機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準(zhǔn)備？1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導(dǎo)對(duì)于理解LR是如何并行的是非常重要的2。其次，常

機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師面試需要做那些準(zhǔn)備？

1. 工業(yè)中的大型模型基本上都是logistic區(qū)域和線性區(qū)域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推導(dǎo)對(duì)于理解LR是如何并行的是非常重要的

2。其次，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如SVM、gbdt、KNN等，應(yīng)該了解其原理，能夠在壓力下快速響應(yīng)。算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適應(yīng)場(chǎng)景應(yīng)基本清晰

3基本算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)應(yīng)熟練，鏈表二叉樹，快速行合并，動(dòng)態(tài)返回等

主要有線性代數(shù)和概率論。

現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上有很多向量、矩陣、張量。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對(duì)這些向量、矩陣和張量的運(yùn)算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)算法也使用大量線性代數(shù)。例如，線性回歸與線性代數(shù)密切相關(guān)。

從線性代數(shù)的觀點(diǎn)來看，主成分分析是對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行對(duì)角化。

尤其是當(dāng)你讀論文或想更深入的時(shí)候，概率論的知識(shí)是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈?zhǔn)揭?guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗(yàn)概率、自信息、香農(nóng)熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常講究“可微性”，因?yàn)榭晌⒛Ｐ涂梢杂锰荻认陆捣▋?yōu)化。梯度下降和導(dǎo)數(shù)是分不開的。所以多元微積分也需要。另外，由于機(jī)器學(xué)習(xí)是以統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ)的，因此統(tǒng)計(jì)知識(shí)是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學(xué)生都應(yīng)該學(xué)過這兩部分內(nèi)容，所以這可能不屬于需要補(bǔ)充的內(nèi)容。

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

人工智能不容易學(xué)，而且很難學(xué)。

但是，如果您只使用一些現(xiàn)有的人工智能算法，就不會(huì)那么困難了。

先談一下基本要求：

如果你具備以上四點(diǎn)，就可以順利地進(jìn)行人工智能的研究和學(xué)習(xí)。如果一開始沒有找到研究方向，沒有第四點(diǎn)也沒關(guān)系?？梢詮乃惴▽W(xué)習(xí)的方向入手，然后找到獲取數(shù)據(jù)的方向。

一般來說，人工智能雖然沒有想象中那么神秘，但研究起來卻不是那么簡(jiǎn)單。畢竟，它是一種從海量數(shù)據(jù)中尋找規(guī)則和問題解決模型的方法，涉及方方面面。沒有堅(jiān)強(qiáng)的毅力，就很難有大的發(fā)現(xiàn)。

如果你只是想在將來找到一份與人工智能相關(guān)的工作，你不必那么刻苦學(xué)習(xí)，只要把工具學(xué)好，把現(xiàn)有的算法學(xué)好就行了。