文档介绍：人工智能领域的机器学****面试题如果您对技术感兴趣并且正在寻找涉及数据科学的工作,那么您很可能已经听说过机器学****这个词笼罩着神秘的气氛-许多人对这个概念本身感到困惑。但是,如果您正在寻找如何成为AI工程师或商业智能开发人员,则可能对机器学****及其周围的一切非常熟悉。但是,如果您想为该工作评分,则必须准备一份工作面试。还有什么比修订机器学****面试问题更好的准备方法呢? 在本教程中,我们将研究一些有关机器学****的最受欢迎的面试问题。我们将介绍基本知识和高级知识,因此请抓住思路,让我们继续前进。机器学****的主要方面最好的方法是从最基本的机器学****工程师面试问题开始。这些是您在面试开始时可以期望得到的。通过这种方式,雇主希望查看您是否具有批判性思维能力,并能够形成自己的凝聚力思想。这就是为什么许多这样的问题将基于定义,比较,解释等等的原因。问题1:描述“机器学****您的绝大多数雇主可能会首先问您与此类似的问题。这样做有两个原因。首先,您的面试官无法继续进行其他一般性的机器学****面试问题,直到他们看到您是否首先了解什么是“机器学****此外,您的回答方式将显示您对定义的理解程度,或者换句话说,您可以以一种易于理解的方式很好地解释一个困难的话题。如果您只花了整整一个晚上从某个随机科学杂志上记下来的20根内衬,那么与您想办法自己解释的情况相比,它可能会给您带来更少的信誉。那么……什么是机器学****描述机器学****的最简单,最容易理解的方法可能是将其称为AI开发的特定哲学。这是一个科学领域,涉及如何使机器能够从提供给他们的信息中学****而无需事先进行编程。问题2:什么是“深度学****由于深度学****与机器学****息息相关,因此您甚至可能会遇到跨深度学****和机器学****面试的问题。深度学****是机器学****的一个分支。科学的这一方面与使机器的神经网络尽可能类似于人的大脑有关。问题3:“类型1”和“类型2”错误有什么区别? 类型1错误声称实际上已经发生了某事,而实际上却不可能发生。类型2错误的作用与此相反–声称这样做时没有任何反应。例如,这是一种很好的方法来帮助您记住两种类型的错误之间的区别:想象一下,如果类型1的错误是当您告诉狗狗是猫,而类型2的错误是当您告诉狗狗是猫。狗不能吠的狗。问题4:什么是“数据扩充”? 数据扩充是较简单的机器学****面试问题之一,是一种从旧数据中修改和创建新数据的方法。完成此操作的方法是保留目标不变或将其更改为已知的目标。问题5:为什么叫“朴素贝叶斯”? 朴素贝叶斯之所以被称为朴素,是因为它的思维方式。假定数据集中的每个元素的重要性相同。不用说,在日常情况下很少如此。问题6:深层网络或浅层网络哪个更??好? 您可以将其归类为比较机器学****面试问题之一,因为您必须对这两个网络有相当的了解,还必须能够对它们进行比较以找到明显的区别。深度网络通常被认为是更好的选择。这仅仅是因为它们由更多层组成,其中大多数层都是隐藏的–这有助于深度网络提取并构建更好的功能。问题7:什么是“傅立叶变换”? “傅立叶变换”方法用于将简单的通用函数转换为所谓的超函数。如果这是您想进一步扩展的机器学****面试问题之一,则可以将其与汽车拆解并查看所制造的所有不同零部件的情况进行比较。在......之外。问题8:什么是“卷积网络”? 通常,简单的网络使用连接的层来执行其过程。反过来,卷积网络是那些,而是采用连接层,使用卷积的。人