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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。

Interview Monkey - 技术面试智能助手 优化编码和系统设计技能
AI工具FAANG公司Interview Monkey技术面试系统设计编程问题
Interview Monkey是一款面向软件工程师的技术面试智能工具。该产品提供实时编码和系统设计问题解答,支持JavaScript、Python在内的多种编程语言。作为Chrome扩展运行,在屏幕共享中不可见,保护用户隐私。这款工具旨在提高面试成功率,增强应聘者信心,有助于获得更好的职位和薪酬。特别适合准备大型科技公司面试的开发人员,为其提供全面的面试准备支持。
lit - 自学AI实践者必备技术书籍精选
AIGithubNLP开源项目数据科学机器学习编程
lit项目为自学AI实践者提供了精心策划的技术书籍集锦。涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、编程等多个领域的经典著作,从入门到进阶兼具理论深度和实践指导。项目创建者基于个人经验对每本书进行简要介绍,为读者选择合适学习材料提供参考。这一资源有助于系统全面地学习AI相关知识。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
God-Level-AI - 涵盖机器学习与个人品牌的视频课程
GithubPythongod level AI开源项目数据结构与算法机器学习深度学习
该项目旨在帮助成为顶尖1%数据与AI专家的个人,通过视频课程和文本内容进行科学方法、算法和系统构建训练。无论是领导者、专业人士还是学生,都需付出相应努力才能达到顶峰。项目内容涵盖Python、数据结构与算法、深度学习、MLOps和个人品牌塑造等,提供全面的知识和实用技巧。
openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南
GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理
该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现,涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者,有助于读者深入理解机器学习系统,提升实际应用和开发能力。
Machine Learning at Scale - 提升工程师大规模机器学习实战能力
AI工具GoogleYouTube广告系统transformer模型大规模ML系统机器学习工程师
Machine Learning at Scale专注提升工程师机器学习能力。创始人Ludo是谷歌机器学习工程师,拥有丰富的大规模系统经验。网站提供高质量实践见解,涵盖海量数据处理、transformer模型和广告系统优化等领域。每周更新内容,助力工程师掌握前沿技术,增强职业竞争力。
DeepLearning - 深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目
Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
探索全面的深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目,适合从新手到专家的每一个阶段。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
Interview Prep AI - 智能模拟面试系统为求职者提升面试技能
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Interview Prep AI是一款智能面试准备工具,通过模拟真实面试场景帮助求职者提升技能。用户上传简历并填写基本信息后,可进行多轮模拟面试练习,获得即时反馈。该平台注重隐私保护,不存储用户数据。Interview Prep AI提供专业的面试辅导,帮助用户应对压力、完善回答技巧,为真实面试做好充分准备。
machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南
GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目
该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习,内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题,通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者,都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。
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