Machine Learning Interview Topics

Gulernilay

·

Follow

5 min read

·

Jul 19, 2024

--

Listen

Share

1. Temel Makine Öğrenmesi Kavramları

• Supervised vs. Unsupervised Learning: Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme arasındaki farklar, hangi durumlarda kullanılırlar.
• Model Evaluation Metrics: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC gibi metriklerin anlamı ve kullanım alanları.
• Overfitting vs. Underfitting: Bu kavramlar nedir, nasıl tespit edilir ve nasıl önlenir.
• Bias-Variance Tradeoff: Bias ve varyans arasındaki denge, nasıl optimize edilir.

2. Makine Öğrenmesi Algoritmaları

• Linear Regression and Logistic Regression: Bu algoritmaların temelleri, nasıl çalıştıkları, avantajları ve dezavantajları.
• Decision Trees and Random Forests: Karar ağaçlarının nasıl çalıştığı, rastgele ormanlar ve önemli parametreler.
• Support Vector Machines (SVM): SVM’lerin nasıl çalıştığı, kernel fonksiyonları.
• k-Nearest Neighbors (k-NN): Bu algoritmanın temelleri ve uygulamaları.
• Clustering Algorithms: K-means, Hierarchical Clustering, DBSCAN gibi algoritmalar ve kullanım alanları.
• Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE gibi yöntemler ve ne zaman kullanılırlar.

3. Derin Öğrenme

• Neural Networks: Sinir ağlarının temelleri, katmanlar, aktivasyon fonksiyonları.
• Convolutional Neural Networks (CNNs): CNN’lerin yapısı ve uygulama alanları.
• Recurrent Neural Networks (RNNs) and LSTM: RNN’lerin ve LSTM’lerin nasıl çalıştığı, hangi problemlerde kullanıldığı.
• Transfer Learning: Transfer öğrenmenin temelleri ve yaygın kullanılan önceden eğitilmiş modeller (ör. ResNet, VGG).

4. Model Eğitimi ve Optimizasyonu

• Hyperparameter Tuning: Grid search, random search, bayesian optimization gibi yöntemler.
• Regularization Techniques: L1, L2 regularizasyon, dropout, batch normalization.
• Gradient Descent and Optimization Algorithms: Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, RMSprop gibi optimizasyon algoritmaları.

5. Veri İşleme ve Özellik Mühendisliği

• Data Cleaning: Eksik verilerin doldurulması, anormal değerlerin tespiti ve düzeltilmesi.
• Feature Engineering: Özellik oluşturma, özellik seçimi teknikleri.
• Scaling and Normalization: Verilerin ölçeklendirilmesi ve normalleştirilmesi.

6. Programlama ve Araçlar

• Python/R: Python veya R programlama dillerine hakimiyet.
• Libraries and Frameworks: scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch gibi kütüphanelerin kullanımı.
• Data Manipulation Libraries: Pandas, NumPy gibi kütüphanelerle veri işleme.
• Visualization Tools: Matplotlib, Seaborn gibi kütüphanelerle veri görselleştirme.

7. Pratik Uygulamalar

• End-to-End Machine Learning Projects: Veri toplama, ön işleme, model eğitimi, model değerlendirme, model dağıtımı.
• Real-world Case Studies: Gerçek dünya problemlerine yönelik çözüm önerileri ve uygulamaları.

8. Sistem Tasarımı ve Büyük Veri

• Scalability: Büyük veri setleriyle nasıl çalışılır, ölçeklenebilirlik nasıl sağlanır.
• Distributed Computing: Spark, Hadoop gibi dağıtık hesaplama araçları ve yöntemleri.
• Model Deployment: Modellerin üretime alınması, API oluşturma, konteyner teknolojileri (Docker, Kubernetes).

12. Advanced Machine Learning Techniques

• Ensemble Methods: Bagging, boosting (e.g., AdaBoost, Gradient Boosting), stacking.
• AutoML: Otomatik makine öğrenimi araçları (AutoKeras, TPOT, Google AutoML).
• Bayesian Methods: Bayesian inference, Gaussian processes.

13. Time Series Analysis

• Time Series Forecasting: ARIMA, SARIMA, Prophet gibi zaman serisi modelleme yöntemleri.
• Feature Extraction for Time Series: Zaman serisi verisinden özellik çıkarma teknikleri.
• Recurrent Neural Networks (RNNs) for Time Series: RNN, LSTM, GRU kullanımı.

14. Natural Language Processing (NLP)

• Text Preprocessing: Tokenization, stemming, lemmatization, stop word removal.
• Text Representation: Bag-of-Words (BoW), TF-IDF, word embeddings (Word2Vec, GloVe, BERT).
• NLP Models: RNN, LSTM, Transformer, BERT ve GPT gibi modeller.

15. Reinforcement Learning

• Basic Concepts: Agent, environment, reward, policy, value function.
• Key Algorithms: Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradient Methods, Actor-Critic Methods.
• Applications: Oyunlar, robotik, otonom sürüş.

16. Computer Vision

• Image Preprocessing: Image augmentation, normalization, resizing.
• Object Detection and Segmentation: YOLO, SSD, Faster R-CNN, Mask R-CNN.
• Advanced Architectures: ResNet, Inception, DenseNet, EfficientNet.

17. Graph-Based Machine Learning

• Graph Theory Basics: Temel grafik teorisi, düğümler, kenarlar, grafik türleri.
• Graph Neural Networks (GNNs): GNN’lerin yapısı ve uygulamaları.
• Applications: Sosyal ağ analizi, biyolojik ağlar, bilgi grafikleri.

18. Feature Selection and Dimensionality Reduction

• Feature Selection Techniques: Wrapper methods, filter methods, embedded methods.
• Dimensionality Reduction Methods: PCA, LDA, t-SNE, UMAP.

19. Explainability and Interpretability

• Model Explainability: SHAP, LIME gibi araçlar ve yöntemler.
• Interpretable Models: Decision trees, linear models, interpretable neural networks.

20. Ethical AI and Fairness

• Bias Mitigation: Veri ve model önyargılarını belirleme ve azaltma yöntemleri.
• Fairness Metrics: Demographic parity, equalized odds, disparate impact.
• Ethical AI Practices: Sorumlu AI, etik veri kullanımı.

21. Security in Machine Learning

• Adversarial Attacks: Adversarial örnekler, model güvenliği.
• Defense Mechanisms: Adversarial eğitim, güvenlik protokolleri.
• Data Privacy Techniques: Differential privacy, federated learning.

22. Big Data and Distributed Computing

• Big Data Frameworks: Hadoop, Spark, Kafka.
• Distributed Machine Learning: TensorFlow on Spark, distributed training techniques.

23. Edge Computing and IoT

• Edge AI: Edge cihazlarda makine öğrenimi modellerinin çalıştırılması.
• IoT Applications: IoT cihazları için veri analizi ve makine öğrenimi.

24. Data Engineering for Machine Learning

• Data Pipelines: ETL süreçleri, veri temizlik ve dönüşüm.
• Data Storage Solutions: SQL, NoSQL veritabanları, veri gölleri (data lakes).

25. Performance Optimization

• Model Optimization: Model boyutunu küçültme, hızlandırma teknikleri (e.g., quantization, pruning).
• Hardware Acceleration: GPU, TPU kullanımı

1. Temel Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Kavramları

• Supervised vs. Unsupervised Learning: Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme arasındaki farklar, kullanım alanları.
• Reinforcement Learning: Temel kavramlar, agent, environment, reward, policy.
• Evaluation Metrics: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC gibi metriklerin anlamı ve kullanımı.

2. Makine Öğrenmesi Algoritmaları

• Linear and Logistic Regression: Temelleri, avantajları, dezavantajları.
• Decision Trees, Random Forests, and Gradient Boosting: Karar ağaçları, rastgele ormanlar, XGBoost gibi yöntemler.
• Support Vector Machines (SVM): Temelleri, kernel fonksiyonları.
• Clustering Algorithms: K-means, Hierarchical Clustering, DBSCAN gibi yöntemler.
• Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE, UMAP.

3. Derin Öğrenme

• Neural Networks: Yapısı, aktivasyon fonksiyonları, katmanlar.
• Convolutional Neural Networks (CNNs): Yapısı, kullanım alanları.
• Recurrent Neural Networks (RNNs), LSTM, and GRU: Zaman serileri ve dizisel veri analizi.
• Generative Models: GANs, Variational Autoencoders (VAEs).

4. Doğal Dil İşleme (NLP)

• Text Preprocessing: Tokenization, stemming, lemmatization, stop word removal.
• Text Representation: Bag-of-Words (BoW), TF-IDF, word embeddings (Word2Vec, GloVe, BERT).
• NLP Models: RNN, LSTM, Transformer, BERT, GPT.

5. Veri İşleme ve Özellik Mühendisliği

• Data Cleaning: Eksik verilerin doldurulması, anormal değerlerin tespiti ve düzeltilmesi.
• Feature Engineering: Özellik oluşturma, özellik seçimi.
• Scaling and Normalization: Verilerin ölçeklendirilmesi ve normalleştirilmesi.

6. Model Eğitimi ve Optimizasyonu

• Hyperparameter Tuning: Grid search, random search, bayesian optimization.
• Regularization Techniques: L1, L2 regularizasyon, dropout, batch normalization.
• Optimization Algorithms: Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, RMSprop.

7. Yapay Zeka Sistem Tasarımı

• End-to-End AI Solutions: Veri toplama, ön işleme, model eğitimi, model değerlendirme, model dağıtımı.
• Model Deployment: Modellerin üretime alınması, API oluşturma, konteyner teknolojileri (Docker, Kubernetes).
• Scalability and Performance: Büyük veri setleriyle çalışma, ölçeklenebilirlik.

8. Programlama ve Araçlar

• Python/R: Python veya R programlama dillerine hakimiyet.
• Libraries and Frameworks: scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch.
• Data Manipulation Libraries: Pandas, NumPy.
• Visualization Tools: Matplotlib, Seaborn.

9. Görselleştirme ve Analiz

• Exploratory Data Analysis (EDA): Veriyi anlama ve görselleştirme teknikleri.
• Model Interpretation: Modelin çıktılarının anlaşılması, SHAP, LIME gibi araçlar.

10. Reinforcement Learning

• Key Concepts: Agent, environment, reward, policy, value function.
• Algorithms: Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradient Methods, Actor-Critic Methods.
• Applications: Oyunlar, robotik, otonom sürüş.

11. Computer Vision

• Image Preprocessing: Image augmentation, normalization, resizing.
• Object Detection and Segmentation: YOLO, SSD, Faster R-CNN, Mask R-CNN.
• Advanced Architectures: ResNet, Inception, DenseNet, EfficientNet.

12. Graph-Based Machine Learning

• Graph Theory Basics: Düğümler, kenarlar, grafik türleri.
• Graph Neural Networks (GNNs): Yapısı ve uygulamaları.
• Applications: Sosyal ağ analizi, biyolojik ağlar, bilgi grafikleri.

13. Explainability and Interpretability

• Model Explainability: SHAP, LIME gibi araçlar ve yöntemler.
• Interpretable Models: Karar ağaçları, lineer modeller, interpretable neural networks.

14. Ethical AI and Fairness

• Bias Mitigation: Veri ve model önyargılarını belirleme ve azaltma yöntemleri.
• Fairness Metrics: Demographic parity, equalized odds, disparate impact.
• Ethical AI Practices: Sorumlu AI, etik veri kullanımı.

15. Security in AI

• Adversarial Attacks: Adversarial örnekler, model güvenliği.
• Defense Mechanisms: Adversarial eğitim, güvenlik protokolleri.
• Data Privacy Techniques: Differential privacy, federated learning.

16. Big Data and Distributed Computing

• Big Data Frameworks: Hadoop, Spark, Kafka.
• Distributed Machine Learning: TensorFlow on Spark, distributed training techniques.