10 Temel Makine Öğrenimi Mülakat Sorusu

Makine öğrenimi mülakatları genellikle adayların teknik bilgi düzeyini, problem çözme becerilerini ve bu alandaki pratik deneyimlerini değerlendirmek amacıyla çeşitli sorular içerir. İşte makine öğrenimi mülakatlarında sıkça karşılaşılan 10 temel soru:

1. Makine Öğrenimi Nedir ve Ne Amaçla Kullanılır?

Soru: Makine öğreniminin temel prensiplerini açıklayın ve makine öğreniminin ne amaçla kullanıldığını örneklerle açıklayın.

Cevap: Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve bu öğrenmeyi kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Temel amaç, verilerden kalıpları ve ilişkileri öğrenmek ve bu bilgiyi belirli görevlerde performansı artırmak için kullanmaktır. Örnekler arasında e-posta spam filtreleme, öneri sistemleri (Netflix, Amazon), ve görüntü tanıma sistemleri bulunur.

2. Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Fark Nedir?

Soru: Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme arasındaki farkları açıklayın. Her iki tür öğrenmeye birer örnek verin.

Cevap:

• Denetimli Öğrenme: Etiketlenmiş veri kullanılarak model eğitilir. Her örnek bir etiket veya doğru cevap içerir. Örnekler: Sınıflandırma (e-posta spam tespiti), regresyon (ev fiyat tahmini).
• Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanılır ve model veri içindeki yapıları keşfetmeye çalışır. Örnekler: Kümeleme (müşteri segmentasyonu), boyut indirgeme (PCA).

3. Aşırı Uydurma (Overfitting) Nedir ve Nasıl Önlenir?

Soru: Aşırı uydurmanın ne olduğunu açıklayın ve aşırı uydurmayı nasıl önleyebileceğinizi anlatın.

Cevap: Aşırı uydurma, bir modelin eğitim verisine aşırı derecede uyum sağlaması ve bu nedenle yeni, görülmemiş verilerle kötü performans göstermesi durumudur. Önlemek için:

• Daha fazla veri toplayın (veri artırma).
• Modeli basitleştirin (daha az karmaşık model kullanarak).
• Düzenlileştirme tekniklerini kullanın (L1/L2 düzenlileştirme).
• Çapraz doğrulama yapın.
• Erken durdurma yöntemini kullanın.

4. Hiperparametre Optimizasyonu Nedir?

Soru: Hiperparametre optimizasyonunun ne olduğunu açıklayın ve bir hiperparametre optimizasyonu yöntemini örneklerle açıklayın.

Cevap: Hiperparametre optimizasyonu, makine öğrenimi modelinin performansını artırmak için modelin hiperparametrelerini en iyi değerleri bulmak amacıyla ayarlama sürecidir. Örneğin, bir karar ağaç modelinde derinlik ve minimum örnek sayısı gibi hiperparametreler bulunur. Optimizasyon yöntemleri arasında grid search (kapsamlı arama) ve random search (rastgele arama) bulunur. Ayrıca, bayesyen optimizasyonu da kullanılır.

5. ROC Eğrisi ve AUC Nedir?

Soru: ROC eğrisi ve AUC'yi (Area Under the Curve) açıklayın. Ne amaçla kullanılırlar?

Cevap:

• ROC Eğrisi: Receiver Operating Characteristic (ROC) eğrisi, farklı sınıflandırma eşiklerinde doğru pozitif oranı (TPR) ve yanlış pozitif oranı (FPR) arasındaki ilişkiyi gösterir.
• AUC: ROC eğrisinin altında kalan alan, modelin genel performansını ölçer. AUC değeri 0 ile 1 arasında değişir; 1 mükemmel bir modeli, 0.5 ise rastgele tahminleri ifade eder.

6. Model Performansını Ölçmede Kullanılan Metodlar Nelerdir?

Soru: Model performansını ölçmek için kullanılan bazı metodları ve metrikleri açıklayın.

Cevap:

• Sınıflandırma: Doğruluk, hassasiyet (precision), geri çağırma (recall), F1 skoru, ROC-AUC.
• Regresyon: Ortalama kare hatası (MSE), kök ortalama kare hatası (RMSE), ortalama mutlak hata (MAE), R^2 skoru.
• Kümeleme: Silhouette skoru, Davies-Bouldin skoru.

7. Çapraz Doğrulama (Cross-Validation) Nedir ve Neden Kullanılır?

Soru: Çapraz doğrulamanın ne olduğunu ve neden kullanıldığını açıklayın. Hangi tür çapraz doğrulama yöntemlerini biliyorsunuz?

Cevap: Çapraz doğrulama, modelin genel performansını değerlendirmek için veriyi farklı alt kümelere ayırarak modelin eğitim ve test süreçlerini tekrarlama yöntemidir. Yaygın çapraz doğrulama türleri şunlardır:

• K-Katlı Çapraz Doğrulama: Veri, k parçaya bölünür ve model k kez eğitim ve test edilir.
• Leave-One-Out Çapraz Doğrulama: Her seferinde bir örnek test seti olarak kullanılır, geri kalanlar eğitim seti olur.

8. Karar Ağaçları Nedir ve Avantajları ile Dezavantajları Nelerdir?

Soru: Karar ağaçlarını açıklayın ve avantajları ile dezavantajlarını belirtin.

Cevap:

• Karar Ağaçları: Veriyi belirli özelliklere göre bölerek kararlar veren ağaç yapısındaki modellerdir. Her bir düğüm bir özellik testi, her bir yaprak ise bir sınıf veya değer belirtir.
• Avantajlar: Kolay anlaşılır ve görselleştirilebilir, hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılabilir.
• Dezavantajlar: Aşırı uydurma eğiliminde olabilir, veri düzensizliklerine duyarlıdır, çok büyük ağaçlar karmaşık ve yönetilmesi zor olabilir.

9. Ağır Hesaplama Gerektiren Büyük Verilerle Nasıl Baş Edersiniz?

Soru: Büyük verilerle çalışırken hangi yöntemleri kullanarak performansı optimize edersiniz?

Cevap:

• Özellik Seçimi ve Boyut İndirgeme: Verinin boyutunu küçültmek için teknikler (PCA, LDA).
• Dağıtık Hesaplama: Apache Spark, Hadoop gibi dağıtık sistemlerle veri işleme.
• Veri Örnekleme: Verinin küçük bir örneğiyle model oluşturmak.
• Paralel İşleme: Model eğitimini paralel işlem yaparak hızlandırmak.

10. Özellik Mühendisliği (Feature Engineering) Nedir ve Neden Önemlidir?

Soru: Özellik mühendisliğinin ne olduğunu ve neden önemli olduğunu açıklayın. Özellik mühendisliği yaparken dikkat etmeniz gereken noktalar nelerdir?

Cevap: Özellik mühendisliği, ham verilerden makine öğrenimi modelleri için anlamlı ve kullanışlı özellikler oluşturma sürecidir. Doğru özelliklerin seçilmesi veya oluşturulması, modelin performansını büyük ölçüde etkileyebilir. Önemli noktalar:

• Özelliklerin Anlaşılması: Verinin doğasını ve özelliklerin ilişkilerini anlamak.
• Öznitelik Dönüşümleri: Normalizasyon, standartlaştırma gibi dönüşümler.
• Öznitelik Seçimi: Gereksiz veya fazla özelliklerin çıkarılması.
• Yeni Özellikler Oluşturma: Örneğin, tarih verilerinden gün, ay, yıl gibi ayrıntıların çıkarılması.

Bu sorular, makine öğrenimi mülakatlarında sıklıkla karşılaşılan temel konuları kapsar ve adayların bu konularda derinlemesine bilgi ve anlayış sahibi olmalarını sağlar.