人工智能领域的机器学习面试题

人工智能领域的机器学习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习。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，则可能对机器学习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习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习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。

机器学习的主要方面

最好的方法是从最基本的机器学习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“机器学习”。

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习面试问题，直到他们看到您是否首先了解什么是“机器学习”。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……什么是机器学习？

描述机器学习的最简单，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习，而无需事先进行编程。

问题2：什么是“深度学习”？

由于深度学习与机器学习息息相关，因此您甚至可能会遇到跨深度学习和机器学习面试的问题。

深度学习是机器学习的一个分支。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习面试问题之一，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习面试问题之一，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

的机器学习面试问题之一，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。

人们偏爱使用卷积网络而不是标准的连接层网络的主要原因是，卷积网络具有较少的归因于它

们的参数。

问题9：我们应该了解“真实阳性率”和“召回率”之间的相关性吗？

尽管这听起来像是更高级的机器学习面试问题之一，但答案非常简单。这两个指标完全相同。

我们可以通过查看他们的公式TP / TP + FN来看到这一点。

问题10：什么是“反向传播”？

反向传播本身就是一个花哨的术语，它只是一种训练多层神经网络的方法。我们将通过从该方

法的最末端获取“错误”并将其放置在网络中的每个权重之内，使用该方法来训练网络。这样，

机器就有机会有效地应用其计算。

问题11：如果仅使用“验证集”而不应用“测试集”会怎样？

在机器学习面试问题中，这个问题可能会变得更棘手。

如果仅应用验证集，它将无法提供您要测试的模型的所有度量的准确估计。这是因为“测试集”用于测试该模型在截至该时间点尚未遇到的示例中的性能。因此，可以说，如果删除测试集，则会

自动破坏可能有效的测试结果。

问题12：演绎和归纳机器学习有什么区别？

主要区别在于它们的开始方式。归纳式机器学习始于得出结论的示例。演绎式机器学习从结论

开始，然后通过推论该结论是对还是错来进行学习。

问题13：方差和偏差在机器学习中如何发挥作用？

它们都是错误。差异是一个错误，是机器学习算法过于复杂的结果。偏差是一种错误，是由于

学习算法中的假设有误而导致的。不要混淆这些内容，因为在跟随机器学习面试问题时您将需要记

住它们。

问题14：什么是监督学习，它与无监督学习有何区别？

监督式机器学习是一个过程，其中输出被反馈到计算机中，供软件从中学习并在下一次获得更

准确的结果。无监督机器学习意味着计算机将无需初始培训就可以学习，这是对有监督的机器学习

的替代方法，其中“机器”接受了初始培训。

问题15：如何为分类问题选择算法？

在这种情况下，答案取决于所需的准确性程度和训练集的大小。如果训练集较小，建议选择低

方差/高偏差分类器。如果情况相反，则训练集很大，那么您应该选择高方差和低偏差的分类器。

高级机器学习面试题

现在，您对一般的机器学习以及在工作面试中可以期望的基本机器和深度学习面试问题类型有

了一些了解，我们可以继续学习更高级的内容。

但是，不要上当。您的雇主很可能不会要求您建立一个自给自足的AI系统，也不会写一本长达300页的书来介绍您学习深度学习的所有不同方式。在这种情况下，“高级”仅意味着问题将变