GitHub上AI岗位面试笔记(机器学习算法/深度学习/ NLP/计算机视觉)

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: GitHub上AI岗位面试笔记(机器学习算法/深度学习/ NLP/计算机视觉)

目录

机器学习


深度学习


自然语言处理与数学


算法题和笔试题


推荐阅读


工具


最近在GitHub上淘到一个很棒的AI算法面试笔记,特地分享给小伙伴们~


GitHub地址:https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese

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如上所示为整个项目的结构,其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点,读者可回顾整体的知识架构。后面从算法到笔试面经主要提供的是问题及解答方案,根据它们可以提升整体的解题水平与编程技巧。


面试题多种多样,但机器学习知识就那么多,那么为了春招或春季跳槽,何不过一遍 ML 核心知识点?在这个 GitHub 项目中,作者前一部分主要介绍了机器学习及各子领域的知识点。其中每一个知识点都只提供最核心的概念,如果读者遇到不熟悉的算法或者遇到知识漏洞,可以进一步阅读相关文献。


项目主要从机器学习、深度学习、自然语言处理和数学等方面提供详细的知识点,因为作者比较关注 NLP,所以并没有提供详细的计算机视觉笔记。


机器学习

首先对于机器学习,项目主要从基础概念、基本实践、基本算法和集成学习专题这四个方面概括 ML 的总体情况。其中基础概念可能是最基本的面试问题,例如「偏差方差怎么权衡?」、「生成模型和判别模型的差别是什么?」、「先验和后验概率都是什么,它们能转换吗?」。


这些知识点一般是入门者都需要了解的,而对于 ML 基本实践,主要会从如何做好传统 ML 开发流程的角度提问。例如「你如何选择超参数,能介绍一些超参数的基本搜索方法吗?」、「混淆矩阵、准确率、精确率、召回率或 F1 值都是什么,如何使用它们度量模型的好坏?」、「你能介绍数据清洗和数据预处理的主要流程吗,举个例子?」。

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深度学习

深度学习的内容就相对比较多了,目前也有非常多的笔记或资料,但是我们可能会感觉深度学习的问题并没有机器学习难。顶多会让我们手推一个反向传播算法,不会像手推支持向量机那样让我们从表达式推一下卷积网络。如果要为深度学习打基础,其实最好的办法是学习 Ian Goodfellow 的《Deep Learning》,我们只要阅读这本书的前两部分:应用数学与机器学习基础;深度网络:现代实践。第三部分因为涉及大量前沿研究的东西,我们暂时可以不急着学。

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自然语言处理与数学

NLP 很多知识点其实都不算基础内容,这需要根据我们自己学习的领域收集复习内容。不过像 NLP 基础或词嵌入等知识点,项目作者介绍得很详细,它们也是 NLP 面试必备知识。


最后还有一些数学知识点,它们是算法工程师面试所需要具备的基础。例如今日头条算法工程师的实习生面试会问:「在圆环上随机选取 3 个点,这 3 个点组成锐角三角形的概率?」,或者其它算个积分之类的。

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算法题和笔试题

对于编程面试,基础算法是必不可少的,它们一般体现在笔试题上,例如数据结构、动态规划或排列组合等。很多开发者可能感觉笔试解题会很难,因为题目并不会告诉你需要用什么样的基础算法来解决,全靠我们自己一步步解析题目。这就要求我们对各种基础算法都比较熟悉。

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推荐阅读

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huihut / 采访:C / C ++面试知识总结

CSDN博客/ 结构之法算法之道

牛客网/ 笔试面经

GitHub搜索:深度学习访谈

GitHub搜索:机器学习访谈

工具

在线LaTeX公式编辑器http://private.codecogs.com/latex/eqneditor.php


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