如何在HackerRank上評估機器學習工程技能？

Last updated: December 12, 2024

概述

本文介紹了HackerRank啟用的能力，以評估機器學習工程技能。 機器學習工程師負責創建能讓機器在不被指示的情況下採取行動的程式和算法，結合了軟體工程和資料分析。在HackerRank，機器學習工程技能可以通過我們預設和定制的測試來評估，涵蓋重要技能如Python、應用數學、統計、PyTorch和TensorFlow。 

注意： 在我們繼續之前，請訪問這裡了解更多關於我們如何定義上述技能的核心能力。 

使用HackerRank的機器學習 工程師角色，理論和實踐知識都會被測試。 

評估ML工程技能的題型

以下是一些最常見的評估機器學習工程技能的方法：

  • 實作任務（推薦）
  • 多選題

現實世界或實作任務和問題需要候選人深入挖掘，並實際展示他們的技能熟練度。利用我們庫中的實作問題，候選人可以在實踐演示和多種解決方案路徑上進行測量。例如，HackerRank庫中的資料科學機器學習問題包括訓練邏輯回歸分類器、訓練朴素貝葉斯分類器、預測給定資料的未來模型等。 

一些範例來自 我們的資料科學實務專案題目庫 如下所示。image1.png
同樣地，深度學習、PyTorch 和 TensorFlow 實務任務測試對 NLP、建立深度神經網絡等基本概念的理解。PyTorch 和 TensorFlow 實務專案題目庫範例如下。image2.png

多選題（MCQs）通常用來評估概念知識和技能理解。應用數學與統計多選題，用於 HackerRank 上的機器學習工程評估，測試概率、分布、統計模型等數學概念的知識。

一些我們圖書館中應用數學與統計多選題的範例 如下所示。image3.png

注意：經我們 HackerRank 技能諮詢委員會 驗證，我們也提供 HackerRank 技能目錄，明確定義在評估機器學習工程角色候選人時可以利用的能力。請參閱我們技能目錄中列出的關鍵能力，點擊 這裡。