Αν βρίσκεσαι στην αρχή της επαγγελματικής σου καριέρας ως AI engineer και αναρωτιέσαι πώς μπορείς να είσαι κατάλληλα προετοιμασμένος για την επόμενή σου συνέντευξη για δουλεία, τότε το σημερινό άρθρο είναι για σένα.

Στο σημερινό οδηγό έχουμε συγκεντρώσει 9 βασικές και σημαντικές ερωτήσεις που μπορούν να σου κάνουν σχετικά με το ρόλο σου ως AI engineer, προκειμένου να είσαι κατάλληλα ενημερωμένος και να είσαι σε θέση να απαντήσεις μεθοδικά και αποτελεσματικά.

Ας ξεκινήσουμε με την πρώτη ερώτηση στην λίστα μας.

 Ερώτηση #1: Ποια είναι η Διαφορά Μεταξύ Τεχνητής Νοημοσύνης, Μηχανικής Μάθησης και Βαθιάς Μάθησης;

Η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση είναι σχετικοί αλλά διακριτοί κλάδοι.

Αν σου κάνουν λοιπόν αυτή την ερώτηση μπορείς να απαντήσεις το εξής:

   Απάντηση:

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένα ευρύ πεδίο που περιλαμβάνει τεχνικές για τη δημιουργία ευφυών συστημάτων που μπορούν να εκτελέσουν εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη.

Η μηχανική μάθηση (Machine Learning) είναι ένα παρακλάδι της τεχνητής νοημοσύνης που περιλαμβάνει την ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων που επιτρέπουν στα συστήματα να βελτιώνουν την απόδοσή τους με τον καιρό μαθαίνοντας από δεδομένα.

Η βαθιά μάθηση (Deep Learning) είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει τη χρήση νευρωνικών δικτύων, για την εκμάθηση από τα δεδομένα.

Οι τεχνικές βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούνται για tasks όπως η αναγνώριση εικόνας (image recognition) και ομιλίας.

 Ερώτηση #2: Ποιο Είναι το Ιδανικό Μέγεθος Ενός Συνόλου Δεδομένων Κατά τη δοκιμή Ενός Αλγορίθμου;

Αυτή η ερώτηση μπορεί να βοηθήσει το άτομο που κάνει τη συνέντευξη να καθορίσει τι γνωρίζεις σχετικά με τον τρόπο δοκιμής αλγορίθμων και τον τρόπο αποδοτικής χρήσης ενός dataset.

Μια ενδεικτική απάντηση είναι η εξής:

   Απάντηση:

Το ιδανικό μέγεθος ενός συνόλου δεδομένων εξαρτάται από τον τύπο του αλγορίθμου που κάνουμε testing.

Για παράδειγμα, σε περίπτωση που κάνουμε δοκιμή ενός αλγόριθμου τεχνητού νευρωνικού δικτύου, θα χρειαστεί ένα αρκετά μεγάλο σύνολο δεδομένων, ώστε το δίκτυο να μπορεί να μάθει από αυτό και να πραγματοποιήσει ακριβείς προβλέψεις.

Βέβαια, σε περίπτωση που κάνουμε δοκιμή ενός αλγορίθμου μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί ανάλυση παλινδρόμησης, θα χρειαστεί ένα μικρότερο σύνολο δεδομένων για την επίτευξη αποτελεσμάτων με μεγαλύτερη ακρίβεια.

 Ερώτηση #3: Με Ποια Machine Learning Frameworks Έχεις Εργαστεί;

Σαν AI engineer, υπάρχει μια πληθώρα από Machine Learning frameworks, με τα οποία έχεις εργαστεί.

Επίσης, το καθένα έχει τις δικές του δυνατότητες και περιπτώσεις χρήσεις.

Μερικά τέτοια δημοφιλή frameworks, με τα οποία μπορεί να έχεις εργαστεί και ενδεχομένως να αναφέρεις είναι τα ακόλουθα:

   Απάντηση:

Μερικά από τα Machine Learning frameworks με τα οποία έχω εργαστεί είναι τα εξής:

- Scikit-learn

- TensorFlow

- Keras

- Apache Spark MLlib

- H2O

- Shogun

- PyTorch

- Amazon Machine Learning

Ακόμη, μπορείς να αναφέρεις ότι η επιλογή του εκάστοτε framework εξαρτάται από τις απαιτήσεις του κάθε project, όπως το μέγεθος και ο τύπος των δεδομένων.

 Ερώτηση #4: Εξήγησε την Αρχιτεκτονική ενός Συνελικτικού Νευρωνικού Δικτύου (CNN) και τις Τυπικές Εφαρμογές του

Ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) είναι ένας τύπος τεχνητού νευρωνικού δικτύου που έχει σχεδιαστεί για την επεξεργασία και την ανάλυση structured grid data, όπως εικόνες.

Μια ενδεικτική απάντηση, λοιπόν, είναι η εξής:

   Απάντηση:

Η αρχιτεκτονική ενός συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN) αποτελείται από τα εξής επίπεδα:

Input Layer: Το επίπεδο αυτό δέχεται τα ανεπεξέργαστα δεδομένα εισόδου, όπως μια εικόνα που αναπαρίσταται ως πλέγμα τιμών pixel.

Convolutional Layer: Αυτό το επίπεδο εφαρμόζει ένα σύνολο από φίλτρα στα δεδομένα εισόδου για την εξαγωγή χαρακτηριστικών.

ReLU (Rectified Linear Unit) Layer: Αυτό το επίπεδο εφαρμόζει το ReLU activation function στο output του συνελικτικού επιπέδου.

Pooling Layer: Αυτό το επίπεδο μειώνει τις χωρικές διαστάσεις του όγκου του input, μειώνοντας την πιθανότητα για overfitting.

Fully Connected Layer: Αυτό το επίπεδο λαμβάνει το output των προηγούμενων επιπέδων και το μετατρέπει σε ένα single vector.

Output Layer: Αυτό το επίπεδο παράγει τα τελικά αποτελέσματα του classification.

Μερικές από τις τυπικές εφαρμογές των CNNs περιλαμβάνουν:

- Εντοπισμό αντικειμένων (object detection)

- Τμηματοποίηση εικόνας (image segmentation)

- Αυτόνομα συστήματα

 Ερώτηση #5: Περιέγραψε ένα Project στο Οποίο Εφάρμοσες Τεχνικές NLP

   Απάντηση:

Ένα project όπου εφάρμοσα τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), αφορούσε την ανάπτυξη ενός εργαλείου ανάλυσης συναισθήματος για δεδομένα κοινωνικών μέσων.

Ο τρόπος που προσέγγισα το project ήταν ο εξής:

Αρχικά, συγκέντρωσα ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων αναρτήσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης που σχετίζονται με το προϊόν.

Αυτό το σύνολο δεδομένων περιελάμβανε δεδομένα κειμένου από διάφορες πλατφόρμες όπως το Facebook και το Instagram.

Στη συνέχεια, τα text data υποβλήθηκαν σε προεπεξεργασία για την αφαίρεση θορύβου και μη σχετικών πληροφοριών.

Χρησιμοποίησα τεχνικές όπως το Bag of Words και το TF-IDF για να μετατρέψω το κείμενο σε αριθμητικά χαρακτηριστικά που θα μπορούσαν να τροφοδοτηθούν σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης.

Για την επιλογή του κατάλληλου μοντέλου, πειραματίστηκα με διαφορετικά μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση συναισθήματος, συμπεριλαμβανομένων των Naive Bayes και Support Vector Machines (SVM).

Τα μοντέλα εκπαιδεύτηκαν και αξιολογήθηκαν σε ξεχωριστό σύνολο δοκιμών.

Στη συνέχεια, για τη ρύθμιση υπερπαραμέτρων, χρησιμοποίησα αναζήτηση πλέγματος και διασταυρούμενη επικύρωση για να βρω τις βέλτιστες υπερπαραμέτρους για το επιλεγμένο μοντέλο.

Σε τελικό στάδιο, μόλις το μοντέλο είχε καλή απόδοση, πέρασε σε φάση ανάπτυξης για να αναλύσει αναρτήσεις κοινωνικών μέσων σε πραγματικό χρόνο και να παρέχει πληροφορίες σχετικά με το συναίσθημα του κοινού προς το προϊόν.

 Ερώτηση #6: Πώς Αξιολογείς την Απόδοση Ενός Machine Learning Model?

Η αξιολόγηση της απόδοσης ενός μοντέλου machine learning αποτελεί ένα σημαντικό βήμα για να κατανοήσει ένας AI engineer κατά πόσο μπορεί το μοντέλο να κάνει γενικεύσεις σε νέα δεδομένα.

   Απάντηση:

Υπάρχουν διάφορες μετρήσεις και τεχνικές για την αξιολόγηση της απόδοσης ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης, ανάλογα με τον τύπο του προβλήματος που χρειάζεται να επιλυθεί.

Ορισμένες συνήθεις μετρήσεις για εργασίες ταξινόμησης και παλινδρόμησης είναι οι εξής:

Accuracy: Αυτή είναι η απλούστερη μέτρηση και ορίζεται ως ο αριθμός των σωστών προβλέψεων διαιρούμενος με τον συνολικό αριθμό προβλέψεων.

Recall (Sensitivity): Το recall είναι η αναλογία των αληθινών θετικών προς το άθροισμα των αληθινών θετικών και ψευδώς αρνητικών και μετρά το ποσοστό των πραγματικών θετικών που αναγνωρίζονται σωστά.

F1 Score: Το F1 score είναι ο αρμονικός μέσος όρος accuracy και recall, και είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν πρόκειται για μη ισορροπημένα σύνολα δεδομένων.

Cross-Validation: Το k-fold cross-validation χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου σε διαφορετικά υποσύνολα δεδομένων.

 Ερώτηση #7: Ποιες Είναι Ορισμένες Κοινές Τεχνικές για Βελτιστοποίηση των Deep Learning Models;

Για την βελτιστοποίηση των deep learning models, οι AI engineers μπορούν να εφαρμόσουν διάφορες τεχνικές.

Μια λοιπόν ενδεικτική απάντηση είναι η εξής:

  Απάντηση:

Ορισμένες τεχνικές για τη βελτιστοποίηση των deep learning models είναι οι ακόλουθες:

Gradient Descent: Ένας βασικός αλγόριθμος βελτιστοποίησης, ο οποίος προσαρμόζει επαναληπτικά τις παραμέτρους του μοντέλου για να ελαχιστοποιήσει τη συνάρτηση απώλειας.

Βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων: Αυτό περιλαμβάνει τη ρύθμιση των υπερπαραμέτρων του μοντέλου, όπως ο ρυθμός εκμάθησης και ο αριθμός των επιπέδων, για την επίτευξη καλύτερης απόδοσης.

Τεχνικές όπως η τυχαία αναζήτηση και η μπεϋζιανή βελτιστοποίηση μπορούν να χρησιμοποιηθούν εδώ.

Regularization: Οι τεχνικές L1 και L2 regularization μπορούν να αξιοποιηθούν για την αποφυγή overfitting.

 Ερώτηση #8: Μπορείς να Μοιραστείς Μια Πρόκλησή σου σε Ένα Machine Learning Project και Πώς την Αντιμετώπισες;

   Απάντηση:

Σε ένα machine learning project όπου εργαζόμουν για την ανάπτυξη ενός recommendation system (σύστημα συστάσεων) για ένα streaming service, αντιμετώπισα την εξής πρόκληση:

Αρχικά, το σύνολο δεδομένων είχε missing values και τα δεδομένα ήταν διάσπαρτα και περιείχαν θόρυβο.

Αυτό το πρόβλημα για να αντιμετωπιστεί απαιτούσε εντατικό data cleaning και preprocessing για να εξασφαλίσω ότι τα δεδομένα ήταν ποιοτικά και επαρκή για την ανάπτυξη του recommendation system.

Ακόμη, αυτή η υπηρεσία είχε μεγάλο αριθμό χρηστών και το recommendation system έπρεπε να διαχειριστεί αποτελεσματικά μεγάλο όγκο από requests όσο καλύτερα γινόταν.

Συνάμα, το recommendation system έπρεπε να είναι unbiased απέναντι σε διαφορετικούς χρήστες και κατηγορίες περιεχομένου.

Για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων, πέρα από το data cleaning, χρησιμοποίησα feature engineering, για τη δημιουργία νέων features που θα μπορούσαν με αποτελεσματικό τρόπο να εντοπίσουν την συμπεριφορά χρηστών, όπως η συχνότητα επισκέψεων.

 Ερώτηση #9: Περιέγραψε Ένα Project Που Εφάρμοσες Machine Learning ή AI Τεχνικές για να Αναλύσεις Δεδομένα Χρονοσειρών. Τι Προκλήσεις Αντιμετώπισες;

Απάντηση:

Ένα project στο οποιο χρησιμοποίησα τεχνικές machine learning για την ανάλυση δεδομένων χρονοσειρών (time-series analysis), αφορούσε την πρόβλεψη μελλοντικών προτύπων κατανάλωσης ενέργειας.

Οι προκλήσεις που αντιμετώπισα ήταν οι εξής:

Αρχικά, τα time-series data περιείχαν θόρυβο και χαμένες τιμές.

Έτσι, για να αντιμετωπίσω αυτό το πρόβλημα εφάρμοσα τεχνικές data cleaning

Ακόμη, τα time-series data όπως είναι λογικό παρουσίαζουν εποχιακές τάσεις και για αυτό χρειάστηκε να αναγνωρίσω και να μοντελοποιήσω αυτά τα components για να βελτιστοποιήσω την ακρίβεια της πρόβλεψης.

Επιπλέον, η επιλογή του κατάλληλου machine learning model για time-series forecasting ήταν εξίσου μια πρόκληση για αυτό και αξιολόγησα διάφορα μοντέλα όπως ARIMA και deep learning models όπως LSTM και CNN.

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε, λοιπόν, 9 βασικές ερωτήσεις συνέντευξης για τη θέση του AI engineer, αλλά και τις απαντήσεις που ταιριάζουν κατάλληλα στην κάθε μια.

Με αυτόν τον τρόπο, ένας AI engineer μπορεί να έχει μια καλύτερη εικόνα για τις ερωτήσεις που ενδέχεται να του κανουν στην επόμενη συνέντευξη για δουλεία ώστε να είναι κατάλληλα προετοιμασμένος.

Αν, λοιπόν, θέλεις να γίνεις επαγγελματίας AI engineer, να λάβεις ουσιαστική πρακτική γνώση και να απογειώσεις την καριέρα σου, τότε πάρε μέρος στο Data Engineering Bootcamp και εξασφάλισε την θέση σου στην αγορά εργασίας!