Pogosta vprašanja za intervjuje za pripravništvo strojnega vida vključujejo predvsem naslednje vidike:
1. Vprašanja-v zvezi s podatki:
Kako ravnati s težavami, kot so neurejeni, neorganizirani ali pretirano veliki nabori podatkov.
Kako rešiti problem nezadostnih ali celo manjkajočih podatkov o napakah.
Kako izvesti normalizacijo ali standardizacijo podatkov za zmanjšanje vpliva razlik v podatkih na model.
2. Vprašanja,-povezana z algoritmom in načelom:
Kateri so razlogi, zakaj se CNN dobro obnesejo pri slikah?
Pojasnite, kaj je ekstrakcija funkcij, in na kratko opišite njen pomen v strojnem vidu in običajnih metodah ekstrakcije funkcij.
Kakšna so načela in funkcije Atrous Convolution?
Kakšno je načelo delovanja algoritma SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) in njegove uporabe v strojnem vidu?
3. Vprašanja-v zvezi s projektnimi izkušnjami:
Opišite tehnični izziv, na katerega ste naleteli pri projektu, in kako ste ga rešili.
Prosimo, da na podlagi svojih preteklih delovnih izkušenj podrobno opišete izkušnjo reševanja kompleksnega problema v projektu strojnega vida.
4. Teoretično znanje in vprašanja-v zvezi z uporabo:
Uporaba in prednosti strojnega vida v industrijski avtomatizaciji.
Koraki predhodne obdelave slike v sistemu strojnega vida in njihov pomen ter kako metode predhodne obdelave izboljšajo učinkovitost obdelave slike.
Kako obravnavati in optimizirati težave s šumom na slikah v polju strojnega vida.
Katera so pogosta vprašanja na razgovorih za pripravništvo na področju strojnega vida?
5. Vprašanja v zvezi z vrednotenjem in optimizacijo-modela:
Definicija in formule za izračun natančnosti in odpoklica.
Katere so nekatere pogoste funkcije izgube, kot so navzkrižna-entropijska funkcija izgube, eksponentna funkcija izgube in funkcija izgube srednje kvadratne napake?
Kako izvesti odpravljanje napak v modelu, modifikacijo in nastavitev parametrov.
Ta vprašanja zajemajo različne vidike, ki so lahko vključeni v intervjuje za pripravništvo na področju strojnega vida, vključno z obdelavo podatkov, načeli algoritmov, projektnimi izkušnjami, teoretičnim znanjem in aplikacijami ter vrednotenjem in optimizacijo modela, kar pomaga celovito oceniti poklicne sposobnosti in praktične izkušnje kandidata.