郑州比较靠谱的人工智能培训机构榜

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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较受欢迎的面试问题。我们将介绍基本知识和知识，因此请抓住思路，让我们继续前进。

机器学习的主要方面

较好的方法是从较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？

描述机器学习的较简单，较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。