开封建网站的公司,深圳有名的室内设计公司,专做婚礼logo的网站,cms免费本文介绍2024届秋招中#xff0c;百度的机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师岗位一面的面试基本情况、提问问题、代码题目等。 8月初参与了百度提前批的机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师岗位面试#xff0c;所在部门是搜索方向的。一面结束之后就知道凉了#xff0c;… 本文介绍2024届秋招中百度的机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师岗位一面的面试基本情况、提问问题、代码题目等。 8月初参与了百度提前批的机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师岗位面试所在部门是搜索方向的。一面结束之后就知道凉了分享一下一面凉经。 其中感觉提问环节会问得很细致而且面试官会根据你前一个问题的回答来进一步追问考察对机器学习、深度学习算法原理的细致理解。面试官很和蔼从整个面试过程中收获到了很多关于机器学习算法的新的理解。 这也是秋招的第一次面试也确实感受到和实习生面试比起来秋招面试更加注重对代码、算法基本原理、底层的理解当然这个也要看你具体报的工作岗位方向同时一定要刷题——这次面试的时候面试官也一直强调准备秋招的面试时一定注意刷题的积累这个是绝对不能马虎的。
面试情况 下午15:00开始持续45分钟左右。 线上视频面试1位面试官部门领导面试官很和蔼。 首先要求做自我介绍随后提问25分钟算法题目2道、20分钟。
提问问题
在暑期实习做什么的都参与了哪些具体的工作是不是主要偏向开发而不是算法目前对NLP接触多吗主要接触深度学习的哪些领域用得比较多的模型有哪些机器学习接触过哪些用过哪些模型有没有接触过大型的深度学习项目具体做了些什么过程中具体用的什么模型RNN还是DNN硕士毕业的大论文和小论文做什么的进展如何什么时候毕业详细介绍一下你的研究生毕业项目中深度学习的内容到底是做什么的输入数据和输出数据是怎么样的项目背景到底是怎么样的是不是就是回归分析、没有分类分析用的损失函数是什么为什么你的研究生项目中RNN效果不如DNN效果说说你的想法为什么要预测遥感影像数据有什么应用的价值如何来验证既然已经有了其他卫星数据你们还要预测另一个数据你知道我们部门是做什么的吗对NLP领域了解如何卷积神经网络是否有用过了解理论原理吗有没有做过分类任务用过哪些算法来做的用的什么语言来实现说一说随机森林的理论原理如何判断每一个节点对应结果的优劣Dropout会让神经元随机的失效吗如果同样的数据在模型确定之后代入进去Dropout还会随机使得神经元失效吗得到的结果还会变化吗神经网络的模型结构一旦确定Dropout是不是就不改变了讲一讲BatchNorm的原理它有什么作用过拟合是什么意思为什么会出现过拟合讲一讲它出现的一些可能原因数据集中在一个范围上会不会让神经网络过拟合如何缓解过拟合情况Dropout是如何缓解过拟合的CNN神经网络如何缓解过拟合可不可以通过调整损失函数来缓解过拟合以及L1、L2正则是否可以缓解L1、L2正则是如何缓解过拟合的
算法题目
C 找出最长连续序列。C 括号匹配。
面试结束提问
目前深度学习是不是主要还是文字处理比较主流比如NLP这一类算法
反馈情况
大概几天后官网显示流程结束。
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