机器学习面试问题将评估您对该主题的兴趣。如果您对这个主题充满热情，您可以在各种技术和 FAANG+ 公司的任何机器学习系统设计面试中取得好成绩。
机器学习需要解决现实世界的问题。机器学习算法从数据中学习，而不是使用硬编码规则来解决问题。大约 82% 的公司正在使用机器学习和人工智能来充分利用其投资。因此，对机器学习专家的需求猛增。
通过阅读一些最常见的机器学习工程师面试问题，了解如何准备机器学习面试。
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这是我们将在本文中讨论的内容：
- 如何准备机器学习面试？
- 关于编程技能的机器学习面试问题
- 机器学习算法和理论面试题
- 关于一般兴趣的机器学习面试问题
- 用于练习的机器学习面试问题示例
- 机器学习面试问题常见问题解答
如何准备机器学习面试？
如果您正在寻找如何准备机器学习面试，您必须掌握有关该主题的深入知识。机器学习工程师面试问题主要有以下四个方面：
- 机器学习 - 概率、统计学、线性代数、决策树等等
- 深度学习 - 关于神经网络的一切
- 软件 - 算法和数据结构
- 领域专业知识 - 视觉、NLP、语音、压缩、量化、金融、硬件、计算机架构等
在最初阶段，你应该从书本上做好准备。您必须了解机器学习的基础知识、术语及其范围，才能在机器学习系统设计面试中表现出自己的合适人选。
您应该简要提及有关机器学习的经验。技术公司寻找经验丰富、知识渊博的机器学习工程师。您应该仔细阅读职位描述并准备一份他们正在寻找的关键职位列表。如果他们正在寻找系统设计机器学习工程师，您可能会在面试中遇到行为和情境问题。
此外，要在第一次尝试中破解任何面试，您必须准备机器学习工程师面试问题并学习如何专业地回答这些问题。以下是 50 多个机器学习面试问题，您可以练习这些问题，让面试官知道您是他们公司的合适人选。
您必须事先排练机器学习工程师面试问题。您必须练习演讲并学习如何专业地回答它们。以下是一些基于编程技能、算法和公司的机器学习工程师面试问题。
关于编程技能的机器学习面试问题
Q1.如何处理数据集中损坏或丢失的数据？
您可以通过删除这些行或列或将其替换为其他值来找到数据集中损坏或丢失的数据。有两种方法 - isnull() 和 dropna()。这些方法将帮助您找到丢失/损坏的数据列。如果您想用占位符值填充无效值，可以使用 fillna() 方法。
Q2。你知道Spark是什么吗？您有使用它的经验吗？
这是常见的机器学习面试问题之一，可测试您在 Spark 方面的知识和经验。 Spark 是一个很好的工具，用于快速处理大量数据集。目前需求旺盛。因此，如果你想成功完成机器学习面试，你必须拥有足够的知识和使用它的经验。
Q3。列表和数组有什么区别？
列表和数组的区别是：
Q4。什么是哈希表？
哈希表是一种产生关联数组的数据结构。哈希表用于数据库索引。在哈希表中，键通过哈希函数映射到某些值。
Q5.外键和主键与 SQL 有何关系？
如果您正在尝试顶级技术公司或 FAANG 公司的机器学习面试问题，您必须对各种数据格式有深入的了解。 SQL 就是其中之一。您应该熟悉如何操作 SQL 数据库。主键和外键之间的主要区别是：
Q6. JSON 支持哪些数据类型？
您必须精通 JSON 才能回答这些类型的机器学习面试问题。您可以操作 JSON 中的六种数据类型 - 数字、字符串、对象、空值、数组和布尔值。
机器学习算法和理论面试题
Q1.偏差和方差有什么区别？
偏差是由于学习算法中过于简单化的假设或错误的假设而产生的错误。如果您使用偏差，可能会导致模型对数据拟合不足，预测准确性较低。
另一方面，方差是由于学习算法的复杂性而产生的误差。在方差方面，您的数据对高度变化高度敏感，导致您的模型过度拟合数据。最终，您的模型将携带训练数据中的噪声，以便对测试数据有用。
Q2。您将如何区分监督机器学习和无监督机器学习？
监督学习需要训练标记数据。例如，要对监督学习任务进行分类，您必须首先标记将用于训练模型的数据。相比之下，无监督学习不需要明确地标记数据。
Q3。 ROC 曲线如何运作？
ROC 是各种阈值下真阳性率和假阳性率之间对比的图形表示。您应该知道，它通常用作真阳性（模型的敏感性）与假阳性（触发误报的后果或概率）之间权衡的代理。
Q4。什么是贝叶斯定理？它在机器学习中有何用处？
要回答基于贝叶斯定理的机器学习面试问题，您必须对此类数学主题有清晰的概念。使用贝叶斯定理，您可以在已知的先验知识的情况下获得事件的后验概率。贝叶斯定理特别包括朴素贝叶斯分类器。
Q5.什么是“朴素”贝叶斯朴素？
朴素贝叶斯被认为是朴素的，因为它使得假设在现实生活中的数据中无法看到。尽管它有实际应用，特别是在文本挖掘中，但所得的概率意味着特征的绝对独立性，这是现实生活中永远无法满足的条件。
Q6. L1 和 L2 正则化有什么区别？
L1 是二进制/稀疏的，许多变量的权重被分配为 1 或 0。它对应于在项之前设置拉普拉斯算子。相反，L2 正则化倾向于将误差分散到所有项中。 L2 对应于高斯先验。
Q7.什么是深度学习？它与其他机器学习算法有何不同？
您必须精通深度学习才能回答这些类型的机器学习面试问题。深度学习是机器学习的一个子集。它涉及神经网络来执行以下操作：
- 如何使用反向传播以及一定的原则
- 如何对大量半结构化和未标记数据进行准确建模
它代表一种无监督学习算法，通过使用神经网络来学习数据表示。
关于一般兴趣的机器学习面试问题
Q1.您有机器学习方面的研究经验吗？
要知道，各种顶尖的技术公司和FAANG公司都在寻找经验丰富的机器学习工程师。因此，在回答这些类型的机器学习面试问题时，您必须强调您的经验，以便在招聘过程中发挥作用。您可以告诉他们由该领域的领导者共同撰写或监督的研究论文。
Q2。您最喜欢的机器学习模型用例是什么？
在面试中会提出这些类型的问题来测试您对机器学习的深入了解。确保记住一些例子并描述引起您共鸣的内容。您必须表现出对如何实施机器学习的兴趣。
Q3。您通常从哪里获取数据集？
这些是最常被问到的机器学习面试问题。您应该对机器学习充满热情才能回答此类问题。回答这些问题将对任何 FAANG 或顶级科技公司的面试官产生强烈影响。您必须对数据集有足够的了解，并且知道哪一个数据集最好。
Q4。您最喜欢探索哪些 API？
您需要对 API 有清晰的概念才能回答这些类型的机器学习面试问题。如果您使用过外部数据源，那么回答这些问题会更容易。您可以提及您过去运行过的实验和管道的类型。您还可以提及过去几年 API 的使用发生了怎样的变化。
Q5.您认为量子计算将如何影响机器学习？
这些类型的机器学习面试问题测试您对量子计算的兴趣。您必须回答这些有关当前情况以及这种新格式和思维方式将如何改变未来的问题。您必须展示您在该领域的知识，以表明您对更高水平的机器学习的浓厚兴趣。
用于练习的机器学习面试问题示例
以下是一些可供您练习的机器学习面试问题示例：
- 机器学习有哪些不同类型？
- 什么是过度拟合，如何避免过度拟合？
- 机器学习模型中的“训练集”和“测试集”是什么？您将为训练、验证和测试集分配多少数据？
- 解释机器学习算法的混淆矩阵。
- 编写并行实现的伪代码。
- 您使用哪些数据可视化工具？
- 机器学习模型构建的三个阶段是什么？
- 给定两个长度相同的字符串 A 和 B，求是否可以在公共点处切割这两个字符串，使得 A 的第一部分和 B 的第二部分形成回文。
- XML 和 CSV 在大小方面如何比较？
- 归纳机器学习和演绎机器学习有什么区别？
- 您将如何构建数据管道？
- KNN 与 k 均值聚类有何不同？
- 什么是主成分分析？你什么时候使用它？
- 您能在不到一分钟的时间内解释一下您最喜欢的算法吗？
- 什么是 I 类错误和 II 类错误？
- 什么是傅里叶变换？
- 概率和可能性有什么区别？
- 什么是F1分数？你将如何使用它？
- 详细解释SVM算法。
- 模型性能和模型准确性哪一个更重要？
- 决策树是如何剪枝的？
- 生成模型和判别模型有什么区别？
- 您将如何处理不平衡的数据集？
- 如何确保模型不会过度拟合？
- 什么是内核技巧？它有什么用？
- 您如何看待当前的数据流程？
- 如何利用机器学习技能来创收？
- 您将如何为我们公司的用户实施推荐系统？
- 您认为我们业务中最有价值的数据是什么？
- 您将如何对待 Netflix 大奖赛？
- 您认为谷歌如何训练自动驾驶汽车的数据？
- 你会如何模拟 AlphaGo 在围棋比赛中击败李世石的方法？
- 您对 GPT-3 和 OpenAI 的模型有何看法？
- 如何设计电子邮件垃圾邮件过滤器？
- 您训练哪些模型是为了娱乐？您使用什么 GPU/硬件？
机器学习面试问题常见问题解答
Q1.我如何准备机器学习面试问题？
要准备机器学习系统设计面试，您必须根据您在计算机科学基础知识、机器学习算法、这些算法的应用以及其他相关主题方面的技能练习问题。您还必须精通深度学习软件工程，并回答与压缩、量化、金融、硬件等相关的问题。
Q2。机器学习面试问题容易吗？
机器学习面试问题因公司和职位类型而异。然而，如果您了解机器学习的基础知识，那么这些问题很容易回答。因此，为了在机器学习面试中取得好成绩，您必须获得有关该主题及其优点/缺点的大量知识。
Q3。机器学习面试问题是什么样的？
如果您正在准备机器学习面试，您可能会遇到技术编码和问题，例如对推文进行编码或查看流程日志。技术部分是测试你对机器学习理论的直觉。除此之外，您还可以将情景问题作为机器学习面试问题的一部分。
在机器学习面试中取得好成绩
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