Để đạt được vai trò hay vị trí nghề nghiệp mà bạn mơ ước thì bạn cần tinh chỉnh các kỹ năng học sâu của mình và tìm ra được đường đi phù hợp. Bài viết này cung cấp câu hỏi và câu trả lời cho 20 câu hỏi phỏng vấn phổ biến cho các vị trí Deep Learning giúp bạn tự tin hơn trong cuộc phỏng vấn.
- Câu hỏi phỏng vấn Deep Learning cơ bản
Các câu hỏi cơ bản thường liên quan đến việc hiểu lĩnh vực này, sự khác biệt với các lĩnh vực AI khác, kết nối các vấn đề trong thế giới thực với các giải pháp học sâu và hiểu những thách thức và hạn chế của chúng.
- Deep Learning là gì?
Deep Learning hay còn gọi là học sâu là một lĩnh vực nhỏ của học máy và AI nói chung liên quan đến việc đào tạo các mô hình lớn dựa trên mạng thần kinh nhân tạo trên dữ liệu. Các mô hình giải quyết các nhiệm vụ dự đoán và suy luận như phân loại, hồi quy, nhận dạng đối tượng trong hình ảnh bằng cách tự động khám phá các mẫu và tính năng phức tạp làm nền tảng cho dữ liệu. Điều này xảy ra khi làm giống các cấu trúc phức tạp bên trong bộ não con người
- Khi nào bạn nên chọn Deep Learning thay vì các giải pháp Machine Learning?
Các giải pháp học sâu nổi bật trong các vấn đề mà dữ liệu có độ phức tạp cao, ví dụ: dưới dữ liệu phi cấu trúc hoặc dữ liệu nhiều chiều. Đây cũng là lựa chọn ưu tiên cho các vấn đề có lượng dữ liệu khổng lồ hoặc yêu cầu nắm bắt các mẫu sắc thái: thường thì họ có thể thành công trong việc trích xuất và hiểu các tính năng dữ liệu có ý nghĩa mà các phương pháp học máy có thể không tìm thấy.
Dưới đây là một số ví dụ về các vấn đề có thể giải quyết bằng giải pháp học sâu:
- Phân loại hình ảnh các loài động vật, thực vật.
- Dự đoán dài hạn về giá thị trường chứng khoán.
- Nhận dạng khuôn mặt trong hình ảnh.
- Các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ.
Tuy nhiên, cần lưu ý đối với nhiều tác vụ và tập dữ liệu đơn giản hơn, các mô hình học máy nhẹ quyết định và biến hồi quy có thể là quá nhiều, khiến chúng trở thành lựa chọn tốt hơn so với các mô hình học sâu do đào tạo và triển khai dễ dàng và tiết kiệm hơn.
- Làm thế nào để chọn phương pháp học sâu phù hợp cho vấn đề và dữ liệu của mình?
Quyết định phương pháp học sâu phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố, chẳng hạn như bản chất của dữ liệu, độ phức tạp của vấn đề và tài nguyên máy tính có sẵn.
Các bước sau đây là một công thức đơn giản nhưng hiệu quả để giúp bạn đưa ra quyết định quan trọng:
- Thực hiện phân tích kỹ lưỡng các tính năng dữ liệu. Nó có cấu trúc hay không? Có sự phụ thuộc về thời gian không? (Các) biến mục tiêu nào bạn muốn dự đoán với mô hình của mình?
- Dựa trên phân tích dữ liệu, chọn loại kiến trúc deep learning phù hợp nhất. Ví dụ: mạng nơ-ron tích chập (CNN) vượt trội trong việc xử lý dữ liệu trực quan, trong khi mạng nơ-ron tái phát (RNN) đặc biệt hiệu quả trên dữ liệu tuần tự.
- Xem xét các yếu tố bổ sung như khả năng diễn giải mô hình, khả năng mở rộng và tính sẵn có của dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo. Các kiến trúc deep learning khác nhau phù hợp với các từng khía cạnh ở mức độ khác nhau
4. Cách xây dựng giải pháp Deep Learning để phân loại như thế nào?
Thiết kế kiến trúc deep learning phù hợp với một nhiệm vụ cụ thể như phân loại liên quan đến việc chọn số lượng và kích thước thích hợp của các lớp nơ-ron, cũng như chọn các chức năng kích hoạt phù hợp.
Những quyết định này thường được đưa ra dựa trên đặc điểm của dữ liệu. Để phân loại hình ảnh, bạn có thể sử dụng một chồng các lớp tích chập trong kiến trúc của mình để nắm bắt các mẫu trực quan như màu sắc (hoặc sự kết hợp của màu sắc), hình dạng, cạnh. Lớp trên cùng nằm ở cuối kiến trúc deep learning (phần đầu mô hình) cũng phụ thuộc vào nhiệm vụ hiện tại vì nó phải được thiết kế để tạo ra kết quả mong muốn. Ví dụ, phân loại hình ảnh gà con thành các loài chim, các lớp cuối cùng này phải có chức năng kích hoạt softmax để đưa ra xác suất của lớp để xác định loại loài chim có khả năng nhất mà hình ảnh được phân tích thuộc về.
5. Một số thách thức thường gặp trong các mô hình Deep Learning và bạn sẽ giải quyết chúng bằng cách nào?
Những thách thức thường gặp có thể cản trở việc áp dụng thành công các mô hình học sâu bao gồm overfitting, vanishing and exploding gradients cũng như sự cần thiết của một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn cho việc đào tạo. Tin tốt là nhờ nỗ lực nghiên cứu liên tục nên đã có những cách tiếp cận để giải quyết chúng.
- Overfitting xảy ra khi một mô hình học theo cách mà “ghi nhớ quá mức” cách dữ liệu xuất hiện, do đó nó gặp khó khăn trong việc thực hiện các suy luận chính xác về bất kỳ dữ liệu nào chưa được nhìn thấy trong tương lai. Để giải quyết vấn đề này, có các kỹ thuật tập trung vào việc giảm độ phức tạp của mô hình, như regularization hoặc giới hạn mức độ mô hình học được từ dữ liệu.
- Vanishing and exploding gradients có liên quan đến các vấn đề hội tụ đối với các giải pháp không tối ưu trong quá trình cập nhật trọng số làm nền tảng cho quá trình đào tạo. Việc cắt giảm độ dốc và các chức năng kích hoạt nâng cao có thể giúp giảm thiểu vấn đề này.
- Nếu thách thức nằm ở dữ liệu được dán nhãn hạn chế, hãy thử khám phá các kỹ thuật học chuyển giao và tăng cường dữ liệu để khai thác các mô hình được đào tạo trước hoặc tạo ra dữ liệu tổng hợp tương ứng.
II. Câu hỏi phỏng vấn Deep Learning dành cho sinh viên mới tốt nghiệp.
Nếu bạn là sinh viên mới ra trường và đang tìm kiếm vị trí Deep Learning để ứng dụng được những kiến thức đã học thì chắc hẳn bạn luôn tìm kiếm những câu hỏi có thể kiểm tra được kiến thức nền tảng và kiến thức thực tế trong việc đào tạo và đánh giá các mô hình Deep Learning trong môi trường thử nghiệm. Dưới đây sẽ là một số câu hỏi phỏng vấn bạn có thể tham khảo.
1. Các chức năng kích hoạt là gì và tại sao chúng lại quan trọng trong việc thiết kế các mô hình deep learning?
Activation functions (Hàm kích hoạt) là các hàm toán học được sử dụng trong tất cả các kiến trúc mạng nơ-ron sâu hiện đại. Điều này xảy ra ở cấp độ nơ-ron, trong quá trình ánh xạ một số đầu vào tế bào thần kinh thành giá trị đầu ra được truyền vào các tế bào thần kinh trong lớp tiếp theo.
Chúng rất quan trọng trong các mô hình học sâu vì chúng giới thiệu tính phi tuyến tính, điều này rất quan trọng để cho phép chúng tìm hiểu các mối quan hệ và mẫu phức tạp trong dữ liệu trong quá trình đào tạo. Nếu không, họ sẽ học được ít hơn các mẫu tuyến tính từ dữ liệu bằng cách áp dụng các kết hợp tuyến tính liên tiếp của đầu vào – giống như các mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển!
Ví dụ về các hàm kích hoạt phổ biến là kích hoạt logistic (logit), tiếp tuyến hyperbolic (tanh) và đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU), như được mô tả bên dưới.
2. Hiệu suất của mô hình Deep Learning được đánh giá như thế nào?
Hiệu suất của các mô hình học sâu có thể được đánh giá bằng cách sử dụng các số liệu học máy phổ biến phụ thuộc vào nhiệm vụ. Để phân loại, có thể xem xét các số liệu như độ chính xác, độ chính xác, thu hồi, điểm F1 và Khu vực dưới đường cong (AUC). Trong khi đó, để hồi quy, chúng ta có thể sử dụng các số liệu lỗi như Root Mean Square Error (RMSE).
Các số liệu này nên được sử dụng để đánh giá các dự đoán mô hình dựa trên nhãn sự thật cơ bản hoặc mô hình cơ sở. Đối với các mô hình và ứng dụng nâng cao hơn như NLP, có một loạt các số liệu cụ thể về nhiệm vụ ngôn ngữ như điểm BLEU cho bản dịch, điểm ROUGE để tóm tắt.
3. Một số ví dụ về cách deep learning được sử dụng trong kinh doanh và công nghiệp là gì?
Học sâu được sử dụng trên một loạt các ứng dụng trong thế giới thực, một số trong số đó là:
- Nhận dạng hình ảnh và đối tượng trên đường dành cho xe tự hành
- Xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho chatbot hỗ trợ khách hàng
- Phân tích dự đoán cho các đề xuất được cá nhân hóa trong bán lẻ
- Chẩn đoán y tế dựa trên hình ảnh X-quang
III. Câu hỏi phỏng vấn Deep Learning Engineering
Các câu hỏi phỏng vấn cho vai trò học sâu tập trung vào kỹ thuật sẽ tập trung vào các khía cạnh như khung lập trình, thư viện và công cụ.
1. Bạn sẽ sử dụng TensorFlow như thế nào để xây dựng một mạng nơ-ron chuyển tiếp đơn giản để phân loại hình ảnh?
Để xây dựng một mạng nơ-ron chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu đơn giản để phân loại hình ảnh trong Tensorflow, chúng ta có thể bắt đầu bằng cách xác định kiến trúc mô hình từng lớp bằng API tuần tự Tensorflow. Điều này bao gồm chỉ định số lượng tế bào thần kinh thích hợp và chức năng kích hoạt trên mỗi lớp và xác định lớp cuối cùng (lớp đầu ra) với kích hoạt softmax.
Sau đó biên dịch mô hình chỉ định một hàm tổn thất phù hợp như categorical cross-entropy, một trình tối ưu hóa như Adam và các số liệu xác thực trước khi đào tạo nó về dữ liệu đào tạo trong một số kỷ nguyên cụ thể. Khi mô hình đã được xây dựng, hiệu suất của nó trên bộ xác thực có thể được đánh giá.
2. Mô tả cách tiếp cận của bạn để xử lý overfitting trong mô hình deep learning thông qua các kỹ thuật chính quy hóa trong PyTorch
Để xử lý overfitting trong một mô hình Deep Learning được triển khai với PyTorch, một chiến lược phổ biến là kết hợp các kỹ thuật chính quy hóa như chính quy hóa L1 hoặc L2 với các điều khoản phạt được thêm vào chức năng mất mát.
Ngoài ra, các lớp bỏ học có thể được giới thiệu để vô hiệu hóa ngẫu nhiên các tế bào thần kinh trong quá trình đào tạo; Điều này ngăn mô hình quá phụ thuộc vào các tính năng cụ thể được trích xuất từ dữ liệu. Hai chiến lược này có thể được kết hợp với việc dừng sớm để hoàn thành đào tạo khi hiệu suất xác nhận bắt đầu suy giảm.
3. Hãy cho chúng tôi một ví dụ về việc sử dụng transfer learning để tinh chỉnh mô hình deep learning được đào tạo trước cho một nhiệm vụ mới
VGG, BERT hoặc ResNet, là những ví dụ nổi tiếng về các mô hình được đào tạo trước có thể được tải cho mục đích học chuyển và tinh chỉnh. Cụ thể, quá trình này liên quan đến việc thay thế đầu mô hình, tức là lớp phân loại cuối cùng, bằng một lớp mới phù hợp với nhiệm vụ mục tiêu.
Sau khi thay đổi cấu trúc nhỏ này đối với kiến trúc mô hình, chúng tôi tiến hành đào tạo lại nó trên một tập dữ liệu mới bằng cách sử dụng tỷ lệ học tập thấp để điều chỉnh trọng số mô hình cho nhiệm vụ mới trong khi các tính năng chính ban đầu được học bởi các mô hình được đào tạo trước hầu hết được giữ lại.
IV. Học sâu cho các câu hỏi phỏng vấn thị giác máy tính
Sau đây là một số câu hỏi tiềm năng mà người phỏng vấn có thể hỏi bạn cho một vị trí liên quan đến việc xây dựng hoặc quản lý các giải pháp học sâu trong thị giác máy tính như các ứng dụng xử lý hình ảnh.
1. Giải thích các mạng nơ-ron tích chập và áp dụng khái niệm này cho ba trường hợp sử dụng điển hình.
CNN là kiến trúc deep learning chuyên dụng để xử lý dữ liệu trực quan. Chồng các lớp tích chập và các hoạt động cơ bản trên dữ liệu hình ảnh được thiết kế để bắt chước vỏ não thị giác trong não động vật. CNN vượt trội trong các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh. Dưới đây là mô tả trường hợp sử dụng ngắn gọn cho từng tác vụ này:
- Phân loại hình ảnh: xác định xem hình ảnh cho thấy chó hay mèo cho các hệ thống giám sát và nhận dạng thú cưng tự động.
- Phát hiện đối tượng: cho phép định vị thời gian thực và nhận dạng người đi bộ bằng xe tự hành.
- Phân đoạn hình ảnh: mô tả ranh giới khối u trong hình ảnh y tế để chẩn đoán và điều trị chính xác bệnh nhân ung thư.
2. Mô tả vai trò của các lớp tích chập và gộp trong CNN
Các lớp tích chập trong CNN chịu trách nhiệm trích xuất tính năng khi hình ảnh đầu vào. Họ áp dụng một tập hợp các trọng số có thể học được gọi là bộ lọc hoặc hạt nhân để phát hiện các mẫu và tính năng như cạnh, hình dạng và kết cấu cùng với thông tin và mối quan hệ không gian của chúng, từ đó học cách biểu diễn trực quan phân cấp.
Trong khi đó, các lớp gộp xuống bản đồ tính năng mẫu (biểu diễn hình ảnh trung gian) xuất ra bởi các lớp tích chập. Nói cách khác, kích thước hoặc độ phân giải không gian ban đầu của chúng bị giảm trong khi thông tin trích xuất quan trọng được giữ lại. Kết hợp các lớp tích chập liên tiếp với các lớp tổng hợp trong CNN giúp tăng độ mạnh mẽ cho các biến thể trong đầu vào, giảm độ phức tạp tính toán tại thời điểm đào tạo và suy luận, đồng thời giúp ngăn ngừa các vấn đề như overfitting.
3. Một số thách thức phổ biến của các mô hình học sâu được đào tạo để thực hiện các tác vụ thị giác máy tính là gì?
Trong số những thách thức và hạn chế thông thường trong các mô hình học sâu, các ví dụ sau đây đặc biệt được nhấn mạnh trong các mô hình thị giác máy tính như CNN:
- Số lượng và chất lượng dữ liệu (Data quantity and quality): Các mô hình học sâu cho thị giác máy tính đòi hỏi các bộ dữ liệu được gắn nhãn rất lớn phải được đào tạo đúng cách. Những dữ liệu này cũng phải có đủ chất lượng: hình ảnh có độ phân giải cao và không nhiễu, không có các vấn đề như mờ hoặc phơi sáng quá mức, v.v.
- Lặp quá mức (Overfitting): CNN có thể dễ bị ghi nhớ tiếng ồn hoặc các chi tiết cụ thể (đôi khi không liên quan) trong dữ liệu đào tạo trực quan, dẫn đến khái quát hóa kém.
- Tài nguyên tính toán (Computational resources): Đào tạo kiến trúc CNN sâu đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể do số lượng lớn các lớp và các tham số có thể đào tạo. Nhiều người trong số họ yêu cầu GPU và dung lượng bộ nhớ lớn để đào tạo trơn tru.
- Khả năng diễn giải (Interpretability): Hiểu cách các mô hình đưa ra dự đoán (đặc biệt là những dự đoán sai) trong các nhiệm vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh vẫn là một thách thức.
Kết Luận
Để kết thúc việc khám phá các câu hỏi phỏng vấn deep learning phổ biến này, một quan sát rõ ràng là chìa khóa thành công phụ thuộc vào sự kết hợp của nền tảng lý thuyết, kỹ năng thực tế mạnh mẽ và cập nhật những tiến bộ mới nhất. Học sâu không chỉ là về các thuật toán, mô hình và lựa chọn thiết kế kiến trúc. Đó là về việc xác định các giải pháp tốt nhất để giải quyết các vấn đề dữ liệu trong thế giới thực. Vì deep learning là một lĩnh vực con của machine learning, việc kết hợp các hướng dẫn chung đó với những câu hỏi deep learning trên sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho bài phỏng vấn
Đọc Thêm:
