معرفی و دانلود کتاب سوالات مصاحبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

معرفی کتاب سوالات مصاحبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

اگر در مسیر ورود یا پیشرفت در شغل‌های حوزه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قدم گذاشته‌اید، آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی، یکی از گام‌های حیاتی شماست. کتاب سوالات مصاحبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تألیف بردیا بهنیا و سعید عباس‌ نژادورزی یک منبع آموزشی جامع و عملی برای کسانی است که قصد دارند در مصاحبه‌های فنی شرکت‌های فناوری، دانشگاه‌ها یا مراکز تحقیقاتی موفق عمل کنند. این کتاب با ساختاری منسجم و مبتنی بر تجربه، به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به شکلی عمقی درک کرده و به سؤالات پرتکرار و کلیدی در این زمینه‌ها تسلط پیدا کنید.

درباره‌ی کتاب سوالات مصاحبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

کتاب سوالات مصاحبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از بردیا بهنیا و سعید عباس‌ نژادورزی مجموعه‌ای هدفمند از پرسش‌ها و پاسخ‌ها در حوزه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. پرسش‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که جنبه‌های مفهومی، نظری و همچنین کاربردی الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف را پوشش دهند. موضوعاتی مانند شبکه‌های عصبی، یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، یادگیری انتقالی، مدل‌های مولد و تشخیصی، الگوریتم‌های گرادیان نزولی، مسئله‌ی بیش‌برازش و ارزیابی عملکرد مدل‌ها با جزئیات کاربردی بررسی شده‌اند.

یکی از ویژگی‌های متمایز این کتاب، چینش هوشمندانه‌ی سؤالات به‌صورت طبقه‌بندی‌شده است، به‌طوری‌که مخاطب بتواند مفاهیم را از پایه تا پیشرفته به‌صورت گام‌به‌گام دنبال کند و علاوه بر مفاهیم تئوریک، مثال‌ها و تحلیل‌های کاربردی نیز گنجانده شده‌اند تا یادگیری تعمیق یابد. همچنین درک بهتر ابزارهای پرکاربرد این حوزه، با استناد به تجربیات عملی نویسندگان در متن کتاب لحاظ شده است.

این کتاب به دانش‌پژوهان کمک می‌کند که برای مصاحبه‌ها آماده شوند و برای مربیان، مهندسان داده و توسعه‌دهندگان نیز به‌عنوان یک راهنمای مرجع مفید عمل می‌کند و محتوای آن برای بررسی آمادگی، تقویت درک مفاهیم و مرور سریع بسیار مناسب است. کتاب سوالات مصاحبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از انتشارات فناوری نوین به چاپ رسیده و در اختیار مخاطبان قرار گرفته است.

کتاب سوالات مصاحبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای چه کسانی مناسب است؟

این کتاب برای دانشجویان، مهندسان یادگیری ماشین، داوطلبان مصاحبه شغلی در حوزه هوش مصنوعی (AI) و کلیه علاقه‌مندان به درک عمیق‌تر مفاهیم هوش مصنوعی کاربرد دارد. اگر در مسیر تبدیل‌شدن به یک متخصص یادگیری ماشین هستید، این کتاب یکی از بهترین ابزارها برای شما خواهد بود.

در بخشی از کتاب سوالات مصاحبه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌خوانیم

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) مدل‌هایی الهام‌گرفته از مغز انسان هستند که برای حل مسائل پیچیده به کار می‌روند. این شبکه‌ها از واحدهای کوچکی به نام "نورون" تشکیل شده‌اند که به‌صورت لایه‌ای به یکدیگر متصل می‌شوند لایه‌ها شامل لایه ورودی (input layer)، لایه‌های پنهان (hidden layers) و لایه خروجی (output layer) هستند.

هر نورون ورودی‌هایی را از نورون‌های قبلی دریافت کرده و با استفاده از یک تابع فعال‌سازی (Activation Function) خروجی تولید می‌کند این خروجی سپس به نورون‌های لایه بعدی ارسال می‌شود. شبکه‌های عصبی از طریق فرایندی به نام پس انتشار خطا (Backpropagation) یاد می‌گیرند که چگونه وزن‌های نورون‌ها را بهینه‌سازی کنند تا خروجی‌های صحیحی تولید کنند.

مثال: شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) مانند آنچه که در پردازش تصویر یا تشخیص صدا استفاده می‌شود، می‌توانند از هزاران یا حتی میلیون‌ها نرون تشکیل شده باشند که هر کدام وظیفه یادگیری ویژگی‌های مختلفی از داده‌ها را دارند.

فهرست مطالب کتاب

چه تفاوتی بین Batch Epoch و Iteration در شبکه‌های عصبی وجود دارد؟
آیا تنوع زیاد در داده‌ها چیز خوبی است یا منفی
اگر مجموعه داده دارای واریانس بالایی باشد چه کاری انجام می‌دهید؟
برخی از کاربردهای واقعی الگوریتم‌های خوشه‌بندی چیست؟
چگونه تعداد بهینه خوشه‌ها را انتخاب کنیم؟
مهندسی ویژگی چیست؟ چگونه بر عملکرد مدل تأثیر می‌گذارد؟
بیش برازش (Overfitting) در یادگیری ماشین چیست و چگونه می‌توان از آن جلوگیری کرد...
چرا نرمال‌سازی انجام می‌دهیم؟
برخی از ابر پارامترهای رگرسور جنگل تصادفی که به جلوگیری از بیش برازش کمک می‌کنند کدم‌اند؟
تعادل بایاس واریانس (Bias-Variance Tradeoff) چیست؟
برخی از معیارهای شباهت که معمولاً در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند را توضیح دهید
آیا امتیاز دقت (Accuracy Score همیشه معیار خوبی برای اندازه‌گیری عملکرد یک مدل طبقه‌بندی است؟
مفهوم وزن‌دهی (Weighting) در KNN را توضیح دهید
روش‌های مختلف تخصیص وزن چیست و چگونه بر پیش‌بینی‌های مدل تأثیر می‌گذارند؟
فرضیات پشت الگوریتم k-means چیست؟ این فرضیات چگونه بر نتایج تأثیر می‌گذارند؟
مفهوم هم‌گرایی (Convergence) در k-means را توضیح دهید
چه شرایطی باید برای همگرایی k-means برآورده شود؟
اهمیت هرس درخت (Tree Pruning) در XGBoost چیست؟ چگونه بر مدل تأثیر می‌گذارد؟
چگونه جنگل تصادفی (Random Forest) تنوع درختان در مدل را تضمین می‌کند؟
مفهوم کسب اطلاعات (Information Gain) در درخت‌های تصمیم چیست؟
چگونه ساختار درخت را هدایت می‌کند؟
چگونه فرض استقلال بر دقت یک طبقه بند بیز ساده (Naive Bayes) تأثیر می‌گذارد؟
چرا PCA واریانس داده را به حداکثر می‌رساند؟
چگونه اثربخشی یک مدل یادگیری ماشین را در سناریوی داده‌های نامتوازن ارزیابی می‌کنید؟
کدام معیارها را به‌جای دفت استفاده می‌کنید؟
الگوریتم STM تک کلاس (One-Class) چگونه برای شناسایی ناهنجاری کار می‌کند؟
مفهوم انحراف مفهوم (Concept Drift) " در شناسایی ناهنجاری چیست؟
چرا از مدل رمزگذار رمزگشا (Encoder-Decoder) در NLP استفاده می‌شود؟
نیازهای محیط یادگیری تقویتی چیست؟
پنج الگوریتم محبوب مورداستفاده در یادگیری ماشین چیست؟
لما تیزیشن (Lemmatization چیست؟
تفاوت بین رگرسیون (Regression) و طبقه‌بندی (Classification) چیست؟
ناحیه زیر منحنی ROC چه چیزی را نشان می‌دهد؟
نام دیگر شبکه بیز (Bayesian Network) چیست؟
یادگیری ترکیبی (Ensemble Learning) چیست؟
هم خطی (Collinearity) را چگونه تعریف می‌کنید؟
بیش برازش (Overfitting) چیست؟
سری زمانی (Time Series) چیست؟
کاهش ابعاد (Dimension Reduction) در یادگیری ماشین چیست؟
کم برازش (Underfitting) چیست؟
حساسیت (Sensitivity) چیست؟
ویژگی مندی (Specificity) چیست؟
تفاوت‌های بین گرادیان نزولی تصادفی (SGD) و گرادیان نزولی (GD) چیست؟
برخی روش‌ها برای بهبود زمان استنتاج چیست؟
یادگیری قیاسی (Deductive Learning) و استقرایی (Inductive Learning) چیست؟
چگونه داده‌کاوی (Data Mining) را از یادگیری ماشین (Machine Learning) متمایز می‌کنید؟
چرا منحنی ROC مهم است؟
دو جزء منطق بیزی چیست؟
آیا درخت‌های تصمیم Decision Trees) مزایا یا معایبی دارند؟ اگر بله آن‌ها چیست‌اند؟
تفاوت بین توابع ضرر (Loss Functions) و هزینه (Cost Functions) چیست؟
جنگل تصادفی (Random Forest) چیست و چگونه کار می‌کند؟
چگونه بین مدل‌های پارامتری و غیرپارامتری تمایز قائل می‌شوید؟
تفاوت‌هایی بین توابع Softmax و Sigmoid وجود دارد؟
کدام یک بهتر است مثبت کاذب یا منفی کاذب؟
چگونه یک مجموعه داده با واریانس بالا را مدیریت می‌کنید؟
برنامه‌نویسی ژنتیکی (Genetic Programming) دررابطه‌با الگوریتم تکاملی چیست؟
چرا فکر می‌کنید الگوریتم یادگیری مبتنی بر نمونه (Instance-Based Learning)...
دلیل هرس درخت تصمیم چیست؟
چگونه منظم‌سازی (Regularization) عبارت هزینه را کاهش می‌دهد؟
تابع فعال‌سازی (Activation Function) در شبکه‌های عصبی چیست؟
الگوریتم STM را به‌صورت کامل توضیح دهید
تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) چیست و چه زمانی از آن استفاده می‌شود؟
چرا روش Naive در Naive Bayes به این نام شناخته می‌شود؟
انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری بدون نظارت چیست؟
یادگیری نظارت شده چیست؟
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) چیست؟ یادگیری تجمعی (Ensemble Learning) چیست؟
چگونه تشخیص می‌دهید که از کدام الگوریتم یادگیری ماشین استفاده کنید؟...
جنگل تصادفی (Random Forest) چیست و چگونه کار می‌کند؟...
چگونه مقدار K را برای خوشه‌بندی K-means انتخاب کنیم؟...
چگونه نرمال بودن یک مجموعه داده را بررسی کنیم؟...
p-value چیست؟
مدل‌های پارامتریک و غیر پارامتریک چیست‌اند؟
تفاوت بین توابع سیگموید (Sigmoid) و Softmax چیست؟
تفاوت بین بالا نمونه‌برداری (Upsampling) و پایین نمونه‌برداری (Downsampling) چیست؟
نشت داده Data Leakage چیست و چگونه می‌توان آن را شناسایی کرد؟
گزارش طبقه‌بندی (Classification Report) و معیارهای آن را توضیح دهید
آیا همیشه لازم است که از نسبت ۲۰: ۸۰ برای تقسیم آموزش تست استفاده کنیم؟
تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) چیست؟
یادگیری وان شات (One-Shot Learning) چیست؟
تفاوت بین فاصله منهتن (Manhattan Distance) و فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance چیست؟...
تفاوت بین منظم‌سازی L و L چیست؟ اهمیت آن‌ها چیست؟
آیا درخت تصمیم (Decision Tree) یا جنگل تصادفی (Random Forest) در برابر داده‌های پرت مقاوم‌تر است؟...
آیا امتیاز دقت Accuracy Score همیشه معیار خوبی برای اندازه‌گیری عملکرد یک مدل طبقه‌بندی است؟
روش کار مدل XGBoost را توضیح دهید
هدف از تقسیم مجموعه داده به داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی چیست؟...
دلیل پشت پدیده نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality) چیست؟...
مفهوم وزن دهی (Weighting) در KNN را توضیح دهید...
برای شروع رگرسیون خطی (Linear Regression)، باید چه فرضیاتی را در نظر گرفت؟...
چگونه یک مدل رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) ارزیابی می‌شود...
یادگیری ماشین چیست؟
فرضیات پشت الگوریتم k-means چیست؟ این فرضیات چگونه بر نتایج تأثیر می‌گذارند؟
کدام معیار در برابر داده‌های برت مقاوم‌تر است...
تابع پایه شعاعی (Radial Basis Function چیست؟
KNN Imputer چیست و چگونه کار می‌کند؟
بردارهای پشتیبان در SVM چیست‌اند؟
عوامل هوشمند چیست‌اند و چگونه از آن‌ها در هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟...
یادگیری عمیق چیست و چگونه با هوش مصنوعی ارتباط دارد؟...
شبکه بیزی چیست و چگونه با هوش مصنوعی ارتباط دارد. مشکلات رضایت محدودیت چیست؟
کتابخانه‌های تجسم داده چیست؟
لایه‌های مختلف یک شبکه عصبی پیجشی (CNN) چیست؟
مطلوب‌ترین کتابخانه یادگیری عمیق چیست و چرا؟
مزایای روش یادگیری نظارت شده چیست؟
کاربرد یادگیری بدون نظارت در یادگیری عمیق چگونه است؟