается, поэтому непрерывное обучение становится не просто рекомендацией, а необходимостью. Будучи профессионалами в этой области, мы не можем оставаться в застое; это может быстро привести к устареванию. Поэтому крайне важно систематически инвестировать в свой интеллектуальный рост.
В курсе
Будьте в курсе последних тенденций отрасли, исследовательских работ и технологических разработок. Подписка на отраслевые информационные бюллетени, посещение вебинаров и подписка на лидеров мысли в этой области могут предоставить вам ценную информацию и помочь вам быть на шаг впереди.
Нетворкинг и взаимодействие с сообществом
Взаимодействие с коллегами, наставниками и отраслевыми экспертами открывает беспрецедентные возможности для обмена знаниями. Участвуйте в форумах, вносите вклад в проекты с открытым исходным кодом или посещайте отраслевые конференции, чтобы расширить свое понимание и быть в курсе лучших практик.
Повышение навыков
Технологии быстро меняются, и инструменты и языки, которыми вы владеете сегодня, завтра могут быть заменены более совершенными. Будьте открыты для изучения новых языков программирования, алгоритмов или статистических методов, которые сделают вас более универсальными и адаптивными.
Исследования и разработки
Если позволяют ресурсы, займитесь исследованиями и разработками. Это не только помогает получить глубокое понимание специализированных тем, но и вносит вклад в более широкое научное сообщество. Ваш вклад может проявиться в виде публикаций, патентов или даже новых алгоритмов и методов, расширяющих границы этой области.
Обучение на протяжении всей жизни
Помните, обучение — это непрерывный процесс. Цель — не просто накопить знания, но и интегрировать их в свою профессиональную практику. Будь то новый алгоритм, язык программирования или инструмент визуализации данных, постарайтесь интегрировать полученные знания в свои проекты. Это поможет вам усвоить знания и сделать вас более опытными.
В недавно выпущенном видео на YouTube я углубляюсь в некоторые ключевые темы, которые также рассматриваются в этом сообщении блога. Посмотреть видео можно по следующей ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=RGHCkfk_QSQ
