提供有关机器学习工程师/数据科学家工作面试​​中最常见问题的课程。在这个机器学习面试问题课程中，您将学习并熟悉与机器学习相关的热门问题的正确和全面的答案

课程英文名：Machine Learning Interview Questions & Answers

此视频教程共27.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

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课程编号：167
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课程内容

什么是机器学习？

机器学习是人工智能发展最快的子领域，系统能够通过数据、统计数据和反复试验”学习”，从而优化流程并以更快的速度进行创新。机器学习使计算机能够开发类似人类的学习能力，从而使它们能够解决世界上一些最棘手的问题，从癌症研究到气候变化。

机器学习有助于系统从示例和经验中学习，而无需明确编程。因此，您无需编写代码，而是将数据提供给通用算法，算法/机器本身根据给定数据构建逻辑。因此，机器学习是使计算机无需编程即可运行的科学。

通过结合软件工程和数据分析，机器学习工程师使机器无需进一步编程即可学习。作为一名机器学习工程师，在人工智能的这个分支中工作，你将负责创建程序和算法，使机器能够在不受指示的情况下采取行动。您可以生产的系统示例是自动驾驶汽车或定制的新闻源。

人工智能的这一分支可以使系统识别数据模式、做出决策并预测未来结果。机器学习可以帮助公司确定您最有可能购买的产品，甚至是您最有可能消费和享受的在线内容。机器学习使分析和解释大量数据变得更加容易，否则人类将需要数十年甚至永恒的时间才能解码。

机器学习工程师的角色

• 设计和构建分布式、可扩展且可靠的数据管道，以大规模和实时地摄取和处理数据
• 应用计算机科学基础知识，包括数据结构、算法、可计算性和复杂性以及计算机体系结构
• 使用出色的数学技能，以便执行计算并使用此类编程中涉及的算法
• 产生项目成果并隔离需要解决的问题，以使项目更有效
• 与数据工程师合作构建数据和模型管道
• 为机器学习管道的执行和产品化选择合适的平台
• 开发和生产符合业务需求的机器学习解决方案，并通过建议和推动新技术来突破界限
• 支持实施行业规模的高质量生产系统
• 管理将代码投入生产所需的基础架构和数据管道
• 了解如何结合数据架构、分布式系统、机器学习和下一代用户界面
• 基于统计建模程序构建算法，并在生产中构建和维护可扩展的机器学习解决方案
• 使用数据建模和评估策略来发现模式并预测看不见的实例
• 应用机器学习算法和库
• 为不同的数据量、数据类型和格式创建高级分析和机器学习驱动的解决方案
• 设计机器学习系统，并监督将部署解决方案的平台
• 分析大型、复杂的数据集以提取见解并决定适当的技术
• 研究和实施最佳实践以改进现有的机器学习基础设施
• 为工程师和产品经理在产品中实施机器学习提供支持

本课程适用于：

• 希望破解 ML 工作面试的候选人
• 机器学习工程师
• 数据科学家和数据分析师
• 渴望在机器学习和数据科学领域从事职业的新手和初学者
• 软件工程师——机器学习、深度学习
• 研究科学家 – 机器学习、高级机器学习
• 准备进入机器学习相关工作角色的个人
• 机器学习应用程序开发人员
• 人工智能爱好者和工程师
• 技术主管和工程经理
• 任何有兴趣学习机器学习的人