MLQuestions

65个机器学习面试问题助您备战2024年技术面试

MLQuestions项目收录65个机器学习和计算机视觉工程师技术面试问题。涵盖偏差-方差权衡、卷积神经网络等主题,并新增自然语言处理问题。提供在线课程和推荐书籍等准备资源。问题内容包括机器学习基础、深度学习技术和计算机视觉算法,适合求职者全面备战2024年技术面试。

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文档

Data-Science-Interview-Questions-Answers - 数据科学面试问题与答案精选

Data-Science-Interview-Questions-AnswersGitHubGithub开源项目数据科学机器学习深度学习

提供全面的数据科学面试问题与答案，涵盖机器学习、深度学习、统计学、概率、Python和简历相关问题。定期更新，帮助求职者准备面试，分享行业专家经验。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 - 2024深度学习面试题与资源汇总

DeepLearning-Interview-Awesome-2024Github大模型开源项目深度学习算法面试计算机视觉

该项目涵盖大模型、计算机视觉、深度学习基础与框架、行业应用等六大专题，提供最新的面试题目总结与详细解析。本指南通过高频面试题和学术创新思考的汇总，帮助学习者和求职者为2024年深度学习算法职位做好准备。项目内容持续更新，紧跟科技发展趋势。

interviews.ai - 深度学习面试宝典，涵盖广泛AI关键主题

AIBayesian统计Deep Learning InterviewsGithub卷积神经网络开源项目机器学习

本书包含数百个AI面试问题的详细解答，涵盖信息理论、贝叶斯统计和算法微分等核心主题。特别为数据科学研究生和求职者设计，帮助在面试中脱颖而出。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能从中获益。书中配有清晰图表和逐步解析，助读者全面掌握深度学习理论和实践。

MachineLearning-QandAI-book - 深入探讨机器学习和人工智能领域的30个核心问题

GithubSebastian Raschka人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

该书通过30个章节探讨机器学习和人工智能领域的核心问题，内容涵盖基础概念和前沿技术。涉及多GPU训练范式、Transformer微调、编码器和解码器型LLM差异、视觉Transformer等主题。每章提供详细解释和扩展阅读资料，适合希望扩展知识并了解最新AI技术的读者。

Machine-Learning-Interviews - 机器学习工程师面试指南，大厂技术面试全攻略

AI EngineeringFAANGGithubMachine Learning大厂面试开源项目面试准备

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。

LLMs_interview_notes - LLM核心技术与应用实践面试题集锦

GithubLLMslangchain大模型开源项目微调面试

该项目收集整理了大语言模型(LLMs)领域的面试题和学习资料,内容涵盖基础知识、进阶技能、微调方法、LangChain应用等方面。通过详细的问答解析,帮助读者理解LLM的核心概念、训练技巧和参数高效微调等关键技术。项目为准备面试和深入学习大模型技术的人提供了全面实用的参考资源。

machine-learning-interview - 机器学习面试系统设计学习指南

GithubLeetcodeML System DesignMachine Learning开源项目机器学习设计面试准备

本指南为准备机器学习面试的候选人提供全面的学习计划，涵盖YouTube推荐系统设计、LinkedIn信息流排名和广告点击预测等实际案例分析。通过大公司的真实面试问题，覆盖从基本的机器学习概念到深度学习和大数据的进阶主题，帮助求职者在Facebook、Amazon、Apple和Google等顶尖公司中脱颖而出。还提供详细的面试准备清单和成功案例分享，帮助求职者积累实战经验。

Deep-Learning-Interview-Book - 详尽介绍深度学习求职面试所需的各类知识

Deep Learning Interview BookGithub开源项目机器学习求职攻略深度学习自然语言处理

该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识，包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言（C/C++/Python）、深度学习框架等，旨在帮助求职者高效准备面试。

ML-NLP - 深入解析机器学习与自然语言处理全面知识库

GithubNLP面试开源项目机器学习深度学习算法工程师自然语言处理

ML-NLP项目提供机器学习与自然语言处理的全面资源，涉及关键理论和现实应用。各章节均配有实战代码，确保算法工程师高效备战面试。项目持续更新，跟上最新行业发展。

100-Days-Of-ML-Code - 100天机器学习编程

Github开源项目支持向量机机器学习神经网络线性回归逻辑回归

100-Days-Of-ML-Code项目通过每天的编程挑战带领学习者深入机器学习领域。覆盖从数据预处理到复杂算法的全面教程，项目内容涵盖线性回归、逻辑回归到决策树等多种算法，每日实践确保理论与实战结合。适合任何级别的开发者提升机器学习技能。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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