准备参加大型科技公司或初创公司的机器学习面试吗？面对各种不同的面试环节，从测试你的广泛知识到深入解决特定问题、系统设计和编码挑战，可能会感到不知所措。当我刚开始时，我完全不知道从哪里入手，不得不深入挖掘以找到合适的资源。

那就是为什么我写这篇文章——分享那些帮助了我的资源，这样你就不用经历类似的困惑，可以自信地应对你的机器学习面试。

注意: 本文不会涵盖一般的软件工程面试轮次，例如DSA编码或专注于SQL或数据特定问题的数据分析师等专门角色的面试。

让我们开始吧。

图片由作者提供：机器学习面试的不同轮次

四种融资轮次:

1. 📚 机器学习广度: 这一轮测试你对各种机器学习主题的广泛知识。我通常会花费大约35%的准备时间在这里。
2. 🔍 机器学习深度: 这一轮需要大约25%的准备时间，专注于特定主题和详细案例研究。
3. 🛠️ 机器学习系统设计: 这一轮评估你设计可扩展机器学习系统的能力。我大约分配40%的准备时间在这里。
4. 💻 机器学习编码: 在这一轮中，你将解决围绕基本算法的编码挑战。由于这一轮通常比较罕见，我大约会花费0-10%的准备时间（与广度共享）。

图片由作者提供：我在不同面试轮次上花费的时间

注意： 这种分解会根据你的经验水平和背景而有所不同。调整你的准备策略，以最好地满足你的需求。

这一轮评估工程师对机器学习基础知识的掌握，涉及各种主题。通常这是一个快速问答环节，面试官可能会在不同主题之间切换，或者在某个领域内提出一些一般性的问题。

一个常见的错误是仅仅依赖在线问卷。面试官经常会重新表述问题，因此深入理解概念至关重要。例如，我曾经被问到如何处理用户点击数据集中的不平衡类别（其中一个类别，如用户点击，比另一个类别少得多）。我建议使用“过采样”，但这会扭曲数据集的分布并影响模型的准确性。相反，对于大型数据集，最好不要改变数据分布。

话题因公司而异。例如，自动驾驶汽车公司可能会针对初级或高级职位询问计算机视觉基础知识，而其他公司则可能侧重于一般的机器学习基础知识。

• 监督学习: 分类（逻辑回归、支持向量机、决策树）、回归（线性回归、岭回归）
• 无监督学习: 聚类（K均值、层次聚类、DBSCAN）、降维、潜在语义分析（LSA）
• 集成方法: 随机森林（装袋法）、梯度提升机
• 深度学习: 多层感知机、卷积神经网络（CNN）
• 模型评估指标: 分类与回归评估指标、偏差与方差权衡
• 损失函数: 不同类型的损失函数、正则化、过拟合与欠拟合
• 特征选择与重要性: 用于识别重要特征的技术，如相关性分析、递归特征消除、Lasso
• 统计学: P值、R方、回归分析、朴素贝叶斯、分布、最大似然估计、A/B测试

_💡_ 强烈推荐的学习资源

— 安德鲁·恩格的机器学习课程

— Towards Data Science: 机器学习基础

— Udacity的深度学习纳米学位

— Coursera的深度学习专项课程

— 统计学: 机器学习中的概率与统计

— 安德烈·布尔科夫的《一百页机器学习书》

时间序列和序列数据:

• RNNs, LSTMs, Seq2Seq 模型: 理解用于处理时间相关和序列数据的架构。

💡资源: RNNs 和 LSTMs 以及 Seq2Seq 模型的好教程

自然语言处理（NLP）:

• 词嵌入: 如Word2Vec、GloVe等技术。
• 注意力机制和Transformer模型
• 大语言模型基础: 越来越重要。

💡优秀的文章:

— Word2Vec傻瓜指南

— Transformer与注意力机制简介

计算机视觉:

• 不是计算机视觉方面的专家。你可以考虑从这个课程开始学习：Udacity 计算机视觉纳米学位。

强化学习 [罕见]:

• 与机器人公司职位相关

💡资源 : 强化学习概述, 教程

一旦你掌握了基础知识，就可以通过练习一些面试题来巩固所学。一些好的练习资源包括：

• GeeksforGeeks: 机器学习面试问题
• GitHub: 机器学习问题
• AIML: 机器学习面试问题

这一轮特别有趣，也是所有面试类型中最为开放的。它通常针对有一定工作经验的非入门级职位。这次面试的目标有三个方面：

1. 理论与实践的理解 特定问题领域的
2. 设计有效的实验并分析结果
3. 沟通技能

期望面试官在这一领域有扎实的背景知识。虽然很难为这一轮面试做具体的准备，但理解面试可能的方向会有所帮助。以下是面试中可能出现的一些常见方向：

• 过往经验：讨论你的学术或工业项目及其不足之处。准备好详细讨论你的项目。
• 理论背景：深入探讨特定领域的理论方面，特别是如果该职位需要这种专业化知识。

一些专门化课程及其有用资源的例子：

自然语言处理:

• NLP 高级技术
• NLP MetaBlog 由 Pratik Bhavsar
• LLMs 概览由 Maxime Labonne

计算机视觉 :

• Coursera: 计算机视觉基础

强化学习 :

• GitHub: 强化学习概览

学习排序:

• Towardsdatascience: 排名算法简介

时间序列预测:

• Medium: 时间序列预测完整指南

这一轮面试类似于典型的软件工程系统设计面试，应用了类似的原理。你将被给出一个产品领域（例如，设计一个 YouTube 推荐机器学习系统），并被要求定义问题、概述设计过程，并表达你的想法，包括权衡取舍。

面试官会考察你的问题解决方法、思维过程和高层次的设计能力。在面试过程中，你可能会被要求深入探讨特定的组件。一般来说，大多数机器学习系统可以分解为5个关键组件。以下是每个组件的主要关注点：

1️⃣ 问题定义

• 清晰地定义问题并提出假设。

2️⃣ 评估指标

• 理解模型性能指标和业务指标之间的区别。
• 模型指标：精确率、召回率、均方误差等。
• 业务指标：收入、点击次数、检测到的欺诈次数等。

3️⃣ 特征与数据

• 处理离线和实时数据流管道，并预处理原始数据以创建特征。

4️⃣ 模型开发

训练 :

• 选择合适的模型并讨论你选择这些模型的原因。提供有关训练过程的详细信息（一次性训练 vs. 循环训练 vs. 在线训练）。

评估 :

• 选择评估数据集并有效评估模型性能。

5️⃣ 推理服务和部署

• 制定部署策略，包括选择技术以及确保推理服务的可扩展性。讨论你对自动化部署、评估和A/B测试的方法。

_💡_强烈推荐的课程

— Educative.io 的 Grokking the Machine Learning Interview

— Educative.io 的 Machine Learning System Design

我只遇到过一次专门针对机器学习的编程环节。这种环节虽然不常见，但在初创公司中会更频繁地出现。除非明确提到，否则我通常不会为此做特别准备。一定要确认你的招聘人员是否会在任何环节中提出机器学习编程问题。如果没有，就把准备的重点放在其他部分。如果有专门的机器学习编程环节，可以重新分配一些时间，从机器学习广度学习中抽出几天时间来练习编程。策略很简单：将你的机器学习编程准备与机器学习广度中的基础知识结合起来，练习编写一些基本模型的代码。

_💡_ 有用的资源

— Neetcode : 机器学习编码问题

— GitHub : 100天的机器学习代码

— Kaggle : 人们分享代码的绝佳平台。例如，使用TFDF预测房价

— AlgoExpert : 对于视觉学习者，可以查看AlgoExpert的机器学习编码问题。我试过一次，觉得很有帮助。

准备机器学习面试可能是一段充满挑战的旅程，但有了正确的资源和计划，你可以自信地应对。记住，每一次面试都是一次学习经历，让你离梦想的工作更近一步。保持好奇心，不断学习，并不要犹豫向你的招聘人员寻求澄清。祝你好运！🚀

作为结尾，我想分享一些快速参考的资源：

• ML 速查表 用于快速复习
• ML 面试 书籍由 Chip Huyen 编写

如果这篇文章对你有帮助，并且你想了解更多关于机器学习的实际建议，可以关注我的博客，或者在我的领英上与我联系。

免责声明 : 本文基于个人经验和公开资源。请注意，文中表达的观点仅代表我个人意见，并不代表我过去或现在的雇主的观点。请始终参考招聘公司的官方资源和指南以获取最准确的信息。