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机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题

2018-05-09 10:51 来源:未知 编辑: admin 点击:
导读机器学习、大数据相关岗位的职责 根据业务的不同,岗位职责大概分为: 1、平台搭建类 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能还需要底
    机器学习、大数据相关岗位的职责
    根据业务的不同,岗位职责大概分为:
    1、平台搭建类
    · 数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识;
    2、算法研究类
    · 文本挖掘,如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等;
    · 推荐,广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等;
    · 排序,搜索结果排序、广告排序等;
    · 其它,· 广告投放效果分析;· 互联网信用评价;· 图像识别、理解。
    3、数据挖掘类
    · 商业智能,如统计报表;
    · 用户体验分析,预测流失用户。
    以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题,然后谈一谈答题和面试准备上的建议。
    面试问题
    1、你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法?
    2、你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些?
    3、你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架?
    4、基础知识· 无监督和有监督算法的区别?· SVM 的推导,特性?多分类怎么处理?· LR 的推导,特性?· 决策树的特性?· SVM、LR、决策树的对比?· GBDT 和 决策森林 的区别?· 如何判断函数凸或非凸?· 解释对偶的概念。· 如何进行特征选择?· 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合?· 介绍卷积神经网络,和 DBN 有什么区别?· 采用 EM 算法求解的模型有哪些,为什么不用牛顿法或梯度下降法?· 用 EM 算法推导解释 Kmeans。· 用过哪些聚类算法,解释密度聚类算法。· 聚类算法中的距离度量有哪些?· 如何进行实体识别?· 解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。· 写一个 Hadoop 版本的 wordcount· ……
    5、开放问题
    · 给你公司内部群组的聊天记录,怎样区分出主管和员工?
    · 如何评估网站内容的真实性(针对代刷、作弊类)?
    · 深度学习在推荐系统上可能有怎样的发挥?
    · 路段平均车速反映了路况,在道路上布控采集车辆速度,如何对路况做出合理估计?采集数据中的异常值如何处理?
    · 如何根据语料计算两个词词义的相似度?
    · 在百度贴吧里发布 APP 广告,问推荐策略?
    · 如何判断自己实现的 LR、Kmeans 算法是否正确?
    · 100亿数字,怎么统计前100大的?
    · ……
    答题思路
    1、用过什么算法?
    · 最好是在项目/实习的大数据场景里用过,比如推荐里用过 CF、LR,分类里用过 SVM、GBDT;
    · 一般用法是什么,是不是自己实现的,有什么比较知名的实现,使用过程中踩过哪些坑;
    · 优缺点分析。
    2、熟悉的算法有哪些?
    · 基础算法要多说,其它算法要挑熟悉程度高的说,不光列举算法,也适当说说应用场合;
    · 面试官和你的研究方向可能不匹配,不过在基础算法上你们还是有很多共同语言的,你说得太高大上可能效果并不好,一方面面试官还是要问基础的,另一方面一旦面试官突发奇想让你给他讲解高大上的内容,而你只是泛泛的了解,那就傻叉了。
    3、用过哪些框架/算法包?
    · 主流的分布式框架如 Hadoop,Spark,Graphlab,Parameter Server 等择一或多使用了解;
    · 通用算法包,如 mahout,scikit,weka 等;
    · 专用算法包,如 opencv,theano,torch7,ICTCLAS 等。
    4、基础知识
    · 个人感觉高频话题是 SVM、LR、决策树(决策森林)和聚类算法,要重点准备;
    · 算法要从以下几个方面来掌握 产生背景,适用场合(数据规模,特征维度,是否有 Online 算法,离散/连续特征处理等角度);原理推导(最大间隔,软间隔,对偶);求解方法(随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法);优缺点,相关改进;和其他基本方法的对比;
    · 不能停留在能看懂的程度,还要对知识进行结构化整理,比如撰写自己的 cheet sheet,我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程,如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达,总还是不如系统的梳理准备;从面试官的角度多问自己一些问题,通过查找资料总结出全面的解答,比如如何预防或克服过拟合。
    5、开放问题
    · 由于问题具有综合性和开放性,所以不仅仅考察对算法的了解,还需要足够的实战经验作基础;
    · 先不要考虑完善性或可实现性,调动你的一切知识储备和经验储备去设计,有多少说多少,想到什么说什么,方案都是在你和面试官讨论的过程里逐步完善的,不过面试官有两种风格:引导你思考考虑不周之处 or 指责你没有考虑到某些情况,遇到后者的话还请注意灵活调整答题策略;
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