Test di valutazione su AI e machine learning per la selezione
Confronta 14 test su AI e machine learning in base a competenze e livello. Scegli test per la creazione di modelli, il linguaggio, la visione artificiale, il reinforcement learning o il lavoro con ML nel cloud.
La risposta breve
Questi 14 test a scelta multipla durano 10 minuti ciascuno e riguardano metodi di AI, machine learning classico e deep learning, reti neurali, modelli linguistici e di visione, reinforcement learning e strumenti cloud. Le opzioni di livello intermedio sono adatte a diversi ruoli nell'ambito dell'AI e del machine learning; i test avanzati si concentrano su computer vision e multi-task learning. Usa i risultati come elementi da valutare.
14 test
Apprendimento automatico
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneApprendimento automatico in Amazon Web Services (AWS)
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneApprendimento automatico in Azure
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneApprendimento automatico in Google Cloud Platform (GCP)
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneApprendimento multi-task (MTL)
10 minuti · 15 domande · Avanzato
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloApprendimento per rinforzo (RL)
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloDeep learning
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloElaborazione del linguaggio naturale (NLP)
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze specifiche del ruoloIntelligenza artificiale
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazionePyTorch
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneReti neurali
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneScikit-learn
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneTensorFlow
10 minuti · 15 domande · Intermedio
Scelta multipla
Scopri il testCompetenze di programmazioneVisione artificiale
10 minuti · 15 domande · Avanzato
Scelta multipla
Scopri il testTest per categoria
- Competenze di programmazione (9 test)
- Competenze specifiche del ruolo (5 test)
Cosa valutano i test di intelligenza artificiale e machine learning
I test coprono sia i metodi generali sia attività tecniche specifiche. Il test di Intelligenza artificiale valuta la capacità di applicare ricerca, incertezza, giochi e vincoli, logica e pianificazione a problemi di piccola scala. Il test di Machine Learning si concentra sulla scelta e messa a punto dei metodi classici e sull'interpretazione dei risultati. Per i modelli neurali, il test di Deep Learning tratta matematica, architettura, addestramento, regolarizzazione e reti neurali per le immagini.
Altri test si concentrano su specifiche esigenze relative ai dati o ai modelli. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) tratta la preparazione del testo, i modelli testuali, l'estrazione di informazioni e i modelli linguistici basati su transformer. Visione artificiale valuta la capacità di giudizio sulle operazioni sulle immagini, il rilevamento, l'etichettatura a livello di pixel, la geometria della fotocamera e la messa in produzione. Apprendimento per rinforzo (RL) tratta i fondamenti, i metodi senza modello, i metodi deep basati su valore e policy e l'addestramento degli agenti.
La raccolta include anche test su framework come PyTorch, Scikit-learn e TensorFlow, oltre a test sul machine learning nel cloud e sull'apprendimento multi-task. Tutti i test di questo gruppo sono a scelta multipla e durano 10 minuti.
Scegli test adatti al ruolo e al livello
Per data scientist, analisti dei dati, data engineer e ingegneri di AI o machine learning che necessitano di conoscenze di livello intermedio, sono indicati Machine Learning o Artificial Intelligence. Il test di Machine Learning è adatto anche a responsabili tecnici e professionisti di prodotto il cui lavoro richiede conoscenze intermedie di ML. Per ingegneri e analisti che lavorano con i testi, Natural Language Processing (NLP) valuta le conoscenze pratiche di NLP.
Per chi sviluppa modelli a livello intermedio, Neural Networks tratta la progettazione, l'addestramento, il debugging e l'applicazione delle reti neurali. Scegli un test specifico per un framework quando il ruolo lo richiede: PyTorch è adatto a chi sviluppa o mantiene modelli PyTorch, mentre TensorFlow si concentra su modelli TensorFlow, pipeline di dati e addestramento. Il test di Scikit-learn è adatto a chi crea o revisiona modelli con questa libreria.
Il test avanzato di Computer Vision è rivolto a ingegneri che lavorano su modelli per immagini o video, sistemi di percezione o dati visivi. Multi-Task Learning (MTL) è di livello avanzato e adatto a ingegneri senior, ricercatori e scienziati che sviluppano modelli per più attività di previsione. Questi test valutano competenze diverse, quindi scegli quelli legati alle attività effettive del ruolo.
Abbina le valutazioni alle attività del ruolo
Inizia con un test sulla competenza centrale del ruolo, poi aggiungi un test mirato solo se il lavoro richiede ulteriori elementi di valutazione. Per un ingegnere di machine learning di livello intermedio, abbina Machine Learning a Deep Learning se serve anche una preparazione in deep learning. Per un ruolo senior che prevede lo sviluppo o la messa in produzione di modelli per immagini o video, aggiungi il test avanzato di Computer Vision.
Per un ruolo incentrato sui testi, Natural Language Processing (NLP) può essere abbinato a Machine Learning quando sono importanti entrambe le aree. Per un ruolo che prevede la creazione di agenti di apprendimento, considera Reinforcement Learning (RL) insieme a Artificial Intelligence, per valutare sia i metodi per gli agenti sia gli approcci fondamentali di AI.
Un test sul cloud può fornire indicazioni sulla messa in produzione e sulle operazioni, anziché sulla teoria dei modelli. Scegli Machine Learning in Azure, Machine Learning in Amazon Web Services (AWS) o Machine Learning in Google Cloud Platform (GCP) in base alla piattaforma indicata per il ruolo. Valuta ogni punteggio insieme alle altre informazioni sul candidato, come elemento di valutazione e non come decisione a sé stante.
Come questi test mantengono le domande eque
Ogni test adotta accorgimenti pratici per mantenere le domande incentrate sulla competenza valutata. Nel test di Computer Vision, le immagini sono descritte tramite array, tabelle, forme e brevi frammenti di codice, anziché fotografie. Le domande non richiedono di riconoscere persone o luoghi, né di distinguere i colori a vista. Deep Learning usa brevi frammenti di Python non legati a un framework e, quando necessario, specifica le convenzioni delle librerie.
Gli altri test evitano di dipendere dalle impostazioni predefinite di uno strumento specifico. Machine Learning riguarda i concetti, non i nomi delle funzioni o le impostazioni predefinite di una libreria. Neural Networks specifica le forme, le impostazioni e le convenzioni necessarie per rispondere, senza richiedere la conoscenza dei nomi o delle impostazioni predefinite di un framework specifico. Il test di PyTorch usa brevi frammenti di codice autonomi e non richiede una GPU.
In tutti i test del gruppo, il linguaggio è semplice, gli scenari sono neutrali e i calcoli sono abbastanza brevi da poter essere svolti a mano. Reinforcement Learning (RL) definisce ogni simbolo nel punto in cui viene usato, mentre Natural Language Processing (NLP) usa solo le funzionalità integrate di Python e la sua libreria standard, mai librerie di terze parti. Diversi test, tra cui TensorFlow e Artificial Intelligence, consentono a tutti i candidati di usare carta per gli appunti. Il punteggio è una delle fonti di informazioni da valutare, non un verdetto sul candidato.
Domande frequenti
Quali test sono adatti a un ruolo che sviluppa agenti di apprendimento o AI per videogiochi?+
Reinforcement Learning (RL) è adatto a ingegneri e sviluppatori di AI per videogiochi che creano o ottimizzano agenti di apprendimento. Tratta metodi senza modello, metodi deep basati sul valore e sulla policy e approcci pratici per far funzionare l'addestramento degli agenti. Artificial Intelligence è adatto anche agli sviluppatori di videogiochi che creano comportamenti di AI e tratta ricerca, giochi e pianificazione.
Quale test è adatto a un ruolo di machine learning su una piattaforma cloud?+
Scegli il test in base alla piattaforma utilizzata nel ruolo: Machine Learning in Azure, Machine Learning in Amazon Web Services (AWS) o Machine Learning in Google Cloud Platform (GCP). Tutti sono di livello intermedio e adatti a ingegneri di machine learning e data scientist. Le domande valutano il giudizio pratico, non la memoria di prezzi o quote, che cambiano spesso.
Quali test di intelligenza artificiale e machine learning sono di livello avanzato?+
Computer Vision e Multi-Task Learning (MTL) sono di livello avanzato. Computer Vision valuta il giudizio pratico sui dati visivi e sulla messa in produzione. Multi-Task Learning valuta la capacità di progettare, addestrare, adattare e valutare modelli che condividono l'apprendimento tra più attività.
Come abbinare i test di intelligenza artificiale e machine learning?+
Scegli un test per la competenza principale del ruolo e aggiungi una valutazione mirata se il lavoro richiede un'altra area. Per esempio, abbina Machine Learning a Natural Language Processing (NLP) per un ruolo che riguarda sia i metodi generali di ML sia i testi.
I test di intelligenza artificiale e machine learning sono legati a un solo framework?+
Alcuni test riguardano framework specifici, tra cui PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn. Altri valutano concetti o metodi più generali. Per esempio, il test di Machine Learning si concentra sui metodi, non sulle impostazioni predefinite o sui nomi delle funzioni di una particolare libreria.
Come usare i punteggi dei test di intelligenza artificiale e machine learning?+
Considera il punteggio come un elemento da valutare insieme alle altre informazioni sul candidato. Questi test misurano competenze specifiche, ma il solo punteggio non dovrebbe determinare se una persona è adatta a un ruolo.
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