如何在HackerRank上评估机器学习工程技能？

Last updated: December 12, 2024

概述

本文介绍了HackerRank启用的能力，以评估机器学习工程技能。 机器学习工程师负责 创建程序和算法，使机器能够在不被指示的情况下采取行动，结合了 软件工程和数据分析。 在HackerRank，机器学习 工程技能可以通过我们预设计和定制的测试进行评估，涵盖重要技能，如Python、应用数学、统计学、PyTorch和TensorFlow。 

注意： 在继续之前，请访问 这里 了解更多关于我们如何定义上述技能的核心能力。 

使用HackerRank的 机器学习 工程师角色，理论和实践知识都将被测试。 

评估ML工程技能的问题类型

评估机器学习工程技能的最常见方式如下：

  • 实践任务（推荐）
  • 多项选择题 

实际应用或 实践任务 和问题要求候选人深入挖掘，实际展示他们的技能熟练度。通过我们库中的实践问题，候选人可以在实际演示和多种解决方案路径上进行衡量。例如，HackerRank库中的数据科学机器学习问题包括训练逻辑回归分类器、训练朴素贝叶斯分类器、预测给定数据的未来模型等。 

一些关于 我们库中的数据科学实践项目问题 的示例如下。image1.png
类似地，深度学习、PyTorch 和 TensorFlow 实践任务测试对 NLP、构建深度神经网络等基本概念的理解。我们库中的一些 PyTorch 和 TensorFlow 实践项目问题如下。image2.png

多项选择题 [MCQs] 通常评估概念知识和技能理解。在 HackerRank 上用于机器学习工程评估的应用数学和统计学多项选择题，测试概率、分布、统计模型等数学概念的知识。

一些关于  应用数学与统计多项选择题的示例在我们的库中 如下所示。image3.png

注意：经过我们的 HackerRank技能咨询委员会验证，我们还提供 HackerRank技能目录，其中明确界定了在评估机器学习工程角色候选人时可以利用的能力。请在我们的技能目录 这里查看上述技能的关键能力。