ハッカランクで機械学習エンジニアリングスキルを評価する方法は？

概要

この記事は、HackerRankが有効にした機能を通じて、機械学習エンジニアリングのスキルを評価する方法について説明しています。 機械学習エンジニアは、 ソフトウェアエンジニアリングとデータ分析を組み合わせて、機械が指示なしに行動できるプログラムやアルゴリズムを作成する責任があります。 HackerRankでは、 機械学習 エンジニアリングのスキルは、Python、応用数学、統計学、PyTorch、TensorFlowなどの重要なスキルを含む、事前に設計されたテストやカスタムビルドのテストを通じて評価できます。

注意: 次に進む前に、こちらを訪れて、上記のスキルのコアコンピテンシーの定義について詳しく学んでください。

HackerRankの Machine Learning エンジニア役割では、理論的知識と実践的知識の両方がテストされます。

MLエンジニアリングスキルを評価するための質問タイプ

機械学習エンジニアリングスキルを評価する最も一般的な方法のいくつかは以下の通りです：

• 実践的なタスク（推奨）
• 選択式質問

実世界の問題や実践的なタスク と質問は、候補者がより深く掘り下げて実際にスキルの熟練度を示す必要があります。私たちのライブラリにある実践的な質問を使用して、候補者は実践的なデモンストレーションや複数の解決策を測定できます。例えば、HackerRankライブラリのデータサイエンスの機械学習の質問には、ロジスティック回帰分類器の訓練、ナイーブベイズ分類器の訓練、与えられたデータの将来モデルの予測などが含まれます。

選択式問題 [MCQ] は、一般的に、概念的な知識とスキルの理解を評価します。応用数学と統計学の選択式問題は、ハッカートラックの機械学習エンジニアリング評価で使用され、確率、分布、統計モデルなどの数学的概念の知識をテストします。

注意: 私たちの HackerRankのスキル諮問委員会によって検証されており、私たちはまた HackerRankスキルディレクトリを提供しており、これは機械学習エンジニアリングの役割の候補者を評価する際に活用できる能力を明確に定義しています。上記のスキルの主要な能力については、私たちのスキルディレクトリ こちらをご覧ください。