MLE Flashcards
1.0.0
هذه هي أكثر من 200 بطاقة وميض صنعتها لمراجعة كل شيء من سنوات أبحاث ML والفصول الدراسية والدراسة المستقلة. ساعدني إنشائها في الاستعداد لمقابلات مهندس التعلم الآلي وتمكنت من الحصول على عروض من العديد من الشركات في عام 2022 (بما في ذلك Google و Tesla و Samsung و Motional و Uipath و Tiktok). نأمل أن يستفيد منها الآخرون أيضًا!
PDFs في هذا الريبو في الغالب للراحة. تحقق من روابط شرائح العرض التقديمي هذه لأحدث إصدارات أسئلة وأجوبة متحركة ، مع روابط إضافية في ملاحظات السماعة:
تعتمد الأسئلة بشكل فضفاض على مقابلات Chip Huyen ML التي أجريت على أسئلة الكتاب. ومع ذلك ، قد تكون بعض الشرائح تقنية أو أكاديمية بشكل مفرط ، وليس ذات صلة بالمهندسين. يتم تمييز أهم الشرائح (في رأيي) مع نجمة في الزاوية اليسرى السفلى.
إخلاء المسئولية: لا تحتوي هذه الشرائح على أي أسئلة محددة مقابلة من أي شركات. لقد أكملتها بالفعل قبل مقابلة مع أي مكان ، كتمرين أكاديمي لنفسي. تغطي البطاقات التعليمية العديد من الموضوعات الأساسية ، ومن المحتمل أن تكون بمثابة أساس جيد للمعرفة الواسعة في مجالات CS و ML.
وهذا يغطي علوم الكمبيوتر ، والتعلم الآلي الكلاسيكي ، والتعلم العميق الحديث مع التركيز على رؤية الكمبيوتر. إنه يفترض عمومًا أساسًا جيدًا في هذه الموضوعات ، ويتم استخدام الكثير من المصطلحات الفنية. أعتقد أن النهج قد يكون مختلفًا اعتمادًا على تجربتك الحالية:
لديك بالفعل أساس جيد في ML : ربما يمكنك استخدامها كما هي لمراجعة وملء أي فجوات المعرفة المفقودة
الأحدث إلى ML ، قد يوفر هذا نظرة عامة جيدة على ما هو موجود ، وأقترح أيضًا الإشارة إلى مواد أخرى تركز على التعليم والتعلم (انظر "الروابط الإضافية" أدناه)
بسبب الثغرات في فهمي ، ولأن الحقل يتغير باستمرار ، فإن هذا لا يعني أن يكون موردا نهائيا. قد تكون هناك أخطاء في هذه الشرائح ، أو الأشياء التي فاتني. إذا كان الأمر كذلك ، فلا تتردد في إنشاء منشور كمسألة في جيثب.
يرجى وضع علامة على الشريحة المعنية حتى يتمكن الآخرون من العثور عليها بسهولة ، على سبيل المثال ، إذا كنت ترغب في مناقشة التعلم الآلي الشريحة العامة 14 ، أضف [2.14] إلى العنوان.
