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機器學習面試指南

機器學習面試指南

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9786263249790
Susan Shu Chang
劉超?
歐萊禮
2025年1月23日
260.00  元
HK$ 234  






ISBN:9786263249790
  • 規格:平裝 / 336頁 / 18.5 x 23 x 1.51 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習











      啟動你的機器學習與資料科學職涯



      「這是一本關於機器學習面試的全方位指南。本書涵蓋了大多數機器學習面試的內容,對於該領域的新手、經驗豐富的機器學習(ML)從業者以及資料科學家來說,都非常實用。」

      --Prithvishankar Srinivasan

      Instacart的ML工程師(曾任職於Twitter、Microsoft)



      隨著現今科技產品日益普及,對機器學習專業人才的需求也持續成長。但是不同公司之間對於ML專業人員的職責和技能要求差異迥然不同,使得面試過程難以預測。在本書中,資料科學領導者Susan Shu Chang將為你揭示如何成功應對ML招募過程的每一項挑戰。



      Susan Shu Chang曾任職於多間公司的首席資料科學家,無論是擔任ML 面試官或身為應試者的身分,都擁有相當豐富的經驗。藉由本書,她分享自己在這整個過程中學到的寶貴心得,向你說明這個具高度選擇性的招募過程,讓您能快速掌握典型ML面試的成功秘訣。



      這本書將帶您了解:

      •探索各種機器學習職位,涵蓋ML工程師、應用科學家、資料科學家和其他相關職位。

      •在決定要將何種ML職位設定為目標前,先評估自己的興趣和技能。

      •衡量自己目前的技術水準,針對阻礙面試成功的弱項進行補強。

      •取得每個ML職位需要的技能,並製作適用於應徵的履歷表。

      •在編碼測試、統計和ML理論、以及行為問題等ML面試主題上輕鬆得分。

      •透過研究常見的ML面試模式和提問,為面試做好充足準備。

      •獲取面試後的提示和其他有價值的資源。


     





    前言



    第一章 機器學習職位與面試過程

    本書總覽

    機器學習與資料科學工作職稱簡史

    需要ML 經驗的工作職稱

    機器學習生命週期

    機器學習職位的三大支柱

    機器學習技能矩陣

    ML工作面試介紹

    機器學習工作面試過程

    結語



    第二章 機器學習工作應徵和履歷表

    去哪裡找工作?

    ML工作應徵指導

    機器學習履歷表指導

    應徵工作

    補充的工作應徵資料、證書和常見問題解答

    下一個步驟

    結語



    第三章 技術面試:機器學習演算法

    機器學習演算法技術面試總覽

    統計和基礎技術

    監督式學習、非監督式學習和強化學習

    自然語言處理演算法

    推薦系統演算法

    強化學習演算法

    電腦視覺演算法

    結語



    第四章 技術面試:模型訓練與評估

    界定機器學習問題

    資料預處理和特徵工程

    模型訓練過程

    模型評估

    結語



    第五章 技術面試:編碼

    從頭開始:不懂Python情況下的學習路徑圖

    編碼面試成功的技巧

    Python編碼面試:資料以及 ML 相關的問題

    Python編碼面試:腦筋急轉彎問題

    SQL編碼面試:與資料相關的問題

    為準備編碼面試的路徑圖

    結語



    第六章 技術面試:模型部署和端對端ML

    模型部署

    模型監控

    雲端提供者概述

    開發者面試最佳實踐

    其他技術面試的組成部分

    結語



    第七章 行為面試

    行為面試問題和回應

    常見行為問題與建議

    行為面試最佳實踐

    對於大型科技公司具體準備的範例

    結語



    第八章 結合這一切:你的面試路徑圖

    面試準備檢查表

    面試路徑圖樣板

    有效率的面試準備

    冒名頂替症候群

    結語



    第九章 面試後及後續行動

    面試後的步驟

    面試之間該做的事

    工作邀約階段的步驟

    新ML工作的前30/60/90天

    結語



    後記



    索引



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