人工智能工程師高頻面試題匯總——機(jī)器學(xué)習(xí)篇

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寐以求的職業(yè)。想要拿下這份工作，面試的時候得展示出你不僅技術(shù)過硬，還得能解決問題。所以，提前準(zhǔn)備一些面試常問的問題，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，能有效提高面試通過率。

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，這些題目都是從實際面試中總結(jié)出來的，非常具有代表性和實用性，希望對你有幫助。

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)處理方式來劃分不同的類型，常見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。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)：模型在無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，常見方法有聚類、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)：通過試錯方式和獎勵機(jī)制學(xué)習(xí)決策策略，適合序列決策問題。

02

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題主要有哪些？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：可以通過統(tǒng)計分析或可視化手段檢測并處理，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：可以通過過采樣、欠采樣或生成合成樣本(如SMOTE)來平衡數(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、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)：智能體通過與環(huán)境互動并獲得獎勵或懲罰來學(xué)習(xí)如何行動，QLearning和Deep QNetworks(DQN)。

04

介紹一下scikitlearn庫？

答案：

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

05

KNN算法是什么？它的特點是什么？

答案：

K近鄰(KNN)算法 是一種基于實例的分類方法。預(yù)測時，計算待分類樣本與訓(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：實現(xiàn)簡單、無參數(shù)訓(xùn)練，但計算復(fù)雜度高、易受噪聲影響。

06

交叉驗證是什么？作用是什么？

答案：

交叉驗證是一種將數(shù)據(jù)集分為多個子集，用于反復(fù)訓(xùn)練和測試的方法。常見的K折交叉驗證將數(shù)據(jù)分為K個分區(qū)，輪流作為驗證集，余下部分作為訓(xùn)練集。交叉驗證可有效評估模型的泛化能力，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是一個多維數(shù)組結(jié)構(gòu)，用于存儲和處理數(shù)據(jù)。它類似于NumPy中的數(shù)組，但更適合高效計算，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：

高效計算：Tensors支持自動微分，可以高效計算梯度，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)存中的存儲方式。如果一個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)行計算和操作。連續(xù)的Tensor在內(nèi)存中分配了一個連續(xù)的空間，從而優(yōu)化了緩存命中率和數(shù)據(jù)訪問速度。

10

不連續(xù)的tensor有什么問題?

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。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)性會帶來以下問題：

1.性能下降：不連續(xù)的 Tensor可能導(dǎo)致計算時更多的內(nèi)存訪問，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())來轉(zhuǎn)換為連續(xù)形式，這增加了額外的開銷。

11

PyTorch模型如何保存和加載?

答案：

1.保存和加載整個模型：這種方式會保存整個模型的結(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

極大似然估計和貝葉斯估計有什么不同?

答案：

極大似然估計僅考慮觀測數(shù)據(jù)，而貝葉斯估計通過引入先驗分布，能夠融入之前的知識進(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)用于衡量兩個概率分布之間的差異，特別是用于分類問題中真實標(biāo)簽和模型預(yù)測的分布。對于多分類問題，它通過計算真實類別的概率對數(shù)的負(fù)值來懲罰模型的預(yù)測誤差，如果模型預(yù)測的分布與真實分布相差越大，交叉熵?fù)p失值就越高。

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

14

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

答案：

部署模型時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關(guān)斬將，拿到你夢寐以求的offer。

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