35 вопросов для интервью специалиста по анализу изображений (с примерами ответов)
2 апреля 2022 г.
Специалисты по анализу изображений — это специалисты, которые работают с алгоритмами для обработки изображений и данных. Они работают в различных областях, включая здравоохранение, кибербезопасность и анализ данных. Если вы подумываете о карьере в области анализа изображений, понимание некоторых вопросов, которые менеджеры по найму могут задать на собеседовании, может помочь вам получить должность. В этой статье мы перечисляем общие вопросы, вопросы об опыте, предыстории и углубленном анализе изображений, а также приводим вопросы с примерами ответов, на которые вы можете ссылаться при подготовке к интервью.
Вопросы для интервью с учеными, занимающимися общим анализом изображений
Менеджер по найму задает общие вопросы, чтобы определить, подходит ли кандидат культурным традициям. Вопросы часто касаются вашего стиля работы и того, как вы взаимодействуете со своими коллегами. Вот список возможных общих вопросов, которые могут возникнуть у вас во время собеседования на роль специалиста по анализу изображений:
Почему вы хотите сменить работу?
Почему ты хочешь работать здесь?
Что в этой работе побудило вас откликнуться на нее?
В ближайшие несколько лет, где вы видите себя профессионально?
В какой профессиональной среде вы процветаете?
Что вам больше всего нравилось на вашей прошлой или нынешней работе?
Обсудите свой стиль общения.
Каковы ваши сильные и слабые стороны?
Что ты любишь делать для развлечения?
Опишите работу своей мечты.
Интервью ученого по анализу изображений, вопросы об опыте и прошлом
Интервьюеры обычно задают вопросы о вашем опыте и квалификации, чтобы определить, обладаете ли вы базовыми навыками, необходимыми для выполнения должности, на которую вы претендуете. Вот несколько вопросов, которые могут возникнуть у вас относительно вашего опыта и образования:
Можете ли вы помочь мне с вашим резюме и прошлым опытом?
Почему вы решили продолжить карьеру исследователя изображений данных?
Как вы начали работать в этой области в качестве исследователя изображений данных?
Можете ли вы рассказать о некоторых проектах, над которыми вы работали, и о своем опыте работы с ними?
Можете ли вы рассказать о проекте, в котором вы преодолели серьезные трудности?
Есть ли у вас какие-либо сертификаты, соответствующие должности?
Какие ожидания вы возлагаете на эту должность?
Что в вашем прошлом опыте работы больше всего подходит вам для этой должности?
В каких областях вы можете больше всего улучшить?
Опишите свой стиль руководства.
Углубленные вопросы для интервью специалиста по анализу изображений
Интервьюеры обычно задают более подробные вопросы о ваших знаниях и опыте по ходу интервью. Ниже приведен список потенциальных подробных вопросов, которые может задать интервьюер:
Можете ли вы рассказать о некоторых инструментах, которые может использовать ученый, работающий с изображениями данных?
Как искусственный интеллект влияет на работу специалиста по обработке данных?
Что такое алгоритм?
Обсудите значение моделирования в работе ученого, изучающего изображения данных?
Можете ли вы рассказать о случае, когда ваш анализ выявил недостаток в проекте?
Как проверить правильность своей работы?
Каковы некоторые из целей анализа данных и как он применим к вашей работе?
Какие существуют виды классификации изображений?
Опишите сценарий, в котором вы нашли ошибку в модели и могли бы ее исправить.
Каковы некоторые из ваших текущих обязанностей и как их можно перенести на эту должность?
Вопросы интервью ученого по анализу изображений с примерами ответов
Эти примеры вопросов для собеседования с образцами ответов могут помочь вам подготовиться к собеседованию с менеджером по найму:
1. Можете ли вы дать определение переоснащению и обсудить способы его исправления?
Это общая тема машинного обучения. Этот вопрос предназначен для оценки ваших знаний в области моделирования данных. Вопрос состоит из двух частей и просит вас определить проблему и предложить возможные решения. Такой вопрос может помочь интервьюеру понять ваши технические знания и навыки решения проблем.
Пример: «Переобучение — это ситуация, в которой модель слишком конкретна, а не обобщена. Модель предлагает конкретные детали, но упускает общие закономерности и тенденции в данных. Некоторые признаки переобучения появляются, когда обучающий набор точен, но точность теста непредсказуемость Часто точность теста намного ниже точности обучающей выборки Это может свидетельствовать о том, что модель требует настройки.
Вы можете исправить переоснащение, повторно откалибровав модель, чтобы сделать ее более широкой. Вместо того, чтобы заставлять модель слишком много внимания уделять деталям, вы больше сосредотачиваетесь на общих тенденциях. Добавление дополнительных данных — один из способов решения проблемы переобучения. Расширение собираемых данных может устранить проблему. Еще один потенциальный способ решения проблемы переоснащения заключается в самой модели. Возможно, модель чрезмерно сложна и, следовательно, фокусируется не на тех вещах. В таких ситуациях попытка использовать менее сложную модель иногда исправляет переоснащение».
2. Что такое сегментация изображения и зачем она нужна?
Это основной вопрос, касающийся анализа изображений. Интервьюер стремится выяснить, насколько вы хорошо разбираетесь в этой теме и работали ли вы с сегментацией изображений в прошлом. Эффективный ответ позволяет вам продемонстрировать свои знания на примерах и интегрировать свой опыт в ответ.
Пример: «Сегментация изображения — это процесс разделения изображения на более мелкие части. Используя сегментацию изображения, вы можете упростить анализ изображения. Сегментация изображения — это начальный шаг в анализе изображения. Без сегментации изображения дальнейший анализ может оказаться затруднительным. .
Например, я работал над программным обеспечением для распознавания лиц в крупной компании сотовой связи. Программное обеспечение использовало сегментацию изображения, чтобы разделить лица на более мелкие изображения, сосредоточив внимание на различных функциях. Выполняя это, устройство может распознавать отдельные особенности изображения, составляющие лицо владельца. Программное обеспечение также распознает, когда у кого-то нет такой комбинации функций, оставляя телефон защищенным от использования его кем-то другим».
3. Что такое алгоритм обработки изображений?
Такой вопрос проверяет ваше знание алгоритмов обработки и знакомство с ними. Использование алгоритмов является неотъемлемой частью работы специалиста по анализу изображений. Тема алгоритмов широка, но вы все же можете обсудить некоторые особенности их использования и их актуальность в данной области.
Пример: «Существует много различных типов алгоритмов, используемых при обработке изображений. Алгоритм — это просто набор правил, которым компьютер следует при решении задачи. Алгоритмы помогают сделать обработку изображений возможной, устанавливая параметры для компьютера при проведении анализа. Например. , алгоритмы обработки изображений включают в себя такие области, как обнаружение краев, повышение контрастности, обнаружение признаков и морфологические операции.Все они могут указать компьютеру, на что обращать внимание при анализе изображения.
Существуют существующие алгоритмы, которые вы можете использовать, но люди также создают новые алгоритмы каждый день или берут существующие алгоритмы и настраивают их для определенной цели. Это действительно может зависеть от того, что вы хотите сделать и как вы хотите обработать изображения. В конечном счете, разнообразие алгоритмов, доступных сегодня, означает, что у нас гораздо больше возможностей для анализа и обработки изображений».
4. Что такое компьютерное зрение, каковы его преимущества и ограничения?
Этот вопрос призван определить, понимаете ли вы основную концепцию успешного специалиста по анализу изображений. Спрашивая о преимуществах и ограничениях концепции, интервьюер надеется определить, насколько вы опытны в этой концепции.
Пример: «Компьютерное зрение позволяет компьютерам захватывать и понимать изображения. Концепция компьютерного зрения получила преимущества от искусственного интеллекта и машинного обучения и способна получать, обрабатывать и анализировать изображения в больших масштабах. Одно из преимуществ компьютерного зрения в обработке изображений. заключается в том, что вы можете обрабатывать гораздо больше изображений через систему по сравнению с анализом, выполненным профессионалами.Кроме того, компьютерное зрение очень точное.Как только вы установите параметры для анализа, компьютер следует за ним.
Некоторые из недостатков компьютерного зрения включают затраты. Обычно у вас есть команда специалистов для создания аспектов искусственного интеллекта и машинного обучения для достижения успеха. Еще одно потенциальное ограничение заключается в том, что вам необходимо следить за работой системы и выявлять любые технические сбои. Кроме того, несмотря на то, как далеко продвинулось компьютерное зрение, оно все еще может испытывать трудности с просмотром изображений, когда они переполнены другими изображениями, поэтому люди могут проходить тесты изображений для входа на веб-сайты, которые хотят гарантировать, что машины не смогут войти».
5. Что такое контекстная классификация изображений?
Этот вопрос относится к компьютерному зрению и представляет собой еще один уровень технического понимания обработки и анализа изображений. Важно определить, что такое классификация изображений, прежде чем делиться своими примерами и опытом классификации изображений.
Пример: «В компьютерном зрении контекстная классификация изображений относится к своего рода распознаванию образов. По сути, система классифицирует изображения на основе контекстной информации, которую интерпретирует компьютер. Например, система анализирует пиксели изображения и окружающие пиксели поблизости для создания контекста. Если вы хотите проанализировать изображения домов, компьютер может отличить, какое изображение является домом, а что окружающим пейзажем, на основе границ и соседних пикселей.
Для сравнения, сегментация не использует контекстную информацию и иногда может иметь нежелательные изменения в данных. Однажды я работал над проектом, где нам нужен был подробный анализ изображений, и мы использовали контекстную классификацию изображений, чтобы удалить ненужные изображения и данные из выборки».