机器学习是人工智能和计算机科学的一部分。它通过数据和算法提高准确性来模仿人类学习。机器学习工程师研究、构建和创建自主或自运行的人工智能系统。此外，他们还创建了可以学习和预测的人工智能算法。在这篇博客中，我们为新手和经验丰富的工程师整理了机器学习面试问题和答案，这对于您开始准备面试很有帮助。
机器学习工程师的职责
机器学习工程师的职责因组织而异。一般来说，机器学习工程师的职责包括以下内容：
- 创建机器学习系统
- 创建、研究和实施机器学习算法
- 分析数据集
- 运行机器学习测试
- 根据测试结果改进模型
- 培训和再培训系统
- 根据用户的要求创建定制的机器学习应用程序
机器学习基本面试问题
如果您正在寻找人工智能/机器学习领域的工作，您必须准备好某些面试问题。以下是基本机器学习面试问题的一些首选问题：
Q1.您能解释一下机器学习的不同类型吗？
机器学习分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。在监督机器学习中，模型根据先前标记的数据做出决策。
在无监督学习中，不存在标记数据。在此，通过模型分析输入数据以识别模式、关联和异常值。
在强化机器学习中，模型通过比较从先前行为中获得的奖励来从先前的错误中学习。
Q2。你了解什么是半监督机器学习吗？
它是监督学习和无监督学习的结合。在这种情况下，算法是使用标记数据和未标记数据的混合进行训练的。标记数据标记剩余的未标记数据以供进一步分析和使用。
Q3。为什么引入机器学习？
让生活更轻松。它通过人工智能应用程序和解决方案自动执行不同的任务。
Q4。归纳学习和演绎学习有什么区别？
在归纳学习中，模型使用一组观察到的实例、事实和信息来得出结论。在演绎学习中，观察是根据结论形成的。
Q5.数据挖掘和机器学习有什么区别？
数据挖掘是使用机器学习算法分析结构化数据以发现抽象信息和未知模式的过程。同时，机器学习是代表这些算法的研究、创建和开发的过程。它使处理器无需人工编程即可学习一些东西。
Q6.您知道机器学习中过度拟合的含义及其发生的原因吗？
当统计模型显示随机误差而不是潜在关联时，就会发生过度拟合。在过度拟合模型中，机器对新数据集给出不准确的预测或随机错误。它通常由于以下原因而发生：
- 当我们有一个小的训练数据集时，模型会尝试从中学习。
- 训练数据包含不准确的信息。
- 该模型非常复杂。
Q7.如何避免过度拟合？
- 通过简化数据
- 使用更多数据进行训练
- 使用数据增强
- 删除不必要的功能
Q8.分类和回归有什么区别？
分类用于产生离散结果。它用于将数据分类为主要电子邮件、垃圾邮件和非垃圾邮件、男性或女性以及真实或虚假电子邮件。回归用于处理连续数据，例如预测特定时间的股票价格或薪资等。
Q9.机器学习模型构建的不同阶段是什么？
模型构建分为三个阶段：构建、测试和实施。
Q10.您能说出一些有监督的机器学习应用程序吗？
监督机器学习有多种应用。一些重要的内容是：
- 欺诈识别
- 卫生保健
- 情感分析
- 电子邮件识别
Q11.什么是深度学习？
它是机器学习的一个分支，与神经网络相关。在深度学习中，系统可以使用人工神经网络像人类一样思考和学习。
Q12.您能解释一下无监督机器学习技术吗？
无监督学习中使用两种技术：聚类和关联。
聚类： 它要求将数据划分为子集，称为集群。这些子集包含相同类型的数据。
协会： 在该技术中，发现不同变量之间的关联或关系模式。
Q13.解释一下链表和数组。
这是最常被问到的机器学习基本面试问题之一。
大批： 它是一种广泛实现为所有现代编程语言的默认类型的数据类型。它用于存储相似类型的数据。
链接列表： 链表是使用指针连接的相同类型元素的有序组。
线性回归是一种监督机器学习算法，用于查找因变量和自变量之间的线性关系以进行预测分析。线性回归方程为 Y = A + B.X。
实习生机器学习面试问题及解答
在参加机器学习面试之前正在为实习生寻找一些练习测试吗？那么这份针对实习生的机器学习面试问题列表就是您的完美选择。
Q15.您将如何解释机器学习中的决策树？
决策树被定义为监督机器学习。在决策树中，数据集根据参数进行划分。当数据库被分成更小的子集时，它会开发类似于树结构的分类或回归模型。
Q16.您对贝叶斯网络了解多少？
贝叶斯网络也称为信念网络或休闲网络。它们用于表示变量集之间概率关系的图形模型。
Q17.什么是类型 1 和类型 2 错误？
I 类错误称为“误报错误”。当结果显示错误结果（即使结果是正确的）时，就会出现这种情况。
II 类错误也称为“假阴性错误”。当测试结果表明接受了错误条件时，就会出现这种情况。
Q18.机器学习中的假设到底是什么？
该假设是机器学习中的一个函数。它有助于逼近目标函数并执行所需的输入输出映射。
Q19.解释 bagging 和 boosting 之间的相似之处。
- 它们都用于投票。
- 它们提高了机器学习模型的稳定性。
- 它们结合了相同类型的模型。
- 两者都能有效减少方差并提高稳定性。
- 在这两种情况下，最终的决定都是通过结合 N 个学习者的预测来做出的。
Q20。解释 bagging 和 boosting 之间的区别。
| 套袋 | 提升 |
|---|---|
| 各个模型是单独构建的。 | 每个新模型都会受到前一个模型性能的影响。 |
| 分类器是并行训练的。 | 在此过程中训练基础分类器。 |
| 如果分类器不稳定，则应使用 Bagging。 | 如果分类器稳定，只需增强它们即可。 |
| 原始数据集被分为几个子集。 | 新的子集包括先前受模型限制的组件。 |
| 它用于组合属于同一类型的预测。 | 它用于组合属于不同类型的预测。 |
| 它用于减少方差。 | 它用于减少偏差。 |
Q21.您能解释一下 bagging 和 boosting 吗？
Bagging 是引导聚合的另一种说法。它提高了用于分类和回归目的的机器学习算法的强度和准确性。
Boosting 是一种用于减少偏差和方差的方法。 它是一系列机器学习算法，可将弱学习者转变为强学习者。
Q22.基因编程是什么意思？
一种包括自动编程而无需手动交互的机器学习技术被称为遗传编程。它与其他形式的机器学习结合使用。它执行符号回归和特征分类。
Q23.解释相关性和协方差。
相关性表示两个随机变量彼此关联的程度。相关性的值介于-1 和+1 之间。
另一方面，协方差表示两个随机变量之间线性关系的方向。协方差的值介于负无穷大和正无穷大之间。
Q24.对您来说，模型准确性和模型性能哪个更重要？
有些模型具有较高的准确度，但其预测能力却较差。因此，当性能水平为零时，使用更高精度的模型是没有意义的。因此，模型准确性只是模型性能的一个子集。因此，您应该优先考虑性能而不是准确性。
Q25.您能解释一下如何构建数据管道吗？
数据管道是机器学习工程师的面包和黄油。他们采用数据科学模型，并发现创新和创造性的方法来自动化和扩展它们。要构建数据管道，您应该熟悉 Apache 或 Airflow 等工具以及可以轻松托管模型和管道的平台。这些平台包括 Google Cloud、AWS 或 Azure。
Q26.机器学习中的 Epoch 是什么意思？
术语“epoch”用于检测训练数据集中的传递次数。它指的是训练数据通过算法的整个过程。
新生机器学习面试问题
现在让我们继续讨论针对新生的机器学习面试问题。
Q27.你如何向孩子解释机器学习？
借助机器学习，您可以教计算机如何做出决策，而无需任何人为干预。就像我们从经验中学习新东西一样，计算机也可以从给定的数据中学习。通过机器学习，计算机可以找出模式并做出预测。
Q28.您能解释一下精确度和召回率吗？
精确度和召回率从数据库中检索数据。它们是机器学习中用于模式识别和分类的性能矩阵数据。这些概念用于开发提供精确结果的模型。
Q29. KNN 与 K 均值有何不同？
KNN（K 最近邻）是一种用于分类目的的监督算法。同时，K-means是一种无监督算法，主要用于聚类。
Q30。机器学习和深度学习有什么区别？
机器学习是人工智能的一种应用，它允许系统从经验中学习并在无需编程的情况下进行改进。
深度学习是机器学习的一个子集，其中人工神经网络和循环神经网络结合在一起。它就像人脑一样进行复制。
Q31.解释机器学习算法中的混淆矩阵。
混淆矩阵是用于衡量算法性能的特定表。该矩阵有两个参数：实际参数和预测参数。要理解这个概念，请考虑这个混淆矩阵：
| 是的 | 不 | |
| 是的 | 12 | 3 |
| 不 | 1 | 9 |
对于实际值（垂直）：是 = 12 + 1 = 13；否 = 3 + 9 = 12。
同样，对于预测值（水平）： Yes = 12 + 3 = 15；否 = 1 + 9 = 10。
为了使模型准确，对角线处的值应该较高。
该矩阵总共包含 25 个观测值。
Q32.什么是假阳性或假阴性，为什么它们很重要？
机器学习中的误报和漏报是指模型错误预测的结果。它们很重要，因为它们可能在医疗诊断和欺诈检测等应用中产生严重后果。因此，最小化它们以提高模型的准确性和性能非常重要。
Q33.如何处理数据集中丢失或损坏的数据？
它包括删除缺失数据或用常量或计算值填充缺失值等操作。我们还可以使用插值或机器学习算法来预测缺失值。技术的选择取决于我们正在处理的数据集的类型。
Q34。监督学习和无监督学习有哪些不同的功能？
监督学习的功能是：
- 分类
- 语音识别
- 回归
- 注释字符串
- 时间序列预测
无监督学习的功能包括：
- 发现数据模式
- 将数据表示为不同参数的方法
- 研究数据以获得潜在有价值的见解。
- 搜索数据库中存在的异常证据
- 探索潜在的相关性和坐标
Q35.机器学习中的偏差和方差是什么？
偏见： 偏差是平均预测值与实际正确值之间的差异。偏差值越低，模型提供的性能越好。
方差： 方差是一个数字，表示训练集的预测与其预期值之间的差异。高方差导致较大的输出波动。
Q36。机器学习中的PCA是什么？
PCA stands for Principal Component Analysis. It is a popular unsupervised learning technique for reducing the dimensionality of data. It is used to visualize multidimensional data. Its purpose is to discover a collection of uncorrelated dimensions and rank them based on variance.
Q37. Can you please explain the SVM algorithm?
SVM is a powerful and versatile supervised Machine Learning model that can perform linear or non-linear classification and regression. For example, we have a set of data points, and each belongs to a certain class. The goal is to separate these points into classes.
In this algorithm, a data point is viewed as a p-dimensional vector where we can easily separate points with a p-1-dimensional hyperplane. This is known as a linear classifier. There are many hyperplanes used in the algorithm to divide data into classes. The best can be chosen based on the present data.
Q38. What is cross-validation?
Cross-validation is a method of dividing all the present data into three parts: training, testing, and validation data.
Advanced Machine Learning Engineer Interview Questions
Following are some advanced Machine Learning engineer interview questions.
Q39. What is Machine Learning bias?
A bias in the data represents the inconsistency of the data. The inconsistency can occur for several reasons that are not mutually exclusive. If you are seeking a career in Machine Learning, you can opt for this in-depth Machine Learning course.
Q40. What is a neural network?
A neural network is a kind of human brain. It has neurons linked together in the same way that the human brain does.
It recognizes patterns and solves common problems in Machine Learning, artificial intelligence, and deep learning without the intervention of humans.
Q41. What is ensemble learning?
Ensemble learning combines multiple Machine Learning models to develop more powerful models that can work with great efficiency.
Q42.如何确保选择最佳的机器学习算法？
这取决于我们拥有的数据集。如果数据是离散的，那么 SVM 算法就很棒。如果它是连续的，那么线性回归是一个不错的选择。
根据分析，例如变量是连续的、分类的还是离散的，人们可以为特定数据集选择最适合的算法。
Q43。解释随机森林及其工作原理。
随机森林是一种多功能的机器学习方法，能够执行分类和回归任务。它的工作原理类似于 bagging 和 boosting，其中数据集被组合在一起。它从数据集中的随机列样本构建一棵树以进行测试。
Q44。解释通货膨胀因素的方差。
方差膨胀因子是对许多回归变量集合中多重共线性量的估计。
Q45。描述您最喜欢的机器学习算法。
您可以在答案中包含的一些最佳算法是线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯等。请记住，您在答案中提到哪种算法并不重要；重要的是您在答案中提到哪种算法。应以尽可能最好的方式描述您选择它的原因。请务必展示您在该领域的专业知识。
Q46。 “朴素贝叶斯”分类器中的“朴素”是什么意思？
它做出的假设可能是真的，也可能不是。在该算法中，假设一个类中存在的特征与另一类中给出的其他特征不相关。
例如，您可以用红色和圆形来描述结果的樱桃，而忽略水果的其他特征。然而，这个假设可能正确，也可能不正确，因为苹果也符合相同的描述。因此，根据所应用的条件，朴素假设可能是正确的，也可能是错误的。
Q47.您将选择什么方法来了解哪种机器学习算法最适合分类问题？
为分类问题选择算法没有严格的规则。不过，这里有一些您可以使用的指南。
- 如果准确性是主要目标，请选择不同的算法并交叉验证它们。
- 如果训练数据集较小，可以使用高偏差和低方差的模型。
- 如果训练数据集很大，可以使用高方差和低偏差值的模型。
Q48.你知道亚马逊引擎是如何推荐其他值得购买的东西的吗？
当用户从亚马逊购买任何商品时，该公司会存储购买数据以供将来参考。它还会找到该人将来可能有兴趣购买的其他相关产品。使用关联算法可以识别给定数据集中的模式。它可以帮助大型组织增加未来的销售额。
Q49。在什么情况下可以使用分类而不是回归？
当目标是分类的时使用分类，当目标值是连续的时使用回归。当我们想要预测一个分类变量时，即输出是有限数量的类别之一。在这种情况下，我们使用分类。
当我们想要预测一个连续变量时，即输出可能是一个实数或一组实数。在这种情况下，我们使用回归。
Q50。如何利用机器学习技能创收？
机器学习技能可以通过多种方式产生收入。其中包括开发企业预测模型、构建推荐系统、创建聊天机器人、构建欺诈检测系统以及开发个性化营销活动。选择是无穷无尽的，您只需要一个独特的想法即可将其变为现实。
结论
随着人工智能和机器学习的引入，世界发生了很大变化。因此，在这些领域从事职业固然很棒，但在参加面试之前，请务必做好准备。了解招聘人员可以提出哪些类型的机器学习面试问题至关重要。该博客将帮助您解决主要的机器学习问题。
