Gebruik onze PyTorch-test om het beste talent aan te nemen
Samenvatting van de PyTorch-test
Deze test beoordeelt de kennis van PyTorch van kandidaten en hun vermogen om er situationele taken mee op te lossen. De test zal helpen om ontwikkelaars te identificeren die bedreven zijn in PyTorch en in staat zijn om verschillende deep learning-modellen te implementeren met behulp van het framework.
Behandelde vaardigheden
PyTorch grondbeginselen
Feed-forward netwerkarchitectuur in PyTorch
Convolutionele neurale netwerkarchitecturen in PyTorch
Complexe neurale architectuur in PyTorch
Gebruik de PyTorch-test voor het aannemen van
Diep lerende ingenieurs, machine-learning ingenieurs, artificiële intelligentie ingenieurs, data-analisten en alle andere functies die een gemiddelde kennis van PyTorch vereisen.
Over de PyTorch test
PyTorch is een open-source machine learning bibliotheek voor Python die veel gebruikt wordt voor het ontwikkelen en trainen van deep learning modellen.
Het wordt ontwikkeld en onderhouden door het AI-onderzoekslab van Facebook en is ontworpen om gebruiksvriendelijk en flexibel te zijn, met een focus op het bieden van sterke ondersteuning voor training en inferentie op grafische verwerkingseenheden (GPU's). Pytorch maakt het eenvoudig om complexe modellen te implementeren, zoals modellen met vertakkingen of lussen. Het maakt het ook eenvoudiger om PyTorch code te debuggen en te optimaliseren.
PyTorch bevat ook een aantal high-level bibliotheken en tools voor taken zoals natuurlijke taalverwerking en computervisie, evenals een aantal voorgetrainde modellen die kunnen worden verfijnd voor een verscheidenheid aan taken.
Iemand inhuren die ervaring heeft met PyTorch zal uw bedrijf helpen om sneller en efficiënter deep learning-modellen te bouwen en te trainen, waardoor de tijd en middelen die nodig zijn om op machine learning gebaseerde oplossingen te ontwikkelen, worden verminderd. Een ervaren PyTorch-ontwikkelaar weet hoe hij deep learning-modellen moet ontwerpen en trainen die goede prestaties leveren en helpen om de nauwkeurigheid en effectiviteit van uw machine-leersystemen te verbeteren.
PyTorch's dynamische computationele grafiek zorgt voor een grotere flexibiliteit in modelontwerp en training, wat het gemakkelijker kan maken om uw machine-leersystemen aan te passen aan nieuwe taken of veranderende eisen of om ze te integreren met andere tools en platformen.
Deze test behandelt de grondbeginselen van PyTorch, feed-forward netwerkarchitectuur en het werken met convolutionele neurale netwerkarchitectuur en complexe neurale architectuur in PyTorch.
Kandidaten die goed presteren op deze test hebben een fundamentele kennis van de kernfuncties van PyTorch en kunnen ze optimaal gebruiken bij het werken met verschillende soorten modellen. Deze test zal u helpen om kandidaten aan te werven met de PyTorch-vaardigheden die nodig zijn om uw bedrijf te helpen bij het trainen van grote of complexe machine-leersystemen die gemakkelijk te implementeren en te onderhouden zijn.
De test is gemaakt door een materiedeskundige
Gary R.
Gary werkt al meer dan drie jaar op het gebied van data science en is bedreven in machine learning en data-analyse. Hij heeft een bachelorgraad in economie en een mastergraad in computerwetenschappen. De combinatie van deze twee vakken helpt Gary om nog betere resultaten te behalen. Hij is dol op computerwetenschappen en werkt graag aan projecten die gerelateerd zijn aan kunstmatige intelligentie, wat volgens hem de toekomst van onze wereld is.
Gemaakt met kennis van experts
TestGorilla's tests worden gemaakt door materiedeskundigen. Wij beoordelen potentiële materiedeskundigen op basis van hun kennis, kunde en reputatie. Voordat elke test wordt gepubliceerd, wordt deze beoordeeld door een andere expert en vervolgens gekalibreerd met behulp van honderden testdeelnemers met relevante ervaring in het onderwerp. Dankzij onze feedbackmechanismen en unieke algoritmen kunnen onze materiedeskundigen hun tests voortdurend verbeteren.
Kijk wat TestGorilla voor u kan doen
Stel een top assessment samen. Makkelijk én snel
Assessments maken is een fluitje van een cent met TestGorilla. Ga meteen aan de slag met deze eenvoudige stappen.
Gerelateerde testen
Android-ontwikkeling met Kotlin
Visual Basic voor toepassingen (VBA)
R (Coderen): Debuggen
Coderen: Gegevensstructuren - Binaire zoekbomen
GraphQL
Coderen: Gegevensstructuren - Heaps
Coderen: Gegevensstructuren - Hashtabellen
Android-ontwikkeling met behulp van Java
Bootstrap