随着人工智能技术的突飞猛进，AI工程师成为了众多求职者梦寐以求的职业。想要拿下这份工作，面试的时候得展示出你不仅技术过硬，还得能解决问题。所以，提前准备一些面试常问的问题，比如机器学习的那些算法，或者深度学习的框架，还有怎么优化模型，这些都是加分项，能有效提高面试通过率。
本篇小编整理了一些高频的机器学习方面的面试题，这些题目都是从实际面试中总结出来的，非常具有代表性和实用性，希望对你有帮助。
01
机器学习根据学习算法的工作机制和数据处理方式来划分不同的类型，常见的几种主要类别包括?
答案：
监督学习：模型在有标签的数据上训练，例如分类和回归。
无监督学习：模型在无标签的数据上训练，常见方法有聚类、降维。
半监督学习：结合了有标签和无标签数据，适合于标签数据有限的情况。
强化学习：通过试错方式和奖励机制学习决策策略，适合序列决策问题。
02
数据质量问题主要有哪些？怎么解决?
答案：
缺失值：可以用均值、中位数、最近邻等方法填充，或删除缺失数据。
异常值：可以通过统计分析或可视化手段检测并处理，如使用中位数或百分位数替代。
数据噪声：可使用平滑滤波、降噪算法等清洗数据。
数据不平衡：可以通过过采样、欠采样或生成合成样本(如SMOTE)来平衡数据分布。
03
机器学习的主要算法有哪些?
答案：
分类算法：如决策树、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯。
回归算法：如线性回归、岭回归、逻辑回归。
聚类算法：如K均值、层次聚类、DBSCAN。
降维算法：如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)。
神经网络：如深度学习的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。
强化学习：智能体通过与环境互动并获得奖励或惩罚来学习如何行动，QLearning和Deep QNetworks(DQN)。
04
介绍一下scikitlearn库？
答案：
scikitlearn是Python中常用的机器学习库，提供了丰富的算法接口，适合数据预处理、模型选择和评估、特征工程等。它的简洁 API和模块化设计使其非常适合快速构建和评估机器字习模型。
05
KNN算法是什么？它的特点是什么？
答案：
K近邻(KNN)算法 是一种基于实例的分类方法。预测时，计算待分类样本与训练集中各样本的距离，选取最近的K个样本，并根据多数投票或平均值进行分类或回归。
特点：实现简单、无参数训练，但计算复杂度高、易受噪声影响。
06
交叉验证是什么？作用是什么？
答案：
交叉验证是一种将数据集分为多个子集，用于反复训练和测试的方法。常见的K折交叉验证将数据分为K个分区，轮流作为验证集，余下部分作为训练集。交叉验证可有效评估模型的泛化能力，帮助选择最佳模型参数。
07
深度学习框架中的Tensor是什么？怎么理解?
答案：
在深度学习框架中，Tensor是一个多维数组结构，用于存储和处理数据。它类似于NumPy中的数组，但更适合高效计算，尤其是在GPU或其他硬件加速器上。
Tensor可以是标量(0维)、向量(1维)、矩阵(2维)、或更高维的数组(3维及以上)，这让它能够表示各种结构化数据，如图像、视频、文本等。
08
Tensor具有什么特性？
答案：
高效计算：Tensors支持自动微分，可以高效计算梯度，适用于深度学习的反向传播。
硬件加速：Tensors可以在CPU、GPU甚至TPU上高效运行，大大加速了深度学习的训练过程。
09
Tensor的连续性指的什么?
答案：
Tensor 的连续性是指数据在内存中的存储方式。如果一个Tensor是连续的，意味着它的数据在内存中是连续排列的，便于高效地进行计算和操作。连续的Tensor在内存中分配了一个连续的空间，从而优化了缓存命中率和数据访问速度。
10
不连续的tensor有什么问题?
答案：
不连续的 Tensor是指其数据在内存中并非连续存储。这通常发生在某些操作之后，例如切片、转置或其他某些变换。这种不连续性会带来以下问题：
1.性能下降：不连续的 Tensor可能导致计算时更多的内存访问，从而降低性能。
2.操作限制：某些操作(例如使用 CUDA)要求输入Tensor必须是连续的。不连续的 Tensor 可能需要额外的内存拷贝(使用`tensor.contiguous())来转换为连续形式，这增加了额外的开销。
11
PyTorch模型如何保存和加载?
答案：
1.保存和加载整个模型：这种方式会保存整个模型的结构以及模型的状态字典(state_dict)。
2.仅保存和加载模型的状态字典：这种方式只保存模型的状态字典，即模型参数的值，而不包括模型的结构定义。
12
极大似然估计和贝叶斯估计有什么不同?
答案：
极大似然估计仅考虑观测数据，而贝叶斯估计通过引入先验分布，能够融入之前的知识进行推断。
13
如何理解交叉熵损失函数?
答案：
交叉熵损失函数用于衡量两个概率分布之间的差异，特别是用于分类问题中真实标签和模型预测的分布。对于多分类问题，它通过计算真实类别的概率对数的负值来惩罚模型的预测误差，如果模型预测的分布与真实分布相差越大，交叉熵损失值就越高。
它可以被看作是预测分布与真实分布之间的距离，优化时目标是最小化这个损失，从而提高模型预测的准确性。
14
部署机器学习模型到生产环境时的主要考虑因素是什么？
答案：
部署模型时需要考虑模型的可扩展性、性能监控、版本控制、模型漂移、安全问题以及与现有系统的集成。
这些机器学习面试题，不光是理论，还有实际应用，都是面试里经常碰到的。
所以，准备充分了，自然就能在面试官面前大放异彩，希望这些题目能帮你在面试中一路过关斩将，拿到你梦寐以求的offer。
