MLE Flashcards
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São mais de 200 cartões de memória que fiz para revisar tudo desde meus anos de pesquisa de ML, aulas e estudo independente. Criá -los me ajudou a me preparar para entrevistas com engenheiros de aprendizado de máquina e conseguiu ofertas de várias empresas em 2022 (incluindo Google, Tesla, Samsung, Motional, Uipath e Tiktok). Espero que outras pessoas também possam se beneficiar deles!
Os PDFs neste repositório são principalmente por conveniência. Confira estes links de slide de apresentação para as versões de perguntas e respostas mais atualizadas e animadas , com links adicionais nas notas do alto -falante:
As perguntas são vagamente baseadas nas entrevistas do ML de Chip Huyen. No entanto, alguns slides podem ser excessivamente técnicos ou acadêmicos, e não relevantes para os engenheiros. Os slides mais importantes (na minha opinião) são marcados com uma estrela no canto inferior esquerdo.
Isenção de responsabilidade: esses slides não contêm perguntas específicas de entrevista de nenhuma empresa. Na verdade, eu os completei antes de entrevistar em qualquer lugar, como um exercício acadêmico para mim. Os cartões de flash cobrem vários tópicos fundamentais e provavelmente serviriam como uma boa base para um amplo conhecimento nos campos de CS e ML.
Isso abrange ciência da computação, aprendizado de máquina clássica e aprendizado profundo moderno, com ênfase na visão computacional. Geralmente assume uma boa base nesses tópicos, e muita terminologia técnica é usada. Eu acho que a abordagem pode ser diferente, dependendo da sua experiência atual:
Já tem uma boa base no ML : você provavelmente pode usá -los como está para revisar e preencher qualquer lacunas de conhecimento ausentes
Mais recente do ML , isso pode fornecer uma boa visão geral do que está por aí, e eu sugiro também se referir a outros materiais focados na educação e na aprendizagem (consulte "Links adicionais" abaixo)
Por causa das lacunas no meu entendimento e como o campo está mudando constantemente, isso não deve ser um recurso definitivo. Pode haver erros nesses slides ou coisas que eu perdi. Nesse caso, sinta -se à vontade para fazer um post como um problema no Github.
Marque o slide em questão para que outros possam encontrá -lo facilmente, por exemplo, se você quiser discutir o Slide Geral 14, adicione [2.14] ao título.
