坎坷的学习和面试经历:5年Android成功转行NLP


我是传统IT行业从事Android开发,工作5年了,目前感觉上升空间较小,随着年龄的增加对于自己目前的现状有些慌,一直在寻找一些新的机会进行尝试。偶然的机会从朋友那里听到他参加了七月在线的机器学习培训,但是最初没有做好准备,虽然一直对于AI有接触,(公司产品有用到语音识别相关的功能)但是也只限于皮毛,没有深入了解,最初没有立即报名学习。

经过一段时间的反复考虑,在妻子的鼓励下报名参加了机器学习的训练班。最初的期望还是很高的,但是说实话在职学习的压力还是很大的,每天除了完成工作任务之外,每晚的学习时间非常紧张,基本只有2-3个小时的时间,最初的阶段应该和大部分同学一样,感觉压力并不大,但是到了深度学习阶段难度陡然上升,不巧这段时间家人和自己的身体健康都出现了问题,频繁的往返医院,学习时间越来越少,后来自己由于身体原因做了一次手术,这段时间的学习基本上不能持续了,只能安心修养身体,手术恢复后回到公司优先处理了患病期间的一些遗留的工作,准备重新开始学习。

在此很感谢七月在线的老师们,向老师说明了我的情况之后,老师给我申请了重新个随下一期学习班的机会,这次机会对我来说很宝贵。就这样我开始了新的一期学习。在这一期的学习过程中,算法部分对我来说还是难度比较高的,可能工作比较久了数学基础还是比较差。公式推导对我来说还是有些困难,但是随着时间的推移,课程反复听和思考之后,勉强能够跟上老师的思路了,一些基本的公式和概念能够理解了。但是自己推到的话还是有些难度,而且公司的工作强度也越来越大,课程难度和安排也越来越紧张,只能挤时间出来学习。

学习过程中的实践项目讲解还是比较合理的,而且关于项目和知识的讲解与总结,七月给了很多特别好的资料与案例,并且逐行讲解清楚,不明白的还可以再单独问,直到自己明白为止。

我自己求职选择的方向是NLP方向,CV等方向对于自身的背景要求还是比较高的,因为自己是转行的,所以还是没有很大的信心,简历让七月的老师也帮忙进行了查看和修改,目前也参加了几次面试,对于自己的一些经历还是可以一起分享一下

第一家、某小型互联网创业公司。
大概文了如下一些问题:
1. 损失函数有哪些
2. 欠拟合,过拟合以及降低过拟合的方式;
3. 神经网络降低过拟合的方式(dropout,早停);
4. BN层作用;
5. BN层加在激活函数前与后效果有何不同;
6. 精确率召回率;
7. ROC曲线;
8. 常见的语言模型;
9. 文本表达方法;
10. 新词如何发现;
11. 常见分词的算法(tfidf,textrank);
12. 如何计算两个句子相似度;
13. 项目中遇到了哪些困难,如何解决的
14. Glove与word2vec的比较;

第二家、平安NLP
讲一下fastText(简历上有体现),说一下与word2vec的联系;
简历上项目如何设计的,遇到过哪些印象深刻的问题;
如果用seq-seq进行embedding,做相似度计算,会如何(替代Glove的话);
Glove如何训练的,用的多少维;
马尔可夫过程是怎样的;
怎么调试tensorflow;
解释下TextRank(简历有体现);
PageRank是怎么回事;
手推SVM,介绍SVM原理;
LSTM的结构,优势在哪里;
介绍一下RNN;
分词是如何处理的;
语料中遇到新词如何处理;
决策树和SVM在数据预处理上有何不同(缺失值);SVM对文本要先做什么处理;
fastText最初先对文本如何处理(固定格式);
词性标注比较好的方法是哪些,有没有最新的模型。

第三家、猎户星空 自然语言处理
先做了一份笔试题,上面都是常规的概念问答。例如数据分析,特征提取的方法等等,记得七月给的总结资料中几乎都有。
然后基本对着简历问,包括简历上写的 SVM,LSTM,RNN,决策树等相关知识,另外问了一下实际项目中用到的算法,当初为何这样选择,常用的一些调试手段,项目过程中遇到的问题,如何解决的,当有一个新的棘手的问题出现的时候,你的思路是怎样的等等

经历过一部分面试后,总体感觉手推算法的能力还是很欠缺,这个可能还是和数学功底有关系,另外知识点的细节掌握不够,对于知识的整体性和贯穿性理解不够,大部分内容,让自己讲的时候容易出现不知如何组织语言,不知如何引着面试官的思路跟着自己走,其实还是知识的理解不够透彻,不够系统。
另外在职学习学习的时间还是太短了,无论是理论还是实践感觉都不够深入,建议有一定经济基础的还是能够全身心的投入学习,不然每天工作回家后脑子吸收东西的能力真的很差(我个人是这样的),课程结束后也需要很多的时间去消化吸收,而且身体很重要,学习的同时不要忘记锻炼身体。

推荐的书籍,西瓜书,统计学习方法,最好翻两三遍;Python机器学习等 ,可以根据自己的需要去选择。
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