Evaluación de IA y aprendizaje automático para la selección de personal
Compare 14 pruebas de IA y aprendizaje automático según la habilidad y el nivel. Elija evaluaciones para creación de modelos, lenguaje, visión, aprendizaje por refuerzo o trabajo con aprendizaje automático en la nube.
La respuesta breve
Estas 14 pruebas de opción múltiple duran 10 minutos cada una y abarcan métodos de IA, aprendizaje automático clásico y profundo, redes neuronales, modelos de lenguaje y visión, aprendizaje por refuerzo y herramientas en la nube. Las opciones de nivel intermedio son adecuadas para diversos puestos de IA y aprendizaje automático; las pruebas avanzadas se centran en visión por computadora y aprendizaje multitarea. Utilice los resultados como evidencia para su revisión.
14 pruebas
Aprendizaje automático
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónAprendizaje automático en Amazon Web Services (AWS)
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónAprendizaje automático en Azure
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónAprendizaje automático en Google Cloud Platform (GCP)
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónAprendizaje multitarea (MTL)
10 minutos · 15 preguntas · Avanzado
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoAprendizaje por refuerzo (RL)
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoAprendizaje profundo
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoInteligencia artificial
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades específicas del puestoProcesamiento del lenguaje natural (NLP)
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónPyTorch
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónRedes neuronales
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónScikit-learn
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónTensorFlow
10 minutos · 15 preguntas · Intermedio
Opción múltiple
Ver la pruebaHabilidades de programaciónVisión artificial
10 minutos · 15 preguntas · Avanzado
Opción múltiple
Ver la pruebaPruebas por categoría
- Habilidades de programación (9 pruebas)
- Habilidades específicas del puesto (5 pruebas)
Qué abarcan las pruebas de IA y aprendizaje automático
Las pruebas abarcan tanto métodos generales como tareas técnicas específicas. La prueba de Inteligencia artificial evalúa la aplicación de búsqueda, incertidumbre, juegos y restricciones, lógica y planificación a problemas pequeños. La prueba de Aprendizaje automático se centra en elegir y ajustar métodos clásicos, y en interpretar sus resultados. Para los modelos neuronales, Aprendizaje profundo abarca matemáticas, arquitectura, entrenamiento, regularización y redes neuronales para imágenes.
Otras pruebas se centran en necesidades específicas de datos o modelos. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) abarca la preparación de textos, los modelos de texto, la extracción de información y los modelos de lenguaje basados en transformers. Visión por computadora evalúa el criterio para operaciones con imágenes, detección, etiquetado a nivel de píxel, geometría de cámaras e implementación. Aprendizaje por refuerzo (RL) abarca los fundamentos, los métodos sin modelo, los métodos profundos de valor y de política, y el entrenamiento de agentes.
La biblioteca también incluye pruebas de frameworks como PyTorch, Scikit-learn y TensorFlow, además de pruebas de aprendizaje automático en la nube y aprendizaje multitarea. Todas las pruebas de este grupo son de opción múltiple y duran 10 minutos.
Elija pruebas según el puesto y el nivel
Para científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos e ingenieros de IA o aprendizaje automático que necesiten conocimientos de nivel intermedio, considere Aprendizaje automático o Inteligencia artificial. La prueba de aprendizaje automático también es adecuada para líderes técnicos y profesionales de producto cuyo trabajo requiera conocimientos intermedios de aprendizaje automático. Para ingenieros y analistas que trabajan con texto, Procesamiento del lenguaje natural (NLP) evalúa conocimientos prácticos de NLP.
Para quienes desarrollan modelos y trabajan en un nivel intermedio, Redes neuronales abarca el diseño, entrenamiento, depuración y aplicación de redes. Elija una prueba específica de un framework cuando el puesto lo requiera: PyTorch es adecuada para quienes desarrollan o mantienen modelos de PyTorch, mientras que TensorFlow se centra en modelos de TensorFlow, canalizaciones de datos y entrenamiento. La prueba de Scikit-learn es adecuada para quienes desarrollan o revisan modelos con esa biblioteca.
La prueba avanzada de Visión por computadora está dirigida a ingenieros que trabajan con modelos de imágenes o video, percepción o datos visuales. Aprendizaje multitarea (MTL) es una prueba avanzada adecuada para ingenieros sénior, investigadores y científicos que desarrollan modelos para varias tareas de predicción. Estas pruebas miden habilidades diferentes, así que seleccione las relacionadas con el trabajo real del puesto.
Combine las evaluaciones según el trabajo
Empiece con una prueba sobre la habilidad central del puesto y añada una prueba específica solo cuando el trabajo requiera esa evidencia adicional. Para un ingeniero de aprendizaje automático de nivel intermedio, combine Aprendizaje automático con Aprendizaje profundo si también se necesitan conocimientos de aprendizaje profundo. Para un puesto sénior que implique desarrollar o desplegar modelos con imágenes o video, añada la prueba avanzada de Visión por computadora.
Para un puesto centrado en texto, puede combinar Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Aprendizaje automático cuando ambas áreas sean importantes. Para un puesto que implique desarrollar agentes de aprendizaje, considere Aprendizaje por refuerzo (RL) junto con Inteligencia artificial para evaluar tanto los métodos de agentes como los enfoques fundamentales de IA.
Una prueba sobre la nube puede aportar evidencia sobre despliegue y operaciones, en lugar de teoría de modelos. Elija Aprendizaje automático en Azure, Aprendizaje automático en Amazon Web Services (AWS) o Aprendizaje automático en Google Cloud Platform (GCP), según la plataforma indicada para el puesto. Revise cada puntuación como evidencia junto con otra información sobre el candidato, no como una decisión por sí sola.
Cómo se procura que las preguntas de estas pruebas sean justas
Cada prueba incluye medidas prácticas para que las preguntas se centren en la habilidad evaluada. En Visión por computadora, las imágenes se describen mediante matrices, tablas, formas y fragmentos breves de código, en lugar de fotografías. Las preguntas no dependen de reconocer personas o lugares ni de distinguir colores a simple vista. Aprendizaje profundo usa código breve en Python, independiente de cualquier framework, e indica las convenciones de las bibliotecas cuando es necesario.
Otras pruebas evitan depender de las opciones predeterminadas de una herramienta específica. Aprendizaje automático pregunta sobre conceptos, no sobre los nombres de funciones ni las opciones predeterminadas de una biblioteca. Redes neuronales indica las formas, configuraciones y convenciones necesarias para responder, en lugar de exigir conocimientos sobre los nombres o las opciones predeterminadas de un framework específico. La prueba de PyTorch utiliza código breve y autónomo, y no requiere una GPU.
En todo el grupo, el lenguaje es claro, las situaciones son neutrales y los cálculos son lo bastante sencillos para hacerlos a mano. Aprendizaje por refuerzo (RL) define cada símbolo donde se utiliza, y procesamiento del lenguaje natural (NLP) utiliza solo las funciones integradas de Python y su biblioteca estándar, nunca una biblioteca de terceros. Varias pruebas, incluidas TensorFlow e Inteligencia artificial, permiten que cada candidato use papel para hacer cálculos. Una puntuación es una fuente de evidencia para su revisión, no un veredicto sobre un candidato.
Preguntas frecuentes
¿Qué pruebas son adecuadas para un puesto que desarrolla agentes de aprendizaje o IA para videojuegos?+
Aprendizaje por refuerzo (RL) es adecuado para ingenieros y desarrolladores de IA para videojuegos que crean o ajustan agentes de aprendizaje. Abarca métodos sin modelo, métodos profundos de valor y de política, y formas prácticas de hacer que funcione el entrenamiento de agentes. Inteligencia artificial también es adecuada para desarrolladores de videojuegos que crean comportamientos de IA, y abarca búsqueda, juegos y planificación.
¿Qué prueba es adecuada para trabajar con aprendizaje automático en una plataforma en la nube?+
Elija la prueba de la plataforma que se utiliza en el puesto: aprendizaje automático en Azure, aprendizaje automático en Amazon Web Services (AWS) o aprendizaje automático en Google Cloud Platform (GCP). Todas son de nivel intermedio y son adecuadas para ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos. Las preguntas evalúan el criterio aplicado al trabajo, no la memorización de precios o cuotas, que cambian con frecuencia.
¿Qué pruebas de IA y aprendizaje automático son avanzadas?+
Visión por computadora y aprendizaje multitarea (MTL) son pruebas avanzadas. Visión por computadora evalúa el criterio práctico sobre datos visuales y despliegue. Aprendizaje multitarea evalúa el diseño, entrenamiento, adaptación y evaluación de modelos que comparten el aprendizaje entre varias tareas.
¿Cómo debería combinar las pruebas de IA y aprendizaje automático?+
Elija una prueba para la habilidad principal del puesto y añada una evaluación específica si el trabajo requiere otra área. Por ejemplo, combine aprendizaje automático con procesamiento del lenguaje natural (NLP) para un puesto que requiera tanto métodos generales de aprendizaje automático como trabajo con texto.
¿Las pruebas de IA y aprendizaje automático están vinculadas a un único framework?+
Algunas pruebas son específicas de un framework, como PyTorch, TensorFlow y Scikit-learn. Otras evalúan conceptos o métodos más generales. Por ejemplo, la prueba de aprendizaje automático se centra en métodos, no en las opciones predeterminadas ni en los nombres de funciones de una biblioteca específica.
¿Cómo debería utilizar las puntuaciones de las pruebas de IA y aprendizaje automático?+
Considere una puntuación como evidencia que debe revisar junto con otra información sobre el candidato. Estas pruebas miden habilidades específicas, pero una puntuación por sí sola no debería determinar si una persona es adecuada para un puesto.
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