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Machine-Learning-Interviews

机器学习工程师面试指南,大厂技术面试全攻略

该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计,特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写,分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同,本指南的模块对其他相关职位也有参考价值,帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料,均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中,预计2024年发布更新。此外,还提供学生分享的学习笔记,丰富学习资源。
start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程
AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习
2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景,通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践,也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践,是达成专业精通的必经之路。
financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南
Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习
这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源,涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。
advanced-machine-learning-engineer-roadmap-2024 - 全面全栈机器学习工程师成长指南
Full Stack MLGithubPython 编程开源项目数据分析机器学习深度学习
掌握全栈机器学习工程师所需的各项技能,从数据收集与预处理到模型部署与维护,涵盖Python编程、数据分析、数据可视化、统计学、机器学习、自然语言处理、深度学习、计算机视觉、MLOps及Git与GitHub的使用。通过具体步骤和示例逐步提升专业能力。
PracticeInterview.ai - 智能AI面试练习平台提升求职技能
AI工具AI面试准备PracticeInterview.ai模拟面试求职技巧面试反馈
PracticeInterview.ai是一个AI驱动的面试练习平台,为求职者提供定制化面试问题和即时反馈。该平台根据职位描述生成相关问题,支持口头回答练习,旨在提升面试技巧和自信心。用户可随时进行模拟面试,获取个性化评分和建议,有效准备真实面试。平台不存储音频数据,保障隐私安全,为求职者提供便捷高效的面试准备工具,助力在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。
Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径
GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学
该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。
Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
python-coding-interview - 实用算法与编程面试解决方案
GithubLeetCodePython开源项目数据结构算法问题解决编程面试
这本开源书籍为中高级程序员提供全面的算法和编程面试准备。内容包括数据结构、算法原理、经典算法及面试问题模式,并配有精简的Python实现。所有练习和示例源自LeetCode,结合设计原理详解算法。本书致力于展现算法问题解决的魅力,旨在增强读者的软件工程能力。
From-0-to-Research-Scientist-resources-guide - 适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士的深入学习指南
Github优化理论开源项目数学基础机器学习深度学习自然语言处理
该资源指南适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士,目的在于培养其成为专注于深度学习和自然语言处理领域的研究科学家。指南全面介绍自顶向下及自底向上的学习方法,并详细列出数学基础、机器学习、深度学习等核心领域的资源,帮助用户找到匹配的学习路线。
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