Teste de avaliação de IA e aprendizado de máquina para contratação
Compare 14 testes de IA e aprendizado de máquina por habilidade e nível. Escolha avaliações para criação de modelos, linguagem, visão computacional, aprendizado por reforço ou trabalho com aprendizado de máquina na nuvem.
A resposta curta
Estes 14 testes de múltipla escolha duram 10 minutos cada e abrangem métodos de IA, aprendizado de máquina clássico e profundo, redes neurais, modelos de linguagem e visão, aprendizado por reforço e ferramentas de nuvem. As opções de nível intermediário são adequadas para várias funções de IA e aprendizado de máquina; os testes avançados se concentram em visão computacional e aprendizado multitarefa. Use os resultados como evidências para análise.
14 testes
Aprendizado de máquina
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoAprendizado de máquina na Amazon Web Services (AWS)
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoAprendizado de máquina no Azure
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoAprendizado de máquina no Google Cloud Platform (GCP)
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoAprendizado multitarefa (MTL)
10 minutos · 15 perguntas · Avançado
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoAprendizado por reforço (RL)
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoAprendizado profundo
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoInteligência artificial
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades específicas da funçãoProcessamento de linguagem natural (PLN)
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoPyTorch
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoRedes neurais
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoScikit-learn
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoTensorFlow
10 minutos · 15 perguntas · Intermediário
Múltipla escolha
Veja o testeHabilidades de programaçãoVisão computacional
10 minutos · 15 perguntas · Avançado
Múltipla escolha
Veja o testeTestes por categoria
- Habilidades de programação (9 testes)
- Habilidades específicas da função (5 testes)
O que os testes de IA e aprendizado de máquina avaliam
Os testes abrangem tanto métodos gerais quanto conhecimentos técnicos específicos. O teste de Inteligência Artificial avalia a aplicação de busca, incerteza, jogos e restrições, lógica e planejamento a problemas pequenos. O teste de Aprendizado de Máquina se concentra na escolha e no ajuste de métodos clássicos, além da interpretação dos resultados. Para modelos neurais, Aprendizado Profundo abrange matemática, arquitetura, treinamento, regularização e redes neurais para imagens.
Outros testes se concentram em necessidades específicas de dados ou modelos. Processamento de Linguagem Natural (NLP) abrange preparação de texto, modelos de texto, extração de informações e modelos de linguagem do tipo transformer. Visão Computacional avalia o julgamento sobre operações com imagens, detecção, rotulagem em nível de pixel, geometria de câmera e implantação. Aprendizado por Reforço (RL) abrange fundamentos, métodos sem modelo, métodos profundos de valor e política e treinamento de agentes.
A biblioteca também inclui testes de frameworks como PyTorch, Scikit-learn e TensorFlow, além de testes de ML em nuvem e aprendizado multitarefa. Todos os testes deste grupo são de múltipla escolha e duram 10 minutos.
Escolha testes de acordo com a função e o nível
Para cientistas de dados, analistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de IA ou aprendizado de máquina que precisam de conhecimentos intermediários, considere Aprendizado de Máquina ou Inteligência Artificial. O teste de Aprendizado de Máquina também é adequado para líderes técnicos e profissionais de produto cujo trabalho exige conhecimentos intermediários de aprendizado de máquina. Para engenheiros e analistas que trabalham com texto, Processamento de Linguagem Natural (NLP) avalia conhecimentos práticos de NLP.
Para quem desenvolve modelos em nível intermediário, Redes Neurais aborda o projeto, o treinamento, a depuração e a aplicação de redes. Escolha um teste específico de framework quando a função exigir: PyTorch é adequado para quem desenvolve ou mantém modelos em PyTorch, enquanto TensorFlow aborda modelos, pipelines de dados e treinamento em TensorFlow. O teste de Scikit-learn é adequado para quem desenvolve ou avalia modelos com essa biblioteca.
O teste avançado de Visão Computacional é voltado para engenheiros que trabalham com modelos de imagem ou vídeo, percepção ou dados visuais. Aprendizado Multitarefa (MTL) é avançado e adequado para engenheiros seniores, pesquisadores e cientistas que desenvolvem modelos para várias tarefas de previsão. Esses testes avaliam habilidades diferentes, então escolha os que correspondem ao trabalho real da função.
Combine avaliações de acordo com o trabalho
Comece com um teste para a habilidade central da função e adicione um teste específico apenas quando o trabalho exigir essa evidência adicional. Para um engenheiro de aprendizado de máquina de nível intermediário, combine Aprendizado de Máquina com Aprendizado Profundo se o trabalho também exigir conhecimentos de aprendizado profundo. Para uma função sênior que envolva desenvolver ou implantar modelos para imagens ou vídeos, adicione o teste avançado de Visão Computacional.
Para uma função focada em texto, Processamento de Linguagem Natural (NLP) pode ser combinado com Aprendizado de Máquina quando as duas áreas forem relevantes. Para uma função que envolva desenvolver agentes de aprendizado, considere Aprendizado por Reforço (RL) junto com Inteligência Artificial para avaliar tanto os métodos de agentes quanto as abordagens fundamentais de IA.
Um teste de nuvem pode fornecer evidências sobre implantação e operações, em vez de teoria de modelos. Escolha Aprendizado de Máquina no Azure, Aprendizado de Máquina no Amazon Web Services (AWS) ou Aprendizado de Máquina no Google Cloud Platform (GCP) com base na plataforma mencionada para a função. Analise cada pontuação como uma evidência junto com outras informações sobre o candidato, não como uma decisão isolada.
Como estes testes mantêm as perguntas justas
Cada teste adota medidas práticas para manter as perguntas focadas na habilidade avaliada. Em Visão Computacional, as imagens são descritas por meio de matrizes, tabelas, formas e trechos curtos de código, em vez de fotografias. As perguntas não dependem do reconhecimento de pessoas ou lugares nem da identificação de cores pela visão. Aprendizado Profundo usa trechos curtos de Python, sem depender de um framework específico, e informa as convenções da biblioteca quando necessário.
Outros testes evitam depender das configurações padrão de uma ferramenta específica. Aprendizado de Máquina aborda conceitos, em vez dos nomes de funções ou das configurações padrão de uma biblioteca específica. Redes Neurais informa as dimensões, configurações e convenções necessárias para responder, sem exigir conhecimento dos nomes ou das configurações padrão de um framework específico. O teste de PyTorch usa trechos curtos e independentes de código e não exige uma GPU.
Em todo o grupo, a linguagem é simples, os cenários são neutros e os cálculos são pequenos o suficiente para serem feitos à mão. Aprendizado por Reforço (RL) define cada símbolo no contexto em que é usado, e Processamento de Linguagem Natural (NLP) usa apenas recursos nativos do Python e sua biblioteca padrão, nunca uma biblioteca de terceiros. Vários testes, incluindo TensorFlow e Inteligência Artificial, permitem que todos os candidatos usem papel para rascunho. Uma pontuação é uma fonte de evidência para sua análise, não um veredito sobre o candidato.
Perguntas frequentes
Quais testes são adequados para uma função que desenvolve agentes de aprendizado ou IA para jogos?+
Aprendizado por Reforço (RL) é adequado para engenheiros e desenvolvedores de IA para jogos que criam ou ajustam agentes de aprendizado. O teste aborda métodos sem modelo, métodos profundos de valor e política e formas práticas de fazer o treinamento de agentes funcionar. Inteligência Artificial também é indicado para desenvolvedores de jogos que criam comportamentos de IA e aborda busca, jogos e planejamento.
Qual teste é adequado para trabalhar com aprendizado de máquina em uma plataforma de nuvem?+
Escolha o teste da plataforma usada na função: Aprendizado de Máquina no Azure, Aprendizado de Máquina no Amazon Web Services (AWS) ou Aprendizado de Máquina no Google Cloud Platform (GCP). Todos são de nível intermediário e adequados para engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados. As perguntas avaliam o discernimento prático, não a memorização de preços ou cotas, que mudam com frequência.
Quais testes de IA e aprendizado de máquina são avançados?+
Visão Computacional e Aprendizado Multitarefa (MTL) são de nível avançado. Visão Computacional avalia o discernimento prático sobre dados visuais e implantação. Aprendizado Multitarefa avalia a capacidade de projetar, treinar, adaptar e avaliar modelos que compartilham o aprendizado entre várias tarefas.
Como devo combinar testes de IA e aprendizado de máquina?+
Escolha um teste para a principal habilidade da função e, se o trabalho exigir conhecimento em outra área, adicione uma avaliação específica. Por exemplo, combine Aprendizado de Máquina com Processamento de Linguagem Natural (NLP) para uma função que envolva tanto métodos gerais de aprendizado de máquina quanto texto.
Os testes de IA e aprendizado de máquina estão vinculados a um único framework?+
Alguns testes são específicos de frameworks, incluindo PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn. Outros avaliam conceitos ou métodos mais amplos. Por exemplo, o teste de Aprendizado de Máquina se concentra nos métodos, e não nas configurações padrão ou nos nomes de funções de uma biblioteca específica.
Como devo usar as pontuações dos testes de IA e aprendizado de máquina?+
Considere a pontuação uma evidência a ser analisada junto com outras informações sobre o candidato. Estes testes avaliam habilidades específicas, mas a pontuação, sozinha, não deve determinar se alguém é adequado para uma função.
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