50+ Machine Learning Interview Questions and Answers (2026)

Machine Learning Interview Questions – आज की Generation मे Machine Learning एक बहुत ही important skill बन गयी है, अगर आप भी AI, Data Science या फिर software की field में अपना career बनाना चाहते है |

तो interview में भी Machine Learning से जुड़े सवाल जरूर पूछे जाते है। इसका कारण यह है, कि सभी companies यह जानने मे उत्सुक है कि आपको basic concepts की सही KNOWLEDGE है, या नहीं।

कई बार students theory तो पढ़ लेते है, लेकिन interview के questions की practice नहीं करते। जिस वजह से interview के समय easy से सवालों का जवाब देते समय students को hesitation या confusion का सामना करना पड़ता है ।

अगर पहले से ही आपके concepts clear हों और questions की practice की हो, तो interview देना काफी आसान हो जाता है।

Table of Contents

Machine Learning Interview Questions

इस article के जरिये आपको Machine Learning Interview Questions in Hindi आसान भाषा में दिए गए है। हर सवाल का जवाब आसान व् हिन्दी भाषा में समझाया गया है |

ताकि beginners भी आसानी से समझ सके साथ ही important technical Words को English में रखा गया है है, जो Interview में use होते है।

अगर आप भी fresher है या फिर Machine Learning interview की तैयारी कर रहे है, तो यह Article आपके लिए बहुत helpful साबित होगा ।

Machine Learning Interview की तैयारी के लिए क्या जानना जरूरी है

Machine Learning interview की तैयारी करने से पहले इसके basic concepts clear होना बहुत ही जरूरी है। Interviewer आपसे पहले simple सवाल पूछता है |

जैसे Machine Learning क्या होता है, model क्या होता है, और training कैसे काम करती है। इसलिए आपको इसकी नॉलेज होना बहुत जरुरी है।

इसके अलावा आपको algorithm का भी basic idea होना चाहिए। Interviewer यह देखना चाहता है, कि आप अपना model कैसे तैयार करते है, और prediction कैसे होता है, आपको इसकी practical understanding है भी या नहीं।

इसकी Practice करना बहुत जरूरी है। जब आप interview questions को पढ़ते और समझते है, तो आपका confidence बढ़ता है।

इससे interview के दौरान answer देना और ज्यादा आसान हो जाता है और selection के chances बढ़ जाते है।

Basic Machine Learning Interview Questions

सबसे पहले हम लोग जानेंगे Basic Machine Learning Interview Questions के बारे में ताकि हमें सबसे पहले basic के बारे में पता चलेगा फिर next आगे बढ़ते रहेंगे।

1. Machine Learning क्या होता है?

Machine Learning यह एक ऐसी प्रक्रिया है, जिसमें computer खुद data से सीखता, है और बिना manually प्रोग्रामिंग के decision लेना भी सीख जाता है।

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इसमें computer को बड़े सरे examples दिए जाते है, जिससे वह patterns को समझता है और future में भी prediction कर सकता है।

आसान भाषा मे समझें तो मशीन

Learning computer को सिखाने का तरीका है। उद्धरण के तौर पर अगर computer को बहुत सारे emails दिखाए जाएं और बताया जाए कि कौन सा email spam है, और कौन सा normal तो computer खुद से ही spam email पहचानना सीख जाता है।

Interview में यह सवाल बहुत ही common होता है, इसलिए इसका clear और simple answer देना बहुत जरूरी होता है।

2. Artificial Intelligence और Machine Learning में क्या difference है?

Artificial Intelligence एक ऐसी शाखा है जिसका goal machines को intelligent बनाना होता है, जबकि Machine Learning AI से जुड़ा एक ऐसा हिस्सा है, जो machines को data से सीखने में Help करता है।

AI का काम smart systems बनाना होता है, जबकि Machine Learning data के जरिये learning और prediction पर focus करता है। हर एक Machine Learning system AI का part होता है, लेकिन हर AI system में Machine Learning होना जरूरी नहीं होता |

Example के लिए, chatbot Artificial Intelligence का ही एक example है, और recommendation system Machine Learning का एक example है।

3. Machine Learning कितने types का होता है?

Machine Learning मुख्यतः चार types का होता है: Supervised Learning, Unsupervised Learning, semi -supervised earning और Reinforcement Learning।

Supervised Learning में computer को labeled data का उपयोग MACHINE को Training देने के लिए किया जाता है, जिससे वह सही output सीखता है। Unsupervised Learning में data labeled नहीं होता, और computer खुद से pattern ढूढ़ने का प्रयास करता है।

Semi supervised लर्निंग इसकी काम करने की क्षमता काफी अधिक होती है, Reinforcement Learning में computer rewards और penalty के माध्यम से ही सीखता है।

Interview के नज़रिये से यह basic और important सवाल होता है।

4. Supervised Learning क्या होता है?

Supervised Learning Machine Learning का ही एक type है जिसमें computer को input data के साथ correct output भी दिया जाता है। इससे computer input और आउटपुट दोनों 0 के बीच relation को समझना सीख जाता है।

और जब computer को new data दिया जाता है, तो वह सीखी हुई information का use करके सही prediction करता है।

Example के लिए email spam detection system Supervised Learning का ही एक example है।

5. Unsupervised Learning क्या होता है?

Unsupervised Learning एक ऐसे TYPE की learning है, जिसमें computer को ऐसा data दिया जाता है, जिसमें correct answer पहले से नहीं दिया होता। Computer खुद से ही data को analyze करके patterns और similarities को ढूंढता है।

इसका use customer grouping, data analysis और pattern finding में किया जाता है।

यह technique तब ज्यादा useful होती है जब data का structure पहले से clear न हो ।

6. Reinforcement Learning क्या होता है?

Reinforcement Learning एक ऐसा learning method होता है जिसमें computer environment के साथ खुद से interact करके सीखता है। जिसमे computer को सही action करने पर rewards मिलता है और गलत action करने पर penalty भी मिलती है।

इस process के चलते computer धीरे-धीरे सही decisions लेना सीख जाता है।

Example के लिए game playing AI Reinforcement Learning का ही एक example है।

7. Training data और Testing data क्या होता है?

Training data एक ऐसा data होता है जिसका use Machine Learning model को सिखाने के लिए किया जाता है। इस data की मदद से model , pattern और relation को समझता है।

Testing data का use model की performance check करने के लिए भी किया जाता है। इससे यह पता चलता है कि model सही तरीके से prediction कर रहा है या नहीं।

Interview में यह सवाल भी basic level पर जरूर पूछ लेते है।

8. Machine Learning में Model क्या होता है?

Model Machine Learning system का important part होता है जो खुद data से सीखता है और prediction करता है।

Model training process के दौरान data से pattern सीखता है, और बाद में नए data के लिए prediction देता है।

Example के लिए spam detection system का prediction logic model कहलाता है।

9. Feature और Label क्या होते है?

फीचर( input data ) को कहा जाता है, जिसका use model सीखने के लिए करता है। Label एक तरीके का output होता है जिसे model predict करता है।

Example के लिए ये email का text feature होता है और spam या not spam label होता है।

Feature और label Machine Learning के ही basic components होते है।

10. Dataset क्या होता है?

Dataset data का collection होता है जिसका use Machine Learning model को प्रशिक्षित करने, मान्य करने और test करने के लिए किया जाता है।

Dataset में features और labels दोनों ही हो सकते है। Dataset जितना अच्छा और clean होता है, model की performance उतनी ही बेहतर होती है।

Interview में dataset का concept समझना बहुत जरूरी होता है।

Beginner Level Machine Learning Interview Questions in Hindi

यहाँ पर हम जानंगे की Beginner Level Machine Learning Interview Questions में क्या आ सकते है। तो एक बार आप इन्हे अच्छे से पढ़ लेना।

11. Overfitting क्या होता है?

Overfitting एक ऐसी problem होती है जिसमे Machine Learning model training data को बहुत अच्छी तरह से learn कर लेता है |

लेकिन नए डाटा पर सही prediction नहीं कर पाता। इसका मतलब यह है कि model सिर्फ training data के pattern को memorize कर लेता है और general learning नहीं करता।

जब model overfit हो जाता है, तो training accuracy बहुत ज्यादा बढ़ जाती है, लेकिन testing accuracy घट जाती है। इसके होने का कारण यह hai की model ने data को समझने के बजाय याद कर लिया होता है।

Interview में Overfitting से बचने के तरीके भी पूछे जा सकते है, इसलिए इसका concept clear होना बहुत जरूरी है।

12. Underfitting क्या होता है?

Underfitting तब होता है, जब Machine Learning model data को सही तरीके से सीख नहीं पाता। इसका मतलब है, कि model training data के pattern को भी ठीक से समझ नहीं पाता।

इस situation में training accuracy और testing accuracy दोनों low होती है। इसका main reason होता है कि model बहुत simple होता है, और data के pattern को properly capture नहीं कर पाता।

Underfitting को improve करने के लिए better algorithm या more training की जरूरत होती है।

13. Overfitting को कैसे avoid करें?

Overfitting को avoid करने के लिए कई सारी techniques use की जाती है। सबसे common तरीका है, training data को increase करना, जिससे model से ज्यादा examples से सीख सके।

इसके अलावा cross validation, regularization, और simple model use करना भी helpful होता है। जब model बहुत complex होता है, तो overfitting का risk ज्यादा होता है।

Interview में यह question practical understanding check करने के लिए भी उपयोग होता है।

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14. Accuracy क्या होती है Machine Learning में?

Accuracy यह model की परफॉरमेंस को measure करने का एक तरीका है। जो बताता है कि model कितनी बार सही prediction कर रहा है।

Example के लिए अगर model 100 predictions में से 90 सही करता है, तो accuracy 90% होगी।

Accuracy simple metric है, लेकिन हर situation में accuracy alone sufficient नहीं होती, इसलिए अन्य metrics भी use किए जाते है।

15. Prediction क्या होता है?

Prediction का मतलब होता है कि Machine Learning model नए data के लिए output guess करता है। जब model training data से सीख लेता है, तो वह नए input data के लिए result predict कर सकता है।

Example के लिए house price prediction system future price predict करता है। Interview में prediction concept basic understanding check करने के लिए होता है।

16. Classification क्या होता है?

Classification Machine Learning का एक task है, जिसमें model input data को different categories में divide करता है।

Example के लिए email spam detection में model decide करता है कि email spam है या not spam Classification supervised learning का important part है और interview में frequently पूछते है।

17. Regression क्या होता है?

Regression Machine Learning का एक method है, जिसमें model numeric value predict करता है।

Example के लिए house price prediction regression का example है, क्योंकि इसमें price number के form में predict होता है।

Regression और classification interview में basic difference question के रूप में जाना जाता है।

18. Machine Learning में Algorithm क्या होता है?

Algorithm rules और instructions का set होता है, जिसका use model data से सीखने के लिए करता है।

Different algorithms different tasks के लिए use किए जाते है, जैसे Linear Regression, Decision Tree, और KNN।

Algorithm Machine Learning का core part होता है, इसलिए इसका concept interview में जरूर पूछते है।

19. Model Training क्या होता है?

Model training वह process होता है, जिसमें Machine Learning model को training data की मदद से सिखाया जाता है।

इस process में model data के pattern और relationship को सीखता है | Training complete होने के बाद model नए data के लिए prediction करने के लिए ready हो जाता है।

20. Model Testing क्या होता है?

Model testing वह process होता है, जिसमें trained model की performance check की जाती है।

इसमें testing data का use भी किया जाता है, जिससे यह पता चलता है कि model सही prediction कर रहा है या नहीं।

Testing process model की accuracy और reliability check करने के लिए भी जरूरी होता है।

Intermediate Level Machine Learning Interview Questions in Hindi

अब कुछ ऐसे Intermediate Level Machine Learning Interview Questions के बारे में जानते है, जो आपको पढ़ने चाहिए क्युकी इनमे से कुछ भी पूछ सकते है। चाहे आपने 12वी क्यों न करी हो।

21. Linear Regression क्या होता है?

Linear रिग्रेशन येह भी एक Machine Learning algorithm है, जिसका use numeric value predict करने के लिए किया जाता है। यह input data और output data के बीच एक straight line relation find करने की कोशिश करता है।

इसमें model यह समझता है कि input change होने पर output कैसे change होता है। Example के लिए house size के आधार पर house price predict करना Linear Regression का example है।

Interview में Linear Regression basic और important algorithm माना जाता है, इसलिए इसका simple concept clear होना जरूरी है।

22. Logistic Regression क्या होता है?

Logistic रिग्रेशन भी एक Machine Learning algorithm है, जिसका use classification problems में किया जाता है। इसका main purpose input data को different categories में divide करना होता है।

Example के लिए email spam detection में Logistic Regression decide करता है, कि email spam है या not spam।

यह algorithm probability के आधार पर prediction करता है, इसलिए interview में इसका concept frequently आते है।

23. Decision Tree क्या होता है?

Decision ट्री येह एक Machine Learning algorithm है जो की tree structure के form में अपना decision लेता है। इसमें data को different conditions के आधार पर ही divide किया जाता है।

इसका structure tree जैसा होता है, जिसमें nodes, branches और leaf होते है। Example के लिए loan approval system में Decision Tree use किया जा सकता है।

Decision Tree easy to understand algorithm है, जिसे समझना काफी आसान है, इसलिए interview में यह question common होता है।

24. Random Forest क्या होता है?

Random Forest एक अलग तरह का Machine Learning algorithm है, जो की multiple Decision Trees का ही combination होता है। यह final prediction multiple trees के result के आधार पर ही करता है।

इसका advantage यह है कि यह single Decision Tree की तुलना में ज्यादा accurate और विश्वसनीय होता है। Interview में Random Forest का use और advantage के question जरूर आते है ।

25. KNN (K-Nearest Neighbors) क्या होता है?

KNN एक simple Machine Learning algorithm है, जो similarity के आधार पर prediction करता है। जो input data के nearest neighbors को देखकर अपना result decide करता है।

Example के लिए recommendation system में KNN use किया जा सकता है। यह algorithm beginner level interview questions में frequently को भी पूछ सकते है ।

26. Clustering क्या होता है?

Clustering एक तरह की technique है, जिसमें similar data points को ग्रुप मे किया जाता है। इसमें computer data को similarity के आधार पर different groups में डिवाइड करता है।

Example के लिए customer segmentation clustering का ही example है। Clustering unsupervised learning का एक important part है।

27. K-Means Clustering क्या होता है?

K-Means Clustering एक बहुत popular clustering algorithm है, जिसका उपयोग data को different groups में divide करने के लिए भी किया जाता है।

इसमें data points को clusters में divide किया जाता है, और हर cluster का भी center define किया जाता है। ये algorithm data analysis में frequently use होता है।

28. Feature Selection क्या होता है?

Feature Selection वह process है, जिसमें important features को select किया जाता है, और unnecessary features को remove किया जाता है।

इससे model की performance improve होती है और training time कम होता है। Interview में Feature Selection practical understanding को check करने के पूछते है।

29. Feature Engineering क्या होता है?

Feature Engineering वह process है, जिसमें existing data को modify करके better features बनाए जाते है। इसका purpose model की accuracy को improve करना होता है।

Example के लिए डाटा से date से day, month और year को separate करना Feature Engineering का एक साधारण सा example है।

30. Data Preprocessing क्या होता है?

Data Preprocessing एक ऐसा process है, जिसमें raw data को clean और prepare किया जाता है। इसमें missing values handle करना, unwanted data को remove करना और data format correct करना भी शामिल होता है।

यह Machine Learning process का बहुत ही important step होता है, और interview में frequently पूछा जा सकता है।

Important Machine Learning Concepts Interview Questions

सबसे ज्यादा best वाले Important Machine Learning Concepts Interview Questions जो आपको पढ़ने चाहिए। और यह सब आपके interview में आ सकते है तो इन्हे जरूर देखना।

31. Machine Learning में Data Cleaning क्या होता है?

Data Cleaning एक ऐसा process है, जिसमें dataset में से गलत, incomplete या फिर unnecessary data को remove या correct किया जाता है। Real world data हमेशा ही perfect नहीं होता, इसमें missing values, duplicate entries या फिर गलत information हो सकती है।

अगर data clean नहीं होगा, तो फिर Machine Learning model गलत पैटर्न को सीख सकता है | और prediction भी गलत दे सकता है। इसलिए training से पहले ही data cleaning करना बहुत जरूरी step होता है।

Interview में अक्सर यह पूछ सकते है, कि data cleaning क्यों जरूरी है, क्योंकि यह model की accuracy पर directly impact डालता है।

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32. Missing Data को कैसे handle करते है?

Missing data का मतलब है, कि dataset में कुछ values available नहीं है। ये Machine Learning model के training process को भी affect कर सकता है।

Missing data को handle करने के लिए कई तरीके के मेथड्स को use किया जाता है, जैसे की missing values को remove करना, या average value से replace करना, या फिर suitable values fill करना।

Interview में यह question practical knowledge देखने के लिए किया जाता है, क्योंकि real datasets में missing values common होती है।

33. Model Performance कैसे check करते है?

Model performance check करने के लिए different evaluation मैट्रिक्स का use किया जाता है, जैसे accuracy, precision, recall और F1 score। इन metrics की मदद से ही यह पता चलता है, कि model कितना सही तरीके से prediction कर रहा है।

Testing data का use करके ही model की परफॉरमेंस को check किया जाता है। इससे यह पता चलता है कि model अपने new data पर कितना अच्छा काम कर रहा है।

Interview में interviewer यह जानना भी चाहता है, कि आपको model evaluation का concept समझ में आता है या नहीं।

34. Confusion Matrix क्या होता है?

Confusion Matrix एक तरह का table होता है, जिसका use classification model की performance check करने के लिए किया जाता है। यह बताता है, कि model ने कितनी predictions सही करि और कितनी गलत की है।

इस के four main parts होते है: True Positive, True Negative, False Positive, और False Negative।

Confusion Matrix model की detailed परफॉरमेंस को समझने में मदद करता है, इसलिए interview में इसका concept important होता है।

35. Precision क्या होता है?

Precision एक evaluation metric होता है, जो बताता है, कि model द्वारा positive predict किए गए results में से कितने सही है।

Simple words में, precision model की predictionS quality को भी measure करता है। High precision का मतलब यह है, कि model कम गलती के positive predictions दे रहा है।

Interview में precision का use और उसकी importance के बारे में frequently पूछ लेते है |

36. Recall क्या होता है?

Recall एक तरह का metric है जो बताता है, कि actual positive cases में से model ने कितने correctly identify किए है।

High recall का मतलब यह है, कि model सही तरीके से positive cases detect कर रहा है। Precision और recall दोनों metrics model evaluation के लिए बहुत important होते है।

37. F1 Score क्या होता है?

F1 Score precision और recall दोनों का combination होता है। यह model के overall performance को balanced तरीके से measure करता है।

जब precision और recall दोनों ही important हों, तब F1 Score useful metric होता है। Interview में F1 Score का concept classification problems के भी context में जान सकते है ।

38. Bias और Variance क्या होते है?

Bias और Variance Machine Learning model की errors के प्रकार होते है।

High bias का मतलब है, model के सिंपल होने से है और data को सही से नहीं सीख रहा। High variance का मतलब है, की model data को बहुत ज्यादा याद कर रहा है जिस कारन overfitting हो रहा है।

Interview में bias-variance concept model performance understanding के लिए भी पूछा जाता है।

39. Cross Validation क्या होता है?

Cross Validation एक technique है जिसका use model की performance को check करने के लिए किया जाता है। इसमें dataset को multiple parts में भी divide किया जाता है।

Model को different parts पर train और test किया जाता है, जिससे accurate performance measurement possible हो Pata है।

यह technique overfitting avoid करने के लिए helpful होती है।

40. Train-Test Split क्या होता है?

Train-Test Split एक ऐसा method है, जिसमें dataset को two parts में divide किया जाता है: training data और testing data।

Training data model को सिखाने के लिए use किया जाता है, और testing data मॉडल का use performance check करने के लिए किया जाता है |

यह Machine Learning process का बहुत ही basic और important step होता है, और interview में आ सकते है।

Advanced Beginner Machine Learning Interview Questions

ये कुछ Advanced Beginner Machine Learning Interview Questions है। जो आपके काम आ सकते है, अगर थोड़ा और advanced में पूछा गया तो। इन्हे जरूर पढ़े।

41. Neural Network क्या होता है?

Neural Network Machine Learning का एक model होता है जो की human brain की ही तरह काम करने की कोशिश करता है। इसमें multiple layers भी होती है, जिन्हें input layer, hidden layer और output layer के नाम से जाना जाता है।

इसमें data input के ही रूप में दिया जाता है, और network उस data को process करके output देता है। Neural Network complex problems को solve करने के लिए use किया जाता है, जैसे image recognition और speech recognition।

Interview में यह सवाल अक्सर Deep Learning topic से related होता है।

42. Deep Learning क्या होता है?

Deep Learning Machine Learning का ही एक advanced part है जिसमें Neural Network का use किया जाता है। इसमें multiple hidden लेयर्स भी होती है, जिससे model complex data को समझा जा सकता है।

Deep Learning का use image recognition, voice assistant, और self-driving car जैसे systems में किया जाता है।

Interview में Deep Learning और Machine Learning के difference के बारे में भी पूछा जा सकता है।

43. Machine Learning और Deep Learning में क्या difference है?

Machine Learning में बहुत simple algorithms का use किया जाता है, जबकि Deep Learning में Neural Network का ही use किया जाता है।

Machine Learning में फीचर का selection manually किया जाता है, जबकि Deep Learning में system खुद features सीख भी सकता है।

Deep Learning जटल समस्याओ के लिए useful होता है, जबकि Machine Learning simple problems के लिए उपयोगी होता है।

Interview में यह difference basic understanding को जांचने के लिए पूछा जाता है।

44. Hyperparameter क्या होता है?

Hyperparameter उन parameter को कहते है, जिसे model training से पहले set किया जाता है। यह model के learning process को control करता है।

Example के लिए learning rate, number of iterations और number of layers Hyperparameters के example है।

Hyperparameter tuning model performance improve करने के लिए बहुत Important step होता है | Interview में interviewer practical knowledge जानने करने के लिए यह प्रश्न पूछ सकता है।

45. Model Optimization क्या होता है?

Model Optimization का मतलब model की performance को बेहतर करना होता है। इसका goal model की एक्यूरेसी को बढ़ाना है और error को कम करना होता है।

Optimization के लिए different techniques का भी use किया जाता है, जैसे Hyperparameter tuning और better algorithm selection।

Interview में optimization concept Machine Learning workflow understanding के लिए पूछा जाता है।

46. Loss Function क्या होता है?

Loss Function एक method होता है, जो model के error को measure करता है। यह बताता है कि model की prediction actual value से बहुत different है।

Loss value जितनी ज्यादा कम होती है, model उतना ही बेहतर perform करता है। Training process के दौरान Loss Function का use model improvement के लिए करते है |

Interview में Loss फंक्शन, Deep Learning और Machine Learning दोनों में ही important concept है।

47. Gradient Descent क्या होता है?

Gradient Descent एक तरह का optimization algorithm है, जिसका use Loss Function को minimize करने के लिए भी किया जाता है।

यह algorithm model parameters को भी adjust करता है | ताकि error कम हो सके। Gradient Descent Machine Learning training process का एक important part होता है।

Interview में भी Gradient Descent का basic concept frequently पूछा जाता है।

48. Machine Learning का real life example क्या है?

Machine Learning का उपयोग कई real life applications में होता है, जैसे YouTube रिकमेन्डेशन के लिए , email spam detection के लिए और online shopping लिए भी ।

जब आप YouTube पर videos देखते है, तो system खुद आपके interest के आधार पर new videos suggest करता है। यह Machine Learning का example है।

Interview में real life examples पूछकर interviewer आपकी practical understanding check कर सकता है |

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49. Machine Learning का use कहाँ होता है?

Machine Learning का उपयोग कई तरीके की industries में होता है, जैसे healthcare, banking, education और e-commerce।

Example के लिए banking में fraud पकड़ने के लिए Machine लर्निंग का use किया जाता है, और healthcare में disease prediction के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जाता है

आज के युग में Machine Learning का use तेजी से बढ़ता जा रहा है।

50. Machine Learning Engineer का role क्या होता है?

Machine Learning Engineer का Important role Machine Learning models को डिज़ाइन करना , train और deploy करना होता है।

इनका काम data को prepare करना, modal को train करना और model performance को बेहतर करना होता है।

Machine Learning इंजीनियर की real world problems को solve करने के लिए Machine Learning systems develop करता है।

Interview में यह question career understanding को देखने के लिए किया जाता है।

Machine Learning Interview crack करने के लिए कुछ जरूरी Tips

यहाँ पर हम समझ रहे है, की Machine Learning interview crack कैसे करे इसके लिए सबसे पहले basic concepts clear होना बहुत जरूरी हो जाता है दोस्त।

जो आपसे question पूछेगा वो आपसे आसान questions पहले पूछेगा, जैसे की Machine Learning क्या है?, model क्या होता है?, और training किस तरह से काम करती है। यही पे आपकी foundation अगर strong है, तो आप आसानी से confidently होकर जवाब दे सकते है।

दूसरी important जो आपको ध्यान रखना है practice यह बहुत जरुरी है। आपको ये सभी जितने भी हमने interview questions दिए है उन्हें पढ़कर समझना है और खुद answer बोलकर practice करना है। इससे interview के समय hesitation कम होता है और confidence बढ़ता है।

यही नहीं दोस्त इसके अलावा हमें real life के examples को भी समझना चाहिए। Interviewer बहुत बार practical questions पूछ लेता है , जैसे की Machine Learning का use कहा करते है? अगर आप आसानी से इसका ans दे देते है तो interviewer पर positive एक अच्छा impression पड़ता है।

यहाँ पर आपको interview देने से कुछ दिन पहले से ही practice कर देना है। और हर ans को समझ लेना है, ताकि अगर question थोड़ा भी चेंज हुवा तो आप उसे समझ कर अपना जवाब दे सके तो थोड़ा महेनत करना ही पड़ेगा।