Teste de Aprendizado de Máquina: Avaliação para seleção pré-contratação para contratar os melhores candidatos
Resumo do teste de Aprendizado de Máquina
Esse teste de Aprendizado de Máquina (ML) avalia o conhecimento técnico dos candidatos sobre os principais conceitos do aprendizado de máquina, como regularização, classificação e aprendizado não supervisionado. Esse teste de Aprendizado de Máquina o ajudará a identificar desenvolvedores competentes em ML.
Habilidades avaliadas
Métodos clássicos de regressão e regularização
Métodos clássicos de classificação e máquinas de vetores de suporte
Métodos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação
Aprendizagem não supervisionada, detecção de dados atípicos e redução de dimensionalidade
Use o teste de Aprendizado de Máquina para contratar
Engenheiros de aprendizado de máquina, engenheiros de dados, analistas de dados, criadores de visualização de dados, engenheiros de inteligência artificial, empreendedores, tomadores de decisão e outras funções que exijam conhecimento intermediário de aprendizado de máquina.
Sobre o teste de Aprendizado de Máquina
Em nossa era de informação e tecnologia, empresas de todos os setores precisam lidar com grandes quantidades de dados. É fundamental aproveitar esses dados para obter insights que possam orientar a tomada de decisões. O aproveitamento do poder do aprendizado de máquina pode ajudar sua empresa a se adaptar mais facilmente às condições de mercado em constante mudança, melhorar as operações comerciais e obter uma compreensão mais profunda das necessidades dos consumidores.
Esse teste de Aprendizado de Máquina avalia o conhecimento dos candidatos sobre os conceitos fundamentais do aprendizado de máquina, incluindo métodos de conjunto clássicos e baseados em árvore para regressão e classificação, aprendizado supervisionado e não supervisionado, detecção de valores atípicos e redução de dimensionalidade. As perguntas desse teste de Aprendizado de Máquina se concentram em diferentes cenários do trabalho com dados, englobando as diferentes funcionalidades do ML para lidar com cada um deles.
Os candidatos com bom desempenho no teste têm um sólido conhecimento das principais abordagens do aprendizado de máquina e podem fazer o melhor uso dessas abordagens ao trabalhar com diferentes tipos de informações. Eles têm todas as habilidades necessárias para ajudar sua empresa a aproveitar o aprendizado de máquina para impulsionar a tomada de decisões orientada por dados.
Gary R.
Gary trabalha no campo da ciência de dados há mais de três anos e é proficiente nas áreas de aprendizado de máquina e análise de dados. Ele é bacharel em Economia e tem mestrado em Ciência da Computação. A combinação desses dois campos ajuda Gary a obter resultados ainda melhores.
Ele gosta de ciência da computação e adora trabalhar em projetos relacionados à inteligência artificial, que, em sua opinião, é o futuro de nosso mundo.
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