Uobičajena pitanja na intervjuu za stažiranje strojnog vida uglavnom uključuju sljedeće aspekte:
1. Pitanja vezana-za podatke:
Kako se nositi s problemima kao što su neuredni, neorganizirani ili pretjerano veliki skupovi podataka.
Kako riješiti problem nedostatnih ili čak nedostajućih podataka o nedostatku.
Kako izvesti normalizaciju ili standardizaciju podataka da se smanji utjecaj razlika u podacima na model.
2. Pitanja vezana za-algoritam i princip:
Koji su razlozi zašto CNN ima dobre rezultate na slikama?
Objasnite što je ekstrakcija značajki i ukratko opišite njenu važnost u strojnom vidu i uobičajenim metodama ekstrakcije značajki.
Koji su principi i funkcije Atrous Convolution?
Koji je princip rada algoritma SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) i njegove primjene u strojnom vidu?
3. Pitanja-povezana s projektnim iskustvom:
Opišite tehnički izazov na koji ste naišli u projektu i kako ste ga riješili.
Na temelju vašeg dosadašnjeg radnog iskustva, molimo vas da detaljno opišete iskustvo rješavanja složenog problema u projektu strojnog vida.
4. Teorijsko znanje i pitanja vezana-za primjenu:
Primjene i prednosti strojnog vida u industrijskoj automatizaciji.
Koraci pretprocesiranja slike u sustavu strojnog vida i njihova važnost te kako metode predprocesiranja poboljšavaju učinkovitost obrade slike.
Kako riješiti i optimizirati probleme s šumom na slikama u polju strojnog vida.
Koja su uobičajena pitanja na intervjuu za stažiranje za strojni vid?
5. Pitanja u vezi-ocjenjivanja i optimizacije modela:
Definicija i formule za izračun preciznosti i prisjećanja.
Koje su neke uobičajene funkcije gubitka, kao što su unakr-entropijska funkcija gubitka, eksponencijalna funkcija gubitka i funkcija gubitka srednje kvadratne pogreške?
Kako izvesti debugging modela, modificiranje i podešavanje parametara.
Ova pitanja pokrivaju različite aspekte koji mogu biti uključeni u intervjue za stažiranje u području strojnog vida, uključujući obradu podataka, principe algoritama, projektno iskustvo, teoretsko znanje i primjene te procjenu i optimizaciju modela, pomažući u sveobuhvatnoj procjeni profesionalnih sposobnosti i praktičnog iskustva kandidata.