preguntas de entrevista sobre aprendizaje automático

Las siguientes preguntas y respuestas han sido revisadas y verificadas por Gyula Magyar, Líder del Equipo de Ingeniería de Software, e Ilya Starikov, Científico de Datos Principal, en EPAM Anywhere. ¡Muchas gracias, Gyula e Ilya!

Para ayudarte a prepararte para tu próxima entrevista de aprendizaje automático, hemos compilado una lista completa de las preguntas más comunes en las entrevistas de aprendizaje automático. Estas preguntas cubren conceptos esenciales, algoritmos y técnicas con las que todo entusiasta del aprendizaje automático debería estar familiarizado.

Al dominar estos temas, no solo aumentarás tus posibilidades de conseguir el trabajo de tus sueños, sino que también obtendrás una comprensión más profunda del tema. Así que, sumérgete en el mundo de las preguntas de entrevista de aprendizaje automático y acércate un paso más a dominar tu próxima entrevista técnica.

Al postularte para trabajos de ingeniero en machine learning, es probable que te enfrentes a una serie de preguntas de entrevista que desafiarán tus conocimientos y experiencia en el campo. Los entrevistadores buscan candidatos que puedan demostrar una sólida comprensión de los conceptos fundamentales y tengan la capacidad técnica para implementar algoritmos de aprendizaje automático de manera efectiva.

Para sobresalir en tus entrevistas y dejar una impresión duradera, es crucial familiarizarte con varias preguntas comunes de entrevistas de aprendizaje automático que cubren conceptos como el aprendizaje supervisado y no supervisado, árboles de decisión, etc. En esta sección, presentamos una lista seleccionada de preguntas básicas de entrevistas de aprendizaje automático y respuestas cortas para ayudarte a prepararte con confianza y navegar fácilmente por tu proceso de entrevista.

1. ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado?

En el aprendizaje supervisado, los datos utilizados para el entrenamiento están etiquetados, lo que significa que cada punto de datos de entrada tiene una etiqueta de salida correspondiente. Las tareas de aprendizaje supervisado incluyen regresión y clasificación. En el aprendizaje no supervisado, los datos no tienen etiquetas explícitas.

El algoritmo identifica patrones y estructuras en los datos sin utilizar etiquetas de salida específicas como guía. Las tareas de aprendizaje no supervisado incluyen agrupamiento, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.

2. Explica el equilibrio entre sesgo y varianza en el aprendizaje automático

El equilibrio entre sesgo y varianza es el balance entre tener un modelo demasiado simple (alto sesgo) y un modelo demasiado sensible a pequeños cambios en los datos de entrenamiento (alta varianza). El objetivo es minimizar tanto el sesgo como la varianza para producir un modelo que se generalice bien a datos no vistos, reduciendo el error de generalización total.

3. ¿Cómo funciona un árbol de decisión?

Un árbol de decisión es una estructura similar a un diagrama de flujo donde cada nodo interno representa una decisión basada en el valor de una característica específica. En contraste, cada nodo hoja representa la etiqueta predicha final.

El árbol de decisión se construye seleccionando la mejor característica para dividir los datos en cada paso, basándose en medidas de impureza como la impureza de Gini o la entropía. El árbol continúa dividiéndose de manera recursiva hasta que cumple un criterio de parada, como una profundidad máxima del árbol o un mínimo de muestras por hoja.

4. Discute los principales tipos de técnicas de aprendizaje en conjunto

Los principales tipos de técnicas de aprendizaje en conjunto son:

1. Bagging: Combina múltiples modelos promediando (para regresión) o votando (para clasificación), entrenados en subconjuntos aleatorios de los datos de entrenamiento (con reemplazo). El Bosque Aleatorio es un ejemplo de bagging.
2. Boosting: Entrena una secuencia de modelos de manera iterativa, con cada modelo aprendiendo de los errores de su predecesor, con el objetivo de mejorar el rendimiento general. Los Árboles Potenciados por Gradiente y AdaBoost son ejemplos de métodos de boosting.
3. Stacking: Entrena múltiples modelos en los mismos datos y utiliza las predicciones de estos modelos como entradas para otro modelo, llamado meta-modelo, para hacer la predicción final.

5. ¿Cuál es el propósito de la normalización de datos y cómo se puede lograr?

La normalización de datos es escalar las características de entrada a un rango similar para reducir la influencia de cualquier característica en particular. Puede mejorar el rendimiento y la convergencia de los algoritmos de aprendizaje automático. Las técnicas de normalización comunes incluyen:

1. Escalado min-max: Escala los datos a un rango específico, típicamente [0, 1]
2. Escalado estándar: Transforma los datos para tener una media de 0 y una desviación estándar de 1
3. Normalización L1: Asegura que la suma de los valores absolutos de las características sea 1 para cada punto de datos
4. Normalización L2: Asegura que la suma de los valores al cuadrado de las características sea 1 para cada punto de datos

6. Explica el agrupamiento k-means y sus aplicaciones

El agrupamiento k-means es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que divide un conjunto de datos en 'k' grupos minimizando la suma de cuadrados dentro del grupo.

El algoritmo actualiza iterativamente los centroides de los grupos y asigna cada punto de datos al centroide más cercano hasta la convergencia. K-means se utiliza en la segmentación de clientes, la compresión de imágenes y las aplicaciones de detección de anomalías.

7. Explica el propósito del análisis de componentes principales (PCA)

PCA es una técnica de transformación lineal no supervisada utilizada para la reducción de dimensionalidad. Busca nuevas características que tengan la máxima varianza y sean ortogonales entre sí. PCA transforma los datos originales en variables linealmente no correlacionadas llamadas componentes principales.

El primer componente principal captura la mayor varianza en los datos, seguido por el segundo, y así sucesivamente. Elegir los primeros 'k' componentes principales, que capturan la mayor parte de la varianza, reduce las dimensiones mientras se preserva la estructura de los datos.

La validación cruzada es una técnica para evaluar la generalización de un modelo dividiendo el conjunto de datos en múltiples conjuntos más pequeños (pliegues). El modelo se entrena en un subconjunto de los datos (conjunto de entrenamiento) y su rendimiento se evalúa en los datos restantes (conjunto de validación).

Este proceso se repite varias veces, rotando los conjuntos de entrenamiento y validación, y el rendimiento promedio se utiliza para estimar el error de generalización del modelo. La validación cruzada ayuda a prevenir el sobreajuste y a estimar mejor el rendimiento del modelo en datos no vistos.

La selección de características es la identificación de las características de entrada más relevantes que proporcionan el mejor poder predictivo para la construcción de modelos de aprendizaje automático. La importancia de la selección de características radica en:

1. Reducción del sobreajuste: Usar menos características hace que el modelo sea menos complejo y menos propenso a ajustarse al ruido en los datos de entrenamiento.
2. Mejora de la precisión del modelo: Las características irrelevantes o redundantes pueden llevar a una disminución de la precisión del modelo.
3. Reducción del tiempo de entrenamiento: El proceso de entrenamiento requiere menos recursos computacionales y tiempo al trabajar con menos características.
4. Mejora de la interpretabilidad del modelo: Un modelo con menos características es más fácil de entender y explicar.

El algoritmo de los k-Vecinos más Cercanos (k-NN) es un algoritmo de aprendizaje perezoso, basado en instancias, utilizado para tareas de clasificación y regresión. Los pasos involucrados en el algoritmo son:

1. Determinar el valor de 'k', el número de vecinos más cercanos a considerar.
2. Calcular la distancia entre la instancia objetivo y todas las demás instancias en el conjunto de datos.
3. Ordenar las distancias para encontrar las 'k' instancias más cercanas.
4. Devolver la clase más frecuente entre las 'k' instancias más cercanas para la clasificación. Devolver el promedio de las etiquetas de las 'k' instancias más cercanas para la regresión.

Los conjuntos de datos desequilibrados se caracterizan por tener un número significativamente mayor de muestras en una clase que en otras. Los desafíos asociados con los conjuntos de datos desequilibrados incluyen:

1. Rendimiento deficiente en la clase minoritaria: La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático optimizan la precisión general, por lo que tienden a tener un rendimiento deficiente en la clase minoritaria debido a su sesgo hacia la clase mayoritaria.
2. Métricas de evaluación inapropiadas: La precisión puede no ser una métrica de rendimiento apropiada para conjuntos de datos desequilibrados, ya que podría producir una alta precisión incluso con un modelo deficiente. Se deben considerar métricas alternativas como precisión, recuperación, puntuación F1 y el área bajo la curva ROC.

Los valores faltantes en un conjunto de datos se pueden manejar utilizando varias estrategias:

1. Eliminar filas con valores faltantes: Si el número de filas con datos faltantes es pequeño, eliminarlas puede no resultar en una pérdida de información significativa.
2. Eliminar columnas con valores faltantes: Si algunas columnas tienen una gran cantidad de datos faltantes, podría ser mejor eliminarlas por completo.
3. Imputar valores faltantes usando la media, mediana o moda: Reemplazar los valores faltantes con una medida de tendencia central de la característica, como la media, mediana o moda.
4. Imputar valores faltantes usando otras técnicas: Se pueden utilizar técnicas de imputación más avanzadas como los k-Vecinos más Cercanos o métodos basados en regresión.

La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que modela la relación entre las características de entrada (variables independientes) y una variable objetivo continua (variable dependiente) ajustando una ecuación lineal a los datos observados.

La regresión lineal tiene como objetivo minimizar la suma de los residuos al cuadrado (las diferencias entre los valores predichos y los valores reales), buscando la línea de regresión que mejor se ajuste.

El sobreajuste ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático capta el ruido en los datos de entrenamiento, lo que lleva a un alto rendimiento en el conjunto de entrenamiento pero un rendimiento deficiente en los datos no vistos. Para prevenir el sobreajuste, se puede usar:

1. Técnicas de regularización como la regularización L1 o L2, que añaden un término de penalización a la función de pérdida, desalentando al modelo de tener pesos demasiado complejos.
2. Validación cruzada para estimar el rendimiento del modelo en datos no vistos y ajustar la complejidad en consecuencia.
3. Parada temprana durante el entrenamiento para evitar que el modelo se ajuste al ruido en los datos de entrenamiento.
4. Aumentar el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento o usar técnicas de aumento de datos.
5. Métodos de aprendizaje en conjunto que combinan las predicciones de varios modelos.

1. Descenso de gradiente por lotes: Calcula el gradiente de todo el conjunto de datos y actualiza los parámetros del modelo en una sola iteración. Es computacionalmente costoso para grandes conjuntos de datos pero proporciona una convergencia estable.
2. Descenso de gradiente estocástico: Actualiza los parámetros del modelo calculando el gradiente para cada punto de datos individual, lo que resulta en una convergencia más rápida pero más ruido en las direcciones de actualización.
3. Descenso de gradiente por mini lotes: Un compromiso entre el descenso por lotes y el estocástico, actualiza los parámetros del modelo utilizando un pequeño lote de puntos de datos, equilibrando la eficiencia computacional y la estabilidad de la convergencia.

El dropout es una técnica de regularización en la que una fracción de las neuronas en una capa se "descarta" o desactiva aleatoriamente durante el entrenamiento, evitando que el modelo dependa demasiado de una neurona en particular y alentándolo a aprender una representación más distribuida. El dropout reduce el sobreajuste y mejora la generalización del modelo.

El aprendizaje por transferencia aprovecha un modelo preentrenado, a menudo en un gran conjunto de datos, para resolver un problema similar, potencialmente de menor escala. Los pesos del modelo preentrenado se ajustan finamente en la tarea objetivo utilizando una tasa de aprendizaje más pequeña, lo que le permite adaptarse al dominio específico sin sobrescribir las características aprendidas generalizadas. El aprendizaje por transferencia permite una convergencia más rápida y un mejor rendimiento con datos limitados.

LSTM y GRU son tipos populares de redes neuronales recurrentes (RNN) que abordan el problema del gradiente que desaparece en las RNN tradicionales, permitiéndoles capturar dependencias a largo plazo. Las diferencias entre LSTM y GRU son las siguientes:

1. LSTM utiliza tres puertas (entrada, olvido y salida) mientras que GRU utiliza dos puertas (actualización y reinicio).
2. GRU tiene menos parámetros, lo que la hace más rápida y más eficiente computacionalmente que LSTM pero posiblemente menos expresiva.
3. LSTM mantiene un estado de celda separado y un estado oculto. Al mismo tiempo, GRU utiliza un solo estado oculto.

Una CNN es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para trabajar con datos en forma de cuadrícula como las imágenes. Consiste en capas convolucionales, capas de agrupación y capas completamente conectadas. Las capas convolucionales aplican filtros a parches locales de datos de entrada, aprendiendo efectivamente jerarquías espaciales de características. Las capas de agrupación reducen las dimensiones espaciales de la entrada, realizando un submuestreo. Las capas completamente conectadas se utilizan para la clasificación o regresión, combinando las características de alto nivel extraídas por las capas convolucionales y de agrupación.

En el aprendizaje supervisado, se proporciona un conjunto de datos etiquetado y el objetivo es aprender un mapeo de las características de entrada a las etiquetas objetivo. En el aprendizaje por refuerzo, un agente interactúa con un entorno para aprender acciones y decisiones óptimas basadas en recibir retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. En RL, no hay una guía explícita o una acción correcta a tomar, y el agente aprende a través de prueba y error, refinando su política con el tiempo para maximizar la recompensa acumulativa.

Los modelos de secuencia a secuencia son un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo diseñada para manejar problemas donde la entrada y la salida son secuencias de longitud variable. Típicamente consisten en una arquitectura de codificador-decodificador, donde el codificador procesa la secuencia de entrada y la comprime en un vector de contexto de tamaño fijo. El decodificador genera una secuencia de salida basada en el vector de contexto.

Los modelos de secuencia a secuencia se utilizan comúnmente en la traducción automática, la resumen de texto y el reconocimiento de voz.

En el aprendizaje por refuerzo basado en modelos, el agente aprende un modelo del entorno, que incluye la dinámica de transición y la función de recompensa. El agente utiliza este modelo para planificar y tomar decisiones, considerando las transiciones de estado futuro y las recompensas.

En el aprendizaje por refuerzo sin modelo, el agente no aprende un modelo del entorno. En cambio, aprende directamente una política o función de valor a través de prueba y error, sin estimar explícitamente la dinámica del entorno o la función de recompensa.

Un autoencoder es un modelo de aprendizaje profundo no supervisado que aprende codificaciones de datos eficientes minimizando el error de reconstrucción entre los datos de entrada y la salida del modelo. Los autoencoders típicamente tienen una arquitectura de codificador-decodificador, donde el codificador mapea los datos de entrada a un espacio latente de menor dimensión, y el decodificador reconstruye los datos originales a partir de la representación latente.

El aprendizaje de una sola vez y de pocas veces son técnicas utilizadas para construir modelos que pueden reconocer nuevos conceptos o clases con muy pocos datos de entrenamiento. En el aprendizaje de una sola vez, el modelo debe aprender a reconocer nuevos objetos o clases basándose en solo una o muy pocas muestras. En el aprendizaje de pocas veces, se proporciona al modelo un pequeño conjunto de ejemplos para cada nueva clase. Se utilizan técnicas como las redes neuronales con memoria aumentada, el meta-aprendizaje o el aprendizaje por transferencia para permitir que los modelos aprendan de manera efectiva con datos limitados.

El método actor-crítico es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo que combina enfoques basados en valores y en políticas. El componente 'actor' representa la política, que toma acciones en el entorno. El componente 'crítico' representa la función de valor, que evalúa la calidad de estas acciones. El método actor-crítico utiliza la retroalimentación del crítico para actualizar la política del actor, y el propio crítico se actualiza en función de las recompensas y las estimaciones de valor observadas durante la interacción con el entorno.

La optimización bayesiana es un método de optimización basado en modelos secuenciales que tiene como objetivo encontrar el óptimo global de una función de caja negra compleja, potencialmente costosa, con un número limitado de evaluaciones. La idea central es modelar la función utilizando un modelo sustituto probabilístico, como un Proceso Gaussiano, y seleccionar el siguiente punto de evaluación basado en una función de adquisición que equilibra la exploración (muestreo de puntos con alta incertidumbre) y la explotación (muestreo de puntos con altos valores predichos). Las funciones de adquisición comunes incluyen Mejora Esperada, Probabilidad de Mejora y Límite de Confianza Superior.

AdaBoost (Adaptive Boosting) es un método de aprendizaje en conjunto que combina las predicciones de varios aprendices débiles para formar un solo aprendiz fuerte. AdaBoost entrena una secuencia de aprendices débiles (como tocones de decisión) de forma iterativa, con cada aprendiz centrado en las instancias que el aprendiz anterior clasificó incorrectamente. La predicción final es una votación ponderada de las predicciones del aprendiz débil, donde los pesos dependen del rendimiento del aprendiz débil.

El aumento de gradiente es un método de aprendizaje en conjunto que, al igual que AdaBoost, combina aprendices débiles en una secuencia. Sin embargo, mientras que AdaBoost se centra en las muestras mal clasificadas, el aumento de gradiente ajusta los aprendices débiles en el gradiente negativo de la función de pérdida para las predicciones actuales del modelo.

Esto significa que el aumento de gradiente intenta corregir los residuos (errores) del aprendiz anterior, mejorando iterativamente el modelo. El aumento de gradiente admite cualquier función de pérdida diferenciable y tipo de aprendiz, lo que lo hace más flexible que AdaBoost.

Una RBM es una red neuronal estocástica generativa que consta de capas visibles y ocultas pero sin conexiones directas entre los nodos. Aprende a representar la distribución de los datos de entrenamiento maximizando la probabilidad de los datos de entrada. Las RBM se entrenan utilizando un algoritmo de aprendizaje no supervisado llamado divergencia contrastiva, que actualiza los pesos en función de la diferencia entre los datos y la distribución aprendida por el modelo. Las RBM se pueden utilizar para la reducción de la dimensionalidad, la extracción de características y el filtrado colaborativo.

El filtrado colaborativo aprovecha las interacciones de los usuarios con los elementos para recomendar elementos a los usuarios en función de su similitud con otros usuarios o elementos. Tiene dos enfoques principales:

1. Basado en usuarios: Las recomendaciones se basan en usuarios que tienen preferencias o patrones de comportamiento similares.
2. Basado en elementos: Las recomendaciones se basan en elementos similares a los que el usuario ha interactuado previamente o le han gustado.

El filtrado basado en contenido recomienda elementos en función de sus características, coincidiendo con las preferencias o intereses del usuario. Utiliza la similitud entre las características del elemento y los perfiles de los usuarios para hacer recomendaciones.

El mecanismo de atención es una técnica utilizada en los modelos de secuencia a secuencia para mejorar su capacidad para manejar dependencias a largo plazo. La atención se centra selectivamente en partes de la secuencia de entrada relevantes para el elemento de salida actual. Calcula un vector de contexto como una suma ponderada de estados de entrada, utilizando pesos aprendibles determinados por los estados ocultos del modelo.

El mecanismo de atención permite al modelo asignar dinámicamente su "atención" a diferentes elementos de entrada, mejorando su rendimiento en tareas como la traducción automática y la resumen de texto.

El entrenamiento adversarial es una técnica utilizada para mejorar la robustez de los modelos de aprendizaje profundo al exponerlos a ejemplos adversarios, es decir, instancias de entrada que están ligeramente perturbadas para confundir al modelo y llevar a predicciones erróneas.

El entrenamiento adversarial modifica el proceso de entrenamiento introduciendo ejemplos adversarios y minimizando el error tanto en las instancias originales como en las adversarias. Esto permite al modelo aprender una representación más robusta, volviéndose resistente a los ataques adversarios y a pequeñas perturbaciones en los datos.

A medida que avanzas en tu carrera como ingeniero de aprendizaje automático, las entrevistas técnicas pueden volverse más desafiantes, apuntando a tu experiencia en conceptos avanzados, técnicas de optimización y la capacidad para resolver problemas complejos.

Mantenerse al tanto de las tendencias actuales y los avances en investigación y adquirir experiencia práctica en la implementación de algoritmos de aprendizaje automático es esencial para tener éxito en estas entrevistas.

Los entrevistadores técnicos a menudo buscan candidatos con una visión profunda de varios aspectos complejos del aprendizaje automático y una sólida comprensión de cómo optimizar y mejorar los modelos para casos de uso particulares. Hemos seleccionado una lista de preguntas y respuestas cortas para entrevistas avanzadas de aprendizaje automático para ayudarte a llevar tu preparación para la entrevista al siguiente nivel y mostrar tu experiencia con confianza.

34. Escribe una función en Python para implementar la escala min-max en un array de NumPy

Muestra de código:

35. Explica la diferencia entre R-cuadrado y R-cuadrado ajustado en la regresión

Tanto R-cuadrado como R-cuadrado ajustado son métricas utilizadas para evaluar la bondad de ajuste de un modelo de regresión.

1. R-cuadrado mide la proporción de la varianza en la variable dependiente que es explicada por las variables independientes. Sin embargo, tiene la limitación de aumentar a medida que se añaden más variables al modelo, independientemente de su contribución al rendimiento del modelo.
2. R-cuadrado ajustado aborda esta limitación incorporando una penalización por el número de variables. Sólo aumenta cuando una variable contribuye significativamente al rendimiento del modelo, proporcionando una estimación más fiable de la calidad del modelo.

36. Explica las diferencias entre la regularización L1 y L2

La regularización L1 y L2 son técnicas utilizadas para reducir el sobreajuste añadiendo un término de penalización a la función de pérdida, desalentando a los modelos de tener pesos excesivamente complejos.

1. La regularización L1, también conocida como regularización Lasso, añade el valor absoluto de los pesos a la función de pérdida. Esto puede llevar a soluciones dispersas, donde algunos parámetros se fuerzan a ser exactamente cero, realizando efectivamente una selección de características.
2. La regularización L2, también conocida como regularización Ridge, añade el valor cuadrado de los pesos a la función de pérdida. Impone suavidad en la función aprendida y reduce los valores de peso grandes sin forzarlos a ser exactamente cero.

37. Explica los Autoencoders Variacionales (VAEs) y sus ventajas sobre los autoencoders tradicionales

Los VAEs son un tipo de modelo generativo que extiende los autoencoders con un giro probabilístico. En lugar de aprender representaciones latentes deterministas, los VAEs aprenden los parámetros de la distribución de probabilidad para las variables latentes. El codificador produce la media y la varianza de la distribución latente, mientras que el decodificador reconstruye los datos de entrada basándose en muestras extraídas de esta distribución.

Los VAEs imponen un espacio latente más estructurado que los autoencoders tradicionales, permitiendo la reconstrucción de datos y diversas tareas generativas, como la generación de nuevos puntos de datos a partir de la distribución aprendida.

38. Explica el modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT es un modelo basado en transformadores de última generación para tareas de procesamiento de lenguaje natural como respuesta a preguntas, análisis de sentimientos y resumen de texto. Utiliza auto-atención bidireccional, lo que significa que puede capturar relaciones entre palabras en ambas direcciones.

BERT se pre-entrena en grandes corpus de texto utilizando tareas de modelado de lenguaje enmascarado y predicción de la siguiente frase, lo que le permite aprender representaciones contextuales poderosas. El ajuste fino de BERT en tareas específicas le permite alcanzar un alto rendimiento con menos datos y tiempo de entrenamiento en comparación con el entrenamiento de un modelo desde cero.

39. Explica la idea del clustering espectral

El clustering espectral es una técnica de aprendizaje no supervisado para dividir un conjunto de datos en clusters. Utiliza el gráfico de similitud de los datos y los eigenvectores de su matriz Laplaciana para encontrar incrustaciones de baja dimensión. El clustering espectral realiza la reducción de la dimensionalidad y el clustering simultáneamente, lo que le permite descubrir estructuras de clusters complejas y no convexas que los métodos de clustering tradicionales, como k-means, podrían no detectar.

40. ¿Cómo funcionan los autoencoders variacionales condicionales (CVAEs)?

Los CVAEs son un modelo generativo que extiende los Autoencoders Variacionales para manejar la generación condicional. En un CVAE, las redes de codificador y decodificador reciben una entrada condicional adicional, como una etiqueta, una descripción de texto o cualquier otra información relevante.

El codificador produce los parámetros de la distribución latente condicional, y el decodificador genera muestras de datos condicionadas tanto a las variables latentes como a la entrada condicional. Los CVAEs permiten la generación de datos con atributos o características específicas, lo que los hace útiles en tareas como la traducción de imagen a imagen y la generación de imágenes basada en texto.

41. Elabora sobre la pérdida focal y su aplicación en la detección de objetos

La pérdida focal es una variante de la pérdida de entropía cruzada regular, diseñada para abordar el problema del desequilibrio entre ejemplos positivos y negativos en tareas de detección de objetos. La idea clave es reducir la contribución de los ejemplos fáciles durante el entrenamiento, centrándose más en los ejemplos difíciles. La pérdida focal introduce un factor modulador que reduce la importancia de los ejemplos bien clasificados, permitiendo que el modelo se concentre en casos más desafiantes. La pérdida focal se utiliza en el detector de objetos RetinaNet, que logra un rendimiento de última generación en varios benchmarks de detección de objetos.

42. ¿Qué es una red de cápsulas (CapsNet) y cómo se diferencia de una red neuronal convolucional (CNN)?

Una red de cápsulas es un tipo de red neuronal que tiene como objetivo aliviar los problemas con las CNN, como su incapacidad para capturar jerarquías espaciales precisas e invarianza de punto de vista. CapsNet consta de cápsulas, que son grupos de neuronas que capturan la presencia y las propiedades de características específicas. La red utiliza un mecanismo de enrutamiento dinámico para establecer relaciones de parte a todo entre cápsulas de nivel inferior y superior, lo que le permite entender mejor las relaciones espaciales y jerárquicas que las CNN.

En conclusión, prepararse para una entrevista de aprendizaje automático puede ser una experiencia desafiante pero gratificante. Tómate tu tiempo para familiarizarte con estas 42 preguntas y respuestas de entrevistas de aprendizaje automático mientras te postulas para trabajos de ingeniero de machine learning a distancia.

Recuerda, la práctica hace al maestro, así que tómate el tiempo para revisar estas preguntas y entender los conceptos subyacentes. A medida que continúes perfeccionando tus habilidades y expandiendo tu comprensión del aprendizaje automático, no solo aumentarás tus posibilidades de conseguir el trabajo de tus sueños, sino que también contribuirás al emocionante y siempre evolucionante campo de la inteligencia artificial. ¡Buena suerte!