ОЖИДАЙТЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПО ФРЕЙМВОРКАМ И МОДЕЛЯМ МАШИННОГ | Machine learning Interview

ОЖИДАЙТЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПО ФРЕЙМВОРКАМ И МОДЕЛЯМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, А ТАКЖЕ НЕКОТОРЫЕ КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ.

Вам следует «убрать свои фреймворки и распространенные модели машинного обучения, например PCA, регрессию и кластеризацию». Вы также должны быть в состоянии «продемонстрировать понимание общих стеков машинного обучения у облачных провайдеров (AWS, Azure или GCloud), например, с помощью AWS - S3 buckets или RDS + lambda + AWS ML и т. д.»
Или воспользуйтесь этим советом Аллена Лу, бывшего стажера по машинному обучению в Google, который в недавнем посте на Quora изложил вопросы собеседования при приеме на работу по машинному обучению, которые он решал, чтобы получить стажировку: «Общие вопросы будут сосредоточены на основных темах машинного обучения, таких как логистическая регрессия, SVM, наивный байесовский метод и т. д. Вас также, вероятно, спросят об основных принципах нейронных сетей, таких как полносвязные уровни, функции активации и плюсы / минусы глубокое обучение (больше скрытых слоев)».
Однако Google не остановился на технических вопросах. (Зачем им?) Как и в вопросах, связанных с принятием решений, которые мы упоминали ранее, Google также любит немного концептуально. Лу говорит: «вы можете ожидать некоторых концептуальных вопросов, таких как смещения и дисперсии, различные функции потерь, переоснащение / регуляризация и т. д.»
Итог: опять же, технические вопросы собеседования будут разными, но лучший способ подготовиться к ним - это просмотреть все основные темы машинного обучения, которые вы изучили, чтобы вы чувствовали себя комфортно, говоря о них.

@machinelearning_interview