مشین وژن انٹرنشپ کے لیے عام انٹرویو کے سوالات میں بنیادی طور پر درج ذیل پہلو شامل ہیں:
1. ڈیٹا-متعلقہ سوالات:
گندا، غیر منظم، یا ضرورت سے زیادہ بڑے ڈیٹا سیٹس جیسے مسائل کو کیسے ہینڈل کریں۔
ناکافی یا اس سے بھی لاپتہ خرابی ڈیٹا کے مسئلے کو کیسے حل کیا جائے۔
ماڈل پر ڈیٹا کے فرق کے اثرات کو کم کرنے کے لیے ڈیٹا نارملائزیشن یا سٹینڈرڈائزیشن کو کیسے انجام دیا جائے۔
2. الگورتھم اور اصول-متعلقہ سوالات:
CNNs تصاویر پر اچھی کارکردگی دکھانے کی کیا وجوہات ہیں؟
براہ کرم وضاحت کریں کہ خصوصیت نکالنا کیا ہے، اور مختصر طور پر مشین کے نقطہ نظر اور عام فیچر نکالنے کے طریقوں میں اس کی اہمیت کو بیان کریں۔
Atrous Convolution کے اصول اور افعال کیا ہیں؟
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) الگورتھم اور مشین ویژن میں اس کے اطلاق کا عملی اصول کیا ہے؟
3. پروجیکٹ کا تجربہ-متعلقہ سوالات:
براہ کرم ایک تکنیکی چیلنج کی وضاحت کریں جس کا آپ کو کسی پروجیکٹ میں سامنا ہوا اور آپ نے اسے کیسے حل کیا۔
اپنے ماضی کے کام کے تجربے کی بنیاد پر، براہ کرم مشین ویژن پروجیکٹ میں کسی پیچیدہ مسئلے کو حل کرنے کے تجربے کو تفصیل سے بیان کریں۔
4. نظریاتی علم اور اطلاق-متعلقہ سوالات:
صنعتی آٹومیشن میں مشین وژن کے استعمال اور فوائد۔
مشین ویژن سسٹم میں امیج پری پروسیسنگ کے اقدامات اور ان کی اہمیت، اور کس طرح پری پروسیسنگ کے طریقے امیج پروسیسنگ کی تاثیر کو بہتر بناتے ہیں۔
مشین وژن کے میدان میں تصاویر میں شور کے مسائل کو کیسے ہینڈل اور بہتر بنانا ہے۔
مشین وژن انٹرنشپ کے لیے انٹرویو کے کچھ عام سوالات کیا ہیں؟
5. ماڈل کی تشخیص اور اصلاح-متعلقہ سوالات:
درستگی اور یاد کی تعریف اور حساب کے فارمولے۔
نقصان کے کچھ عام فنکشنز کیا ہیں، جیسے کراس-انٹروپی نقصان کا فنکشن، ایکسپونینشل نقصان کا فنکشن، اور اسکوائرڈ ایرر نقصان کا فنکشن؟
ماڈل ڈیبگنگ، ترمیم، اور پیرامیٹر ٹیوننگ کیسے کریں۔
یہ سوالات مختلف پہلوؤں کا احاطہ کرتے ہیں جو مشین وژن انٹرنشپ انٹرویوز میں شامل ہو سکتے ہیں، بشمول ڈیٹا پروسیسنگ، الگورتھم کے اصول، پروجیکٹ کا تجربہ، نظریاتی علم اور ایپلی کیشنز، اور ماڈل کی تشخیص اور اصلاح، درخواست دہندگان کی پیشہ ورانہ صلاحیتوں اور عملی تجربے کا جامع اندازہ لگانے میں مدد کرتے ہیں۔