Ce test Apprentissage profond (DL) évalue les connaissances et la capacité des candidats à résoudre des tâches situationnelles à l'aide du DL. Ce test de sélection vous aidera à embaucher des développeurs compétents en DL et capables de l'utiliser pour résoudre des problèmes professionnels.
Fondements mathématiques de l'apprentissage profond
Architecture et concepts généraux des réseaux neuronaux
Optimisation et régularisation des réseaux neuronaux
Traitement d'images avec des réseaux neuronaux
Ingénieurs en apprentissage profond, ingénieurs en apprentissage automatique, ingénieurs en intelligence artificielle, analystes de données et toute autre fonction nécessitant une connaissance intermédiaire de l'apprentissage profond.
À l'ère de l'information et des technologies, toute entreprise est confrontée à des données massives. Il est crucial d'en tirer des enseignements efficaces pour prendre diverses décisions, et l'apprentissage profond peut aider à résoudre cette tâche, en économisant le temps et les ressources nécessaires aux techniques d'analyse traditionnelles.
L'apprentissage profond fournit des solutions efficaces pour traiter différents types de données - il est capable d'obtenir des informations significatives à leur sujet et même de faire des prédictions pour les valeurs futures. Les questions de ce test portent sur différents scénarios de travail avec des données, et l'apprentissage profond fournit des fonctionnalités pour traiter chacun d'entre eux. Les questions du test sont liées à tous les modèles DL de base, y compris les techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Les candidats qui obtiennent de bons résultats au test doivent avoir une connaissance fondamentale des principales approches de l'apprentissage profond et peuvent utiliser au mieux chacune d'entre elles lorsqu'ils travaillent avec différents types d'informations. Le test permet de s'assurer que les candidats possèdent toutes les compétences nécessaires pour aider l'entreprise à atteindre ses objectifs.
Gary travaille dans le domaine de la science des données depuis plus de trois ans et est compétent dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données. Il est titulaire d'une licence en économie et d'un master en informatique. La combinaison de ces deux domaines permet à Gary d'obtenir des résultats encore plus importants. Il est passionné d'informatique et aime travailler sur des projets liés à l'intelligence artificielle qui est, selon lui, l'avenir de notre monde.
Les tests de TestGorilla sont créés par des experts en la matière. Nous évaluons les experts potentiels en fonction de leurs connaissances, de leurs compétences et de leur réputation. Avant d'être publié, chaque test est évalué par un autre expert, puis calibré à l'aide de centaines de participants ayant une expérience pertinente dans le domaine concerné. Nos mécanismes de retour d'information et nos algorithmes uniques permettent à nos experts en la matière d'améliorer constamment leurs tests.
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