Python干货：破解40大机器学习面试题（包含初中高级）_ml定理

机器学习（ML）是我们世界的未来。在未来的几年中，几乎每种产品都将包含ML组件。ML预计将从2020年的$ 7.3B增长到2024年的$ 30.6B。对ML技能的需求遍及整个行业。

机器学习面试是一个严格的过程，在此过程中，应聘者会评估其基本概念知识以及对ML系统，实际应用和特定产品需求的理解。

如果您正在寻找机器学习的职业，那么了解面试的期望至关重要。因此，为帮助您准备，我收集了40个机器学习面试问题。我们将以一些基础知识开始，然后转到高级问题。

今天我们将回顾：

• 机器学习面试概述
• 公司特定流程
• 初学者问题（10）
• 中级问题（15）
• 进阶问题（10）
• 产品特定问题（5）

机器学习面试概述

机器学习面试问题是成为数据科学家，机器学习工程师或数据工程师不可或缺的一部分。根据公司的不同，机器学习工程师的职位描述标题可能会有所不同。您期望看到诸如机器学习工程师，数据科学家，AI工程师等标题。

雇用机器学习职位的公司进行面试，以评估各个领域的个人能力。ML面试问题往往属于这四个类别之一。

• 算法和机器学习理论：算法如何比较，如何准确测量
• 编程技巧：通常是Python或特定领域的语言
• 对机器学习的兴趣：行业趋势和您对未来ML组件的愿景
• 行业或产品特定问题：如何掌握通用机器学习知识并将其应用于特定产品

ML面试问题现在主要集中在系统设计上。在ML系统设计面试部分，开放式ML问题，有望建立端到端的机器学习系统。常见的示例是推荐系统，视觉理解系统和搜索排名系统。

公司特定流程

在进入前40个机器学习面试问题之前，让我们首先看一下顶级公司在面试重点上的不同之处。

Google ML面试

Google ML面试通常称为机器学习工程师面试，着重强调算法，机器学习和Python的技能。

一些常见的问题包括梯度下降，正则化/归一化方法和嵌入。

面试过程将是通用的，而不是专注于一个特定的团队或项目。通过面试后，他们会给你分配到适合的技能的团队。

Amazon ML访谈

称为机器学习工程师面试的亚马逊机器学习采访主要集中于电子商务机器学习工具，云计算和AI推荐系统。

预计Amazon ML工程师将构建ML系统并使用深度学习模型。数据科学家弥合了技术和业务方面之间由数据驱动的差距。研究科学家接受了更高水平的教育，并致力于改善ASR，NLU和TTS功能​​。

ML访谈的技术部分侧重于ML模型，偏差方差折衷和过度拟合。

Facebook ML面试

Facebook ML面试包括通用算法问题，ML设计和系统设计。你需要使用新闻提要排名算法和本地搜索排名。Facebook寻找寻求了解端到端ML系统组件（包括部署）的工程师。

你可能会遇到的一些常见的采访标题是研究科学家，数据科学采访或机器学习工程师。与亚马逊一样，他们对通才知识的关注点和需求也略有不同。

Twitter ML访谈

Twitter的数据科学家角色包括分别针对不同团队量身定制的数据和研究科学家角色。

面试的技术部分测试您对ML理论（包括SQL和Python）的应用和直觉。Twitter寻找统计信息，实验模型，产品直觉和系统设计方面的知识。

初学者问题（10）

现在，让我们深入了解ML面试的前40个问题。这些问题分为初学者，中级，高级和产品特定问题。

1.偏差和方差之间的权衡是什么？

偏差（模型拟合数据的程度）是指由于ML算法中的假设不正确或过于简单而导致的误差，这会导致过度拟合。

方差（模型基于输入的变化量）指的是由于ML算法的复杂性而导致的错误，从而对训练数据的高水平变化和过度拟合产生了敏感性。

换句话说，简单的模型是稳定的（低方差）但有很大的偏差。复杂的模型容易过拟合，但表达了模型的真实性（低偏差）。误差的最佳减少需要权衡偏差和方差，以避免高方差和高偏差。

2.解释有监督和无监督机器学习之间的区别。

监督学习需要训练标记的数据。换句话说，监督学习使用了基本事实，这意味着我们对输出和样本已有知识。这里的目标是学习一个近似输入和输出之间关系的函数。

另一方面，无监督学习不使用标记的输出。此处的目标是推断数据集中的自然结构。

3.监督学习和非监督学习最常用的算法是什么？