探秘美国机器学习面试：从ML基础到编码技巧

在美国求职的过程中，机器学习（ML）领域面试的要求变幻莫测，特别是在ML编码和基本知识的考察上，往往让人感到复杂而随机。根据个人经验，本文将从考察内容和备考策略两个方面，为大家解开这一难题。🚀

考察内容：考什么？

首先，让我们聚焦于 ML基础知识。这一部分通常以问答的形式出现，涵盖机器学习和深度学习（DL）相关的核心知识。在几乎每一次面试中，我都发现完全的基础问答是罕见的。面试官常常会在以下两种情况下考察ML基础：

• 第一种：整个面试中有 10-15分钟 的快问快答环节，速度之快令人瞠目。
• 第二种：在讨论项目或机器学习系统设计时，面试官会间歇性地提出相关问题。

考察编码：ML Coding的多变形式

关于 ML编码的考察，情况则更为复杂多变。经典题型包括：

•  K-means和K近邻（KNN）算法的实现。
• 要求展示神经网络中的某一层。
• 编写损失函数或张量计算等。

在编码测试中，有时需要进行实际的测试运行（test run），而有时则不需要。某些情况下，考官希望看到从头构建（built from scratch）一个模型，而在其他时候，使用 Pytorch 库或查看其文档也是被允许的。✨

总结：应对广泛考察的策略

总之，机器学习面试的考察内容种类繁多，形式也各不相同，充分的准备是必不可少的。在备考的过程中，熟悉ML基础，练习编码题，了解系统设计与项目细节，都将为你的面试成功打下坚实的基础。加油！💪

剩下的，就留给图示来激发你的灵感吧~ #MLE #mle #美国求职 #phd求职