NLP 岗位面试经历:很多面试题都能在题库里找到


本人是集七学员,工作之余也看了不少经典书《统计学习方法》、《机器学习》(周志华)等,看了不少技术博客,但是总觉得没有系统地学习机器学习,不能够对机器学习有教全面的认识。
后来就报了七月在线平台的培训课程,由浅入深,稳扎稳打,收益匪浅,四月份结束培训,便开始找寻相关工作,之前课程也有指导找工作的方向,算法岗位细分也不少,CV、NLP、风控、推荐方向等,课程老师也会详细介绍每个方向的重难点,并给相应方向的许多项目学习,项目驱动学习,才能更好更快地学习,也是快速进步的必要条件。

在选择算法方向上,考虑到本人工作经历有过NLP项目经历,于是便选择了NLP方向,老师也帮忙认真指导了之前的简历,包括简历的格式、项目描述的完善以及其他针对性的修改意见。

现介绍我在面试过程中,一些经常被问到的技术与项目上的问题:
机器学习相关:
1️⃣L1与L2的作用;
2️⃣SVM的原理;
3️⃣bagging与boosting方法的关系与区别;
4️⃣控制过拟合的方式;
5️⃣Xgboost相较boosting方式的优势,以及lightGBM相较Xgboost的提升;
6️⃣word2vec的原理与改进方式;
......

深度学习相关:
1️⃣卷积神经网络相较于传统神经网络的优势;
2️⃣常用激活函数以及其变种;
3️⃣LSTM、GRU是如何解决梯度消失问题的;
4️⃣深度神经网络是如何解决过拟合问题的;
5️⃣介绍下attention model的基本原理与应用场景;
6️⃣讲讲你对bert模型的理解;
.......

项目相关:
1️⃣介绍下自己做过的NLP相关的项目;(本人主要讲的是智能机器人)
2️⃣模型的算法用的是什么?准确率?如何评价模型的效果?
3️⃣针对算法的优化?
4️⃣文本特征提取的方式有哪些?
5️⃣文本分类的模型有哪些?
......

其实以上这些面试题好多都是可以在七月在线APP上的题库可以找到,在工作之余好好看看,结合项目加深理解,找到NLP的工作还是相对比较容易的,希望大家能沉下心,切勿急躁,好好学,肯定能找到自己满意的工作
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