Esta prueba evalúa el conocimiento de los candidatos sobre PyTorch y su capacidad para resolver tareas situacionales utilizándolo. La prueba ayudará a identificar a desarrolladores competentes en PyTorch y capaces de implementar distintos modelos de aprendizaje profundo mediante este framework.
Fundamentos de PyTorch
Arquitectura de red de retroalimentación en PyTorch
Arquitecturas de redes neuronales convolucionales en PyTorch
Arquitectura neuronal compleja en PyTorch
Ingenieros de aprendizaje profundo, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de inteligencia artificial, analistas de datos y cualquier otro puesto que requiera conocimientos intermedios de PyTorch.
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python, ampliamente utilizada en el desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.
Desarrollada y mantenida por el laboratorio de investigación en inteligencia artificial de Facebook, está diseñada para ser fácil de usar y flexible, con un enfoque en brindar un sólido soporte para el entrenamiento y la inferencia en unidades de procesamiento gráfico (GPUs). PyTorch simplifica la implementación de modelos complejos, como aquellos con ramificaciones o bucles, y también facilita la depuración y optimización del código de PyTorch.
PyTorch también incluye una serie de bibliotecas y herramientas de alto nivel para tareas como el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora, así como una variedad de modelos preentrenados que pueden ajustarse para diversas tareas.
Contratar a alguien con experiencia en PyTorch beneficiará a tu empresa al construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo de manera más rápida y eficiente, lo que reducirá el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar soluciones basadas en el aprendizaje automático. Un desarrollador experimentado en PyTorch sabrá cómo diseñar y entrenar modelos de aprendizaje profundo que logren un buen rendimiento, mejorando así la precisión y efectividad de tus sistemas de aprendizaje automático.
El gráfico computacional dinámico de PyTorch permite una mayor flexibilidad en el diseño y la capacitación de modelos, lo que puede facilitar la adaptación de tus sistemas de aprendizaje automático a nuevas tareas o requisitos cambiantes, o su integración con otras herramientas y plataformas.
Esta prueba cubre los fundamentos de PyTorch, incluyendo la arquitectura de red de retroalimentación, así como el trabajo con arquitecturas de redes neuronales convolucionales y arquitecturas neuronales complejas en PyTorch.
Los candidatos que obtienen buenos resultados en esta prueba tienen un conocimiento fundamental de las funcionalidades básicas de PyTorch y pueden hacer el mejor uso de cada una al trabajar con diferentes tipos de modelos. Esta prueba te ayudará a contratar candidatos con las habilidades de PyTorch necesarias para ayudar a tu empresa a entrenar sistemas de aprendizaje automático grandes o complejos que sean fáciles de implementar y mantener.
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Gary lleva más de tres años trabajando en el campo de la ciencia de datos y tiene un gran dominio del aprendizaje automático y el análisis de datos. Cuenta con una licenciatura en Economía y un máster en Informática. La combinación de estas dos áreas le permite a Gary lograr resultados aún mejores. Apasionado por la informática, disfruta trabajando en proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial, que considera el futuro de nuestro mundo.
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