MLE Flashcards
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이들은 수년간의 ML 연구, 수업 및 독립적 인 연구에서 모든 것을 검토하기 위해 만든 200 개 이상의 플래시 카드입니다. 그것들을 만들어 기계 학습 엔지니어 인터뷰를 준비하는 데 도움이되었으며 2022 년에 여러 회사 (Google, Tesla, Samsung, Motional, Uipath 및 Tiktok)로부터 제안을받을 수있었습니다. 바라건대 다른 사람들도 그들에게서 혜택을 줄 수 있기를 바랍니다!
이 저장소의 PDF는 대부분 편의를위한 것입니다. 스피커 노트의 추가 링크와 함께 최신 및 애니메이션 Q & A 버전에 대한 프레젠테이션 슬라이드 링크를 확인하십시오 .
질문은 Chip Huyen의 ML 인터뷰 서적 질문을 기반으로 느슨하게 있습니다. 그러나 일부 슬라이드는 지나치게 기술적이거나 학문적이며 엔지니어와 관련이 없을 수 있습니다. 가장 중요한 슬라이드 (내 의견으로는)에는 왼쪽 하단에 별이 표시되어 있습니다.
면책 조항 :이 슬라이드에는 회사의 특정 인터뷰 질문이 포함되어 있지 않습니다. 나는 나 자신을위한 학업 운동으로 어디서나 인터뷰하기 전에 실제로 완료했다. 플래시 카드는 다양한 기본 주제를 다루며 CS 및 ML 분야에서 광범위한 지식을위한 훌륭한 기초가 될 것입니다.
여기에는 컴퓨터 과학, 클래식 머신 러닝 및 컴퓨터 비전에 중점을 둔 현대적인 딥 러닝을 다룹니다. 일반적으로 이러한 주제에서 좋은 기초를 가정하고 많은 기술 용어가 사용됩니다. 현재 경험에 따라 접근 방식이 다를 수 있다고 생각합니다.
이미 ML에서 좋은 기초를 가지고 있습니다 : 아마도 그것들을 사용하여 누락 된 지식 격차를 검토 하고 채울 수 있습니다.
ML에 최신 , 이것은 거기에 무엇이 있는지에 대한 좋은 개요를 제공 할 수 있으며, 교육 및 학습에 중점을 둔 다른 자료를 언급하는 것이 좋습니다 (아래의 "추가 링크"참조).
내 이해의 차이 때문에, 분야가 끊임없이 변화하고 있기 때문에 이것은 결정적인 자원이 아닙니다. 이 슬라이드 나 내가 놓친 것들에 오류가있을 수 있습니다. 그렇다면 Github에서 문제로 게시하십시오.
다른 사람들이 쉽게 찾을 수 있도록 문제의 슬라이드를 표시하십시오.
