採用向けニューラルネットワークテスト
候補者がニューラルネットワークの構築、学習、デバッグについてどう考えるかを確認できます。
- 10分
- 15問
- 中級
- 選択式
- 英語の問題
- スマートフォン・デスクトップ
簡単に言うと
ニューラルネットワークテストは、機械学習エンジニア、ディープラーニング・AIの専門家、モデルを構築するデータサイエンティストなど、関連職種の採用向け中級テストです。ネットワーク設計、学習と調整、学習ログの読み取り、モデルコードのバグ発見、アテンションやパラメータ効率の高いファインチューニングなどの手法の活用に関する実践的な判断力を測定します。
測定する内容
アテンションを用いた手法など、現在使われている手法を含むニューラルネットワークの設計、学習、デバッグ、活用。
ネットワークのアーキテクチャと設計
ニューラルネットワークの構築方法や、そのアーキテクチャと設計について考える問題です。
学習と最適化
候補者は、学習ログの読み方を含め、ネットワークの学習方法や調整方法を考えます。
モデルの問題の診断と修正
モデルコードのバグを見つけ、モデルの問題を診断して修正する方法を考える問題です。
最新のディープラーニング手法
候補者は、アテンションやパラメータ効率の高いファインチューニングなど、現在使われている手法の仕組みを考えます。
問題形式
選択式
候補者： 短い状況説明、表、または文を読み、正解またはすべての正解を選びます。
確認できる内容： 候補者が内容を認識するだけでなく、実際に活用できるほど理解しているかを測定します。
10分で問題15問を1問ずつ出題
このテストに適した職種
機械学習エンジニア、ディープラーニング・AIの専門家、モデルを構築するデータサイエンティスト、コンピュータビジョン・NLPエンジニア、応用研究者、AIアーキテクト。
このテストでわかること
モデル設計についての思考力
短いPythonの問題を通じて、特定のディープラーニングライブラリに縛られず、候補者がネットワークアーキテクチャにどう取り組むかがわかります。
学習状況を示す情報の読み取り
学習ログに関する問題から、候補者がモデルの挙動をどう解釈し、調整についてどう考えるかがわかります。
コードの問題を見つける
モデルコードに関する問題を通じて、経験の説明だけに頼らず、候補者がどのようにバグを診断するかを確認できます。
最新の手法の活用
アテンションやパラメータ効率の高いファインチューニングに関する問題から、候補者が最新のディープラーニング手法についてどう考えるかがわかります。
候補者ごとに得られる内容
- テスト中、テストのタブを離れずに受験
- 回答の貼り付けなし
- 一定のペースで回答
スコア、プロフィール、Integrity Scoreのシグナルは、面接とあわせて確認するための情報です。自動的な判断には使われません。
テストの公正性に関する詳細
候補者ごとに大規模な問題プールから異なる問題セットが出題され、問題の順序と選択肢はシャッフルされます。ブラウザーには一度に1問ずつ表示され、正答情報はHireValidのサーバーに保管されます。時間はサーバー上で計測されます。ページを再読み込みすると、残り時間とともに同じ問題が表示され、前の問題には戻れません。問題文のコピーや選択はブロックされ、ブロックされたコピーの試みはタイムラインに記録されます。個別の招待リンクには有効期限があり、完了したテストを再受験することはできません。HireValidは、テスト画面から離れていた時間や回答への貼り付けなどのシグナルをIntegrity Scoreにまとめ、雇用主が確認できる証拠のタイムラインを表示します。自動で判断を下すことはありません。候補者の同意があれば、雇用主はランダムなタイミングでウェブカメラの写真を追加できます。テスト設計について詳しくは、テストの作成方法をご覧ください。
スコアを判断材料として活用
関連する実務サンプルや構造化面接とあわせてスコアを確認してください。たとえば、モデル設計の選択理由を説明してもらったり、短いコード例をデバッグしてもらったりして、その考え方をテストの結果と比較できます。スコアは人による確認の参考にするものであり、それだけで判断するものではありません。関連スキルの評価を選ぶ際は、ディープラーニングテストや機械学習テストと比較することもできます。
構造化面接の質問
モデルが期待どおりに学習していないことを示す学習ログを、どのように調べますか？
ログを読み、考えられる原因を立て、次に何を調べるかを判断する明確なアプローチに注目してください。
モデルのタスクに適したアーキテクチャを選ぶ際、どのような点を考慮しますか？
関連する設計上のトレードオフや、タスクと提案されたネットワークとの筋の通った関連付けに注目してください。
短いモデルコードにあるバグを、どのように特定しますか？
推測に頼らず、コードを体系的に確認し、考えられる原因を検証する方法に注目してください。
フルファインチューニングではなく、パラメータ効率の高いファインチューニングを検討するモデル上の課題を説明してください。判断する前に何を確認しますか？
課題の制約と手法の選択が結び付いているか、また、その手法が機能したことをどう確認するかに注目してください。
公平性と配慮措置
特定のフレームワークに依存しない問題を作成しています。コードは短い素のPythonで、問題に関係するすべてのレイヤー、形状の規則、デフォルト値、設定を明記しています。特定のライブラリの関数名やデフォルト値に依存する答えはありません。手法の仕組みや使いどころを問う問題であり、誰がいつ発表したかは問いません。平易な技術英語で記述し、計算用紙があれば解ける程度の計算量にしています。すべての候補者が計算用紙を使えます。
配慮措置として、候補者に追加の時間を与えることができます。結果は人が確認するための情報であり、自動的に判断を下すものではありません。
暫定値：受験者200人が完了した時点で信頼性を報告します。
テストの詳細
実践的なディープラーニングの判断力を時間制限付きで確認します。ネットワークの構築方法や学習・調整の方法、学習ログの読み方、モデルコードのバグの見つけ方、アテンションやパラメータ効率の高いファインチューニングなど、現在使われている手法の仕組みについて、候補者が短い問題に取り組みます。コードは短い素のPythonで記述されており、特定のディープラーニングライブラリに依存しません。
- 問題は英語です。
- 使用可能な補助具：メモ用紙。
- 各質問に順番に一度ずつ回答します。前の質問に戻ることはできません。
- 時間制限付きテストの前に、練習問題4問（3分）
Pythonは所有者の商標です。HireValidは所有者と提携しておらず、推薦も受けていません。
よくある質問
ニューラルネットワークテストでは、どのように公平な問題を作成していますか？+
問題では短い素のPythonを使い、特定のディープラーニングライブラリには依存しません。各問題には、関連するレイヤー、形状の規則、デフォルト値、設定を明記しています。手法の仕組みや使いどころに焦点を当て、誰がいつ発表したかは問いません。計算用紙があれば解ける程度の計算量です。
ニューラルネットワークテストで候補者は計算用紙を使えますか？+
はい。すべての受験者はメモ用紙を使用できます。ネットワーク設計、学習、モデルの動作に関する問題で簡単な計算をするときに役立ちます。
ニューラルネットワークテストには、どのような練習問題が含まれていますか？+
候補者は、制限時間3分、全4問の練習セットに挑戦できます。制限時間10分、全15問の選択式テストを受ける前に、問題の形式を確認できます。
中級ニューラルネットワークテストは、どのような候補者が受けるべきですか？+
中級レベルの機械学習エンジニア、ディープラーニング・AIの専門家、モデルを構築するデータサイエンティスト、コンピュータビジョン・NLPエンジニア、応用研究者、AIアーキテクトを対象としています。
関連テスト
次回の採用でニューラルネットワークテストを活用しましょう
Freeプランには必須テスト5種が含まれ、有料プランにはすべてのテストライブラリが含まれます。