- Библиотека навыков /
- Алгоритмы глубокого обучения - уровень 2
Алгоритмы глубокого обучения - уровень 2
Оценка выявляет уровень владения основными алгоритмами глубокого обучения для анализа данных и разработки моделей.
-
Тип теста Навыки программирования
-
Уровень сложности Средний
-
Количество вопросов 12
-
Время прохождения 20 мин.
-
Язык Русский
Навыки
- Конволюционные нейронные сети (CNNs)
- Рекуррентные нейронные сети (RNNs)
- Сети с длинной кратковременной памятью (LSTMs)
- Генеративные адверсарные сети (GANs)
- Трансформаторы
- Глубокое обучение с подкреплением (DRL)
- Сети с радиальной базисной функцией (RBFNs)
- Глубокие сети доверия (DBNs)
- Ограниченные машины Больцмана (RBMs)
Описание
Алгоритмы глубокого обучения — уровень 2: основа разработки мощных и эффективных моделей искусственного интеллекта
Оценка выявляет уровень владения основными алгоритмами глубокого обучения для анализа данных и разработки моделей.
Ключевые навыки, проверяемые в оценке
- Теоретические знания: понимание принципов работы нейронных сетей.
- Практическое применение: умение реализовать базовые модели глубокого обучения.
- Предварительная обработка данных: навыки подготовки данных для обучения моделей.
- Обучение и оценка моделей: способность создавать и оценивать простые нейронные сети.
Почему важна эта оценка?
Знания в области глубокого обучения необходимы для работы с большими объёмами данных и создания решений на основе искусственного интеллекта.
Преимущества оценки для работодателей
- Выявление квалифицированных кандидатов: выявление сотрудников с необходимыми знаниями для анализа данных и разработки моделей ИИ.
- Снижение рисков ошибок: гарантированное понимание кандидатов основ глубокого обучения минимизирует возможные ошибки при создании моделей.
- Эффективное освоение сложных проектов: способность кандидатов эффективно работать с глубоким обучением ускоряет реализацию крупных аналитических проектов.
- Формирование сильной команды: возможность собрать группу специалистов, готовых внедрять инновационные решения на основе глубоких нейронных сетей.
Для кого подходит
- Аналитик данных
- Инженер по обработке данных
- Разработчик ПО
- Технический аналитик
- Старший инженер машинного обучения
- Инженер по глубокому обучению
- Разработчик бизнес-аналитики
- Операционный аналитик
Описание навыков
Развивайте сотрудников и обучайте их тем навыкам, которые действительно нужны бизнесу.
-
Конволюционные нейронные сети (CNNs)
CNN - это модели глубокого обучения, используемые в основном для распознавания и классификации изображений. Они используют конволюционные слои для автоматического и адаптивного обучения пространственным иерархиям признаков на основе входных изображений.
-
Рекуррентные нейронные сети (RNNs)
RNN - это класс нейронных сетей, предназначенных для распознавания закономерностей в последовательностях данных, таких как временные ряды или естественный язык. Они используют свое внутреннее состояние (память) для обработки последовательностей входных данных, что делает их подходящими для таких задач, как моделирование языка и распознавание речи.
-
Сети с длинной кратковременной памятью (LSTMs)
LSTM - это тип RNN, разработанный для преодоления проблемы исчезающего градиента, что позволяет им обучаться долгосрочным зависимостям. Они эффективны для задач с длинными последовательностями данных, таких как перевод языка и предсказание временных рядов.
-
Генеративные адверсарные сети (GANs)
GAN состоят из двух нейронных сетей - генератора и дискриминатора, которые конкурируют друг с другом. Генератор создает поддельные данные, а дискриминатор оценивает их подлинность. GAN известны тем, что генерируют реалистичные синтетические данные, такие как изображения и видео.
-
Трансформаторы
Трансформаторы - это модели, которые обрабатывают последовательные данные, фокусируясь на отношениях между всеми элементами последовательности одновременно с помощью механизмов самовнимания. Они произвели революцию в задачах обработки естественного языка, включая перевод и генерацию текста.
-
Глубокое обучение с подкреплением (DRL)
DRL объединяет обучение с подкреплением и методы глубокого обучения для создания систем, которые могут учиться принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Она используется в таких приложениях, как робототехника, игры и автономные транспортные средства.
-
Сети с радиальной базисной функцией (RBFNs)
RBFN - это тип искусственной нейронной сети, использующей радиальные базисные функции в качестве функций активации. Они обычно используются для аппроксимации функций, прогнозирования временных рядов и задач классификации.
-
Глубокие сети доверия (DBNs)
DBN - это генеративные нейросетевые модели, состоящие из нескольких слоев стохастических латентных переменных. Они обучаются жадным послойным способом и используются для задач обучения без контроля, таких как обучение признаков и предварительное обучение глубоких нейронных сетей.
-
Ограниченные машины Больцмана (RBMs)
RBM - это стохастические нейронные сети, которые могут обучаться распределению вероятностей на своем наборе входов. Они являются строительными блоками DBN и используются для уменьшения размерности, классификации и совместной фильтрации.
Продвинутая платформа для оценки навыков команды, готовой к будущему
Бесплатный доступ Зарегистрируйтесь и получите бесплатный доступ
Достоверность тестирования
Платформа обеспечивает надежный и беспристрастный контроль за проведением тестов, поддерживая профессионализм и высокие стандарты оценки.
-
Нанимайте профессионалов на основе объективной оценки навыков, а не интуиции
-
Сделайте профессиональные навыки команды конкурентным преимуществом своего бизнеса
-
Станьте победителем в борьбе за профессионалов на рынке труда с помощью данных
-
Дайте HR-специалистам продвинутый инструмент, который поможет улучшить процесс найма в компании.
Преимущества платформы
Стандартизированные методы оценки обеспечивают высокое качество и объективность результатов. Благодаря этому вы можете превратить профессиональные навыки своей команды в мощное конкурентное преимущество. В отличие от традиционных методов, наши тесты отличаются не только высокой точностью, но и экономичностью, что позволяет вам эффективно использовать ресурсы и достигать лучших результатов.
-
Обширная библиотека тестов
-
Проведение массового тестирования
-
Тестирование навыков кодирования
-
Многоязычная поддержка
-
Психометрические тесты
-
Гибкость в создании тестов
Часто задаваемые вопросы
-
Сколько стоит доступ на платформу?
Доступ на платформу Able предоставляется бесплатно. Мы стремимся поддержать HR-специалистов и рекрутеров, предоставляя мощный инструмент для объективной оценки и развития кадров, не взимая при этом плату за базовое использование.
-
Как обеспечивается сохранность персональных данных?
Мы придерживаемся строгих стандартов безопасности для защиты персональных данных, включая шифрование данных и использование передовых технологий безопасности.
-
Как осуществляется аутентификация кандидатов и пользователей?
Авторизация кандидатов и пользователей осуществляется при помощи двухфакторной аутентификации для безопасности данных.
-
Есть ли ограничения по месту использования платформы?
Платформа представляет собой облачное решение и доступна для использования в любой точке мира, где есть подключение к интернету.
-
Может ли платформа использоваться партнерами, осуществляющими рекрутинг?
Партнеры, осуществляющие рекрутинг, могут беспрепятственно использовать платформу для улучшения своих процессов подбора персонала. Для этого им всего лишь необходимо зарегистрироваться и получить доступ к вашей компании.
-
Как обеспечивается достоверность прохождения тестов?
Для обеспечения достоверности результатов тестирования мы применяем несколько методов контроля. Во-первых, система отслеживает использование разных устройств кандидатом, что помогает идентифицировать попытки передачи доступа к тесту третьим лицам. Во-вторых, наша платформа контролирует, чтобы тестирование проходило в полноэкранном режиме, а также следит за сменой фокуса экрана во время прохождения теста. Эти меры помогают гарантировать, что тест проходится лично кандидатом без внешней помощи.
-
Как быстро можно увидеть отчет о прохождении теста?
Отчеты о прохождении теста становятся доступными в аккаунте компании сразу после завершения тестирования. Вы можете просматривать подробные результаты в любое удобное время, что позволяет быстро принимать обоснованные решения о дальнейших шагах в процессе подбора или развития персонала.
-
Можно ли брендировать раздел компании и средства коммуникации?
На нашей платформе вы имеете возможность брендировать не только внешний вид вашего раздела компании, но и персонализировать коммуникации с кандидатами, включая электронные письма, а также визуальное оформление процесса прохождения тестов.
-
Может ли несколько сотрудников управлять одним аккаунтом?
На нашей платформе предусмотрена возможность использования нескольких учетных записей в рамках одной компании, что позволяет разным сотрудникам иметь доступ ко всей необходимой информации. Это обеспечивает удобное использование платформы и эффективное распределение обязанностей в процессе подбора и оценки персонала.
-
Можно ли тестировать кандидата на соответствие нескольким навыкам в рамках одной оценки?
Да, наша платформа позволяет в рамках одного тестирования собрать и оценить несколько навыков, которые требуются кандидату. Это позволяет провести комплексный анализ и получить всестороннее представление о потенциале кандидата, экономя при этом время и ресурсы компании.
Начните использовать Able бесплатно
или расскажите нам, что хотите улучшить в своей воронке рекрутинга, чтобы мы могли вам помочь.
