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Google AI 职位面试

推荐 李坏 2018-04-12 360 次浏览 0个评论
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▌Google AI 职位面试

如果你应聘的是 AI 相关的职位,那么你最好先对 Google 的 AI 有一个全面的了解。

首先,Google AI 文章数量最多的三个领域为:

机器智能 
机器感知 
自然语言处理

其次,下面的内容需要你重点阅读:

TensorFlow:一个大规模机器学习系统 
Google 使用的 AI 工具 
非官方的 Google 数据科学博客

在对 Google AI 有了比较全面的了解后,你就可以看一下这份由众多求职者分享的 Google AI 相关的面试问题了。

  1. 1/x 的导数是什么?

  2. 绘制 log(x+10) 函数的曲线。

  3. 如何设计一个 针对客户满意度的调查?

  4. 投掷一枚硬币 10 次,8次正面和 2 次反面。如何分析掷硬币的公平性?什么是 p-value?

  5. 你有 10 枚硬币,每枚硬币掷 10 次(共 100次),并观察结果,你会修改算法来测试硬掷硬币是否公平吗?

  6. 解释一个非正态分布以及如何应用它?

  7. 为什么要使用特征选择?如果两个预测因子高度相关,那么对逻辑回归中的系数有什么影响? 系数的置信区间是多少?

  8. K-Means算法和高斯混合模型:K-Means 算法和 EM 算法之间有什么区别?

  9. 高斯混合模型适用于什么情况?(正态分布)

  10. 如果标签在聚类项目中是已知的,那么如何评估模型的性能?

  11. 对一个 Google 应用程序做了更改之后,如何测试某个指标是提高了还是降低了?

  12. 描述数据分析的过程。

  13. 为什么不使用逻辑回归算法?为什么选择 GBM 算法?

  14. 推导 GMM 方程?

  15. 如何衡量用户对视频的喜好程度?

  16. 模拟一个二元正态分布?

  17. 推导一个分布的方差?

  18. 每年有多少人申请 Google 账户?

  19. 如何构建中位数的估计量?

  20. 如果回归模型中的两个系数估计值都具有统计显著性,那么你是否认为两者的测试依然重要?

最后,欢迎大家在评论区分享自己的答案以及面试经验。

参考资料:https://careers.google.com


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