隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，AI工程師成為了眾多求職者夢(mèng)寐以求的職業(yè)。想要拿下這份工作，面試的時(shí)候得展示出你不僅技術(shù)過(guò)硬，還得能解決問(wèn)題。所以，提前準(zhǔn)備一些面試常問(wèn)的問(wèn)題，比如機(jī)器學(xué)習(xí)的那些算法，或者深度學(xué)習(xí)的框架，還有怎么優(yōu)化模型，這些都是加分項(xiàng)，能有效提高面試通過(guò)率。

本篇小編整理了一些高頻的機(jī)器學(xué)習(xí)方面的面試題，這些題目都是從實(shí)際面試中總結(jié)出來(lái)的，非常具有代表性和實(shí)用性，希望對(duì)你有幫助。

01

機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)學(xué)習(xí)算法的工作機(jī)制和數(shù)據(jù)處理方式來(lái)劃分不同的類型，常見(jiàn)的幾種主要類別包括?

答案：

監(jiān)督學(xué)習(xí)：模型在有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，例如分類和回歸。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：模型在無(wú)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，常見(jiàn)方法有聚類、降維。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)：結(jié)合了有標(biāo)簽和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，適合于標(biāo)簽數(shù)據(jù)有限的情況。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過(guò)試錯(cuò)方式和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制學(xué)習(xí)決策策略，適合序列決策問(wèn)題。

02

數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題主要有哪些？怎么解決?

答案：

缺失值：可以用均值、中位數(shù)、最近鄰等方法填充，或刪除缺失數(shù)據(jù)。

異常值：可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析或可視化手段檢測(cè)并處理，如使用中位數(shù)或百分位數(shù)替代。

數(shù)據(jù)噪聲：可使用平滑濾波、降噪算法等清洗數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)不平衡：可以通過(guò)過(guò)采樣、欠采樣或生成合成樣本(如SMOTE)來(lái)平衡數(shù)據(jù)分布。

03

機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法有哪些?

答案：

分類算法：如決策樹(shù)、支持向量機(jī)(SVM)、K近鄰(KNN)、樸素貝葉斯。

回歸算法：如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸。

聚類算法：如K均值、層次聚類、DBSCAN。

降維算法：如主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能體通過(guò)與環(huán)境互動(dòng)并獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來(lái)學(xué)習(xí)如何行動(dòng)，QLearning和Deep QNetworks(DQN)。

04

介紹一下scikitlearn庫(kù)？

答案：

scikitlearn是Python中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了豐富的算法接口，適合數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和評(píng)估、特征工程等。它的簡(jiǎn)潔 API和模塊化設(shè)計(jì)使其非常適合快速構(gòu)建和評(píng)估機(jī)器字習(xí)模型。

05

KNN算法是什么？它的特點(diǎn)是什么？

答案：

K近鄰(KNN)算法 是一種基于實(shí)例的分類方法。預(yù)測(cè)時(shí)，計(jì)算待分類樣本與訓(xùn)練集中各樣本的距離，選取最近的K個(gè)樣本，并根據(jù)多數(shù)投票或平均值進(jìn)行分類或回歸。

特點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、無(wú)參數(shù)訓(xùn)練，但計(jì)算復(fù)雜度高、易受噪聲影響。

06

交叉驗(yàn)證是什么？作用是什么？

答案：

交叉驗(yàn)證是一種將數(shù)據(jù)集分為多個(gè)子集，用于反復(fù)訓(xùn)練和測(cè)試的方法。常見(jiàn)的K折交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)分為K個(gè)分區(qū)，輪流作為驗(yàn)證集，余下部分作為訓(xùn)練集。交叉驗(yàn)證可有效評(píng)估模型的泛化能力，幫助選擇最佳模型參數(shù)。

07

深度學(xué)習(xí)框架中的Tensor是什么？怎么理解?

答案：

在深度學(xué)習(xí)框架中，Tensor是一個(gè)多維數(shù)組結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。它類似于NumPy中的數(shù)組，但更適合高效計(jì)算，尤其是在GPU或其他硬件加速器上。

Tensor可以是標(biāo)量(0維)、向量(1維)、矩陣(2維)、或更高維的數(shù)組(3維及以上)，這讓它能夠表示各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖像、視頻、文本等。

08

Tensor具有什么特性？

答案：

高效計(jì)算：Tensors支持自動(dòng)微分，可以高效計(jì)算梯度，適用于深度學(xué)習(xí)的反向傳播。

硬件加速：Tensors可以在CPU、GPU甚至TPU上高效運(yùn)行，大大加速了深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程。

09

Tensor的連續(xù)性指的什么?

答案：

Tensor 的連續(xù)性是指數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的存儲(chǔ)方式。如果一個(gè)Tensor是連續(xù)的，意味著它的數(shù)據(jù)在內(nèi)存中是連續(xù)排列的，便于高效地進(jìn)行計(jì)算和操作。連續(xù)的Tensor在內(nèi)存中分配了一個(gè)連續(xù)的空間，從而優(yōu)化了緩存命中率和數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。

10

不連續(xù)的tensor有什么問(wèn)題?

答案：

不連續(xù)的 Tensor是指其數(shù)據(jù)在內(nèi)存中并非連續(xù)存儲(chǔ)。這通常發(fā)生在某些操作之后，例如切片、轉(zhuǎn)置或其他某些變換。這種不連續(xù)性會(huì)帶來(lái)以下問(wèn)題：

1.性能下降：不連續(xù)的 Tensor可能導(dǎo)致計(jì)算時(shí)更多的內(nèi)存訪問(wèn)，從而降低性能。

2.操作限制：某些操作(例如使用 CUDA)要求輸入Tensor必須是連續(xù)的。不連續(xù)的 Tensor 可能需要額外的內(nèi)存拷貝(使用`tensor.contiguous())來(lái)轉(zhuǎn)換為連續(xù)形式，這增加了額外的開(kāi)銷(xiāo)。

11

PyTorch模型如何保存和加載?

答案：

1.保存和加載整個(gè)模型：這種方式會(huì)保存整個(gè)模型的結(jié)構(gòu)以及模型的狀態(tài)字典(state_dict)。

2.僅保存和加載模型的狀態(tài)字典：這種方式只保存模型的狀態(tài)字典，即模型參數(shù)的值，而不包括模型的結(jié)構(gòu)定義。

12

極大似然估計(jì)和貝葉斯估計(jì)有什么不同?

答案：

極大似然估計(jì)僅考慮觀測(cè)數(shù)據(jù)，而貝葉斯估計(jì)通過(guò)引入先驗(yàn)分布，能夠融入之前的知識(shí)進(jìn)行推斷。

13

如何理解交叉熵?fù)p失函數(shù)?

答案：

交叉熵?fù)p失函數(shù)用于衡量?jī)蓚€(gè)概率分布之間的差異，特別是用于分類問(wèn)題中真實(shí)標(biāo)簽和模型預(yù)測(cè)的分布。對(duì)于多分類問(wèn)題，它通過(guò)計(jì)算真實(shí)類別的概率對(duì)數(shù)的負(fù)值來(lái)懲罰模型的預(yù)測(cè)誤差，如果模型預(yù)測(cè)的分布與真實(shí)分布相差越大，交叉熵?fù)p失值就越高。

它可以被看作是預(yù)測(cè)分布與真實(shí)分布之間的距離，優(yōu)化時(shí)目標(biāo)是最小化這個(gè)損失，從而提高模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

14

部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型到生產(chǎn)環(huán)境時(shí)的主要考慮因素是什么？

答案：

部署模型時(shí)需要考慮模型的可擴(kuò)展性、性能監(jiān)控、版本控制、模型漂移、安全問(wèn)題以及與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成。

這些機(jī)器學(xué)習(xí)面試題，不光是理論，還有實(shí)際應(yīng)用，都是面試?yán)锝?jīng)常碰到的。

所以，準(zhǔn)備充分了，自然就能在面試官面前大放異彩，希望這些題目能幫你在面試中一路過(guò)關(guān)斬將，拿到你夢(mèng)寐以求的offer。

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