En total, di 4 rondas de entrevistas para 1MG.
Ronda 1: Ronda Telefónica
Ronda de entrevistas de nivel intermedio donde me preguntaron sobre Naive Bayes, el teorema de Bayes, mis proyectos y el funcionamiento de Convolution Neural Network en resumen.
Ronda 2: Ronda técnica 1 en el sitio
Fue durante más de 1 hora donde me preguntaron sobre DCGANs, funciones de pérdida, conocimiento profundo de regresión logística, trabajo del clasificador Naive-Bayes, teorema de Bayes y teorema de probabilidad total. Se solicitaron las funciones de pérdida Error cuadrático medio, Pérdida logarítmica, Error logarítmico medio cuadrático. Se pidieron algunos temas/algoritmos más para conocer mi conocimiento en el campo.
Pregunta: Para un conjunto de datos de cáncer de mama, apliqué tres algoritmos. Un árbol de decisión en el que obtengo una precisión del 97 % en el conjunto de prueba, Dos bosques aleatorios: 98 % de precisión, Tres Naive Bayes: 92 % de precisión. ¿Qué algoritmo es mejor entre estos?
Respuesta: Ninguno de estos, Precisión los que no dicen qué algoritmo es el mejor. La precisión y la recuperación también son importantes.
El algoritmo puede estar prediciendo correctamente que una persona no tiene cáncer y los resultados de la prueba también son -ve, pero esto no significa que predecirá la prueba +ve cuando una persona realmente tenga cáncer.
Este caso se conoce como Paradoja de precisión.
Ronda 3: Ronda técnica 2 en el sitio
Aquí, me preguntaron sobre la parte de la aplicación donde se puede usar Machine Learning en su plataforma. Este fue mi probador de conocimientos prácticos y de aplicación. Ya había revisado a fondo su sitio web y su aplicación, por lo que sabía dónde se puede usar la parte de recomendación y dónde se pueden usar los métodos de reglas de asociación. Aquí discutimos a priori y el algoritmo del árbol de crecimiento Fp.
Ronda 4: RONDA DE HR
Después de unos 20 minutos, RR.HH. se acercó y me hizo algunas preguntas sobre mí. Revisé mi currículum y en 2 días recibí un mensaje de selección.
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Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA