ML, DL学习面试交流总结

这帖子接着上一篇

这一篇我打算具体讲讲ML的准备和学习。因为本人非cs出身，更多的统计背景，可能接触的传统ML比较多，工作中限于一两年DL和devlops的应用，对infrastructure和Deep Learning理解深度也不大够。然后背景不同对问题的理解可能也不尽相同，所以大家更多的是参考，大家有啥问题也欢迎交流。下面大概分几块展开讲讲我觉得还不错的一些材料，ML design更多的是从面试角度讲，ML knowledge不管面试或者当作学习材料都可以参考。然后后边再讲下非传统ML我的一些学习，基本是关于推荐系统，deep learning， graph model啥的。在IT company，所谓的搜广推应用最多。对于搜索我有一个大概的了解，感觉水还不浅，没有深入研究过，广告设计面也比较广，我觉得应该更偏business应用，比如像ads quality，relevance，ranking，optimization等，有个大概了解，但应该也是各种ML tech的应用，我也没太深入。下面我主要focus一些ML techniques介绍下我的学习, 不展开讲很细节的问题和应用。帖子中各个link都是我看过或者看过几遍的一些材料，希望对大家有用。

1.        ML degisn
ML design这块基本MLE面试都会涉及，涉及的领域也比较广，比如不同的model，algorithm，business 场景，准备起来不是特别好准备。但是面试的时候还是有些trick可以用上。我觉得重点是分模块一步步把问题是啥，怎么解决，怎么衡量，上线说清楚。首先把问题的概览，big picture聊一下，然后看看interviewer的反应，他觉得可以继续一部分一部分展开，就每一个小的模块，具体展开讲讲。可能他这时有一个比较明确的方向，尽量读懂他的意图和hints，否则双方交流起来都很痛苦。任何时候看到面试官有想表达的意思，尽量停下来，否则自己跑偏了路线还夸夸其谈，后边的就很被动了。

地里有两个很好的帖子，大家可以参考下：
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-573328-1-1.html

下边这个blog是我面试时某公司提供的一个资料，也不错可以参考


2.        traditional ML knowledge
传统ML的知识我准备的不是太多，读书的时候学过一些ML的课，我准备的

您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览
您当前积分为 0。
使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式

游客，您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览
您当前积分为 0。
VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式
Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies

r的michelangelo automation都做的不错。现在aws各种service相对比较完善，sagemaker，ECR，EKS，lambda 的应用使得相对中小规模的公司也能很快搭建自己的一个平台。像sagemaker有不同的kernel，可以用custome docker image， external EMR train model，cpu，gpu，distrubted training都不是问题，很多feature也比较有意思，像experiment，autopilot，debugger，monitor等。deploy 时用Sagemaker endpoint, batch transform也都可以，所以像realtime，batch，streaming都可以做到，不知道以后再过几年，会不会各公司的infrastructure都被aws占领。

下面是几个bighead和michelangelo的几个链接，可以high level的了解下




这个帖子可能纯粹拿来准备面试也不是太合适，很多事关于一些model的学习。我也很希望大家有更多的交流，我希望能够继续maintain这个帖子，然后不太熟悉edit的一些操作啥的，后边多研究一下。大家有什么好的材料，或者建议欢迎交流！

求加大米～ 赠人之米，非减汝米，举手之劳，手留余香～

ansr3 发表于 2021-8-16 15:56
楼主这篇是面向什么level职位？亚麻L5？

最后去了亚麻，但我觉得也不限于亚麻吧，还是相对不同topic general的一些了解，也不是太深入。如果跟JD要求相关，都可以参考吧。

楼主这篇是面向什么level职位？亚麻L5？

useful and helpful

谢谢分享！

可惜积分不够，看不全。

mark mark mark

积分不够 哭了 lz能不能把积分降到105啊

谢谢分享，受益匪浅。祝楼主一切顺利。

好文！今年看还是很受用