年轻人的第一本深度学习面试书
本文由发布于专栏 白小鱼
同志们,一年一度的暑假又到了,暑假实习、秋招都在向你招手,你又不可避免地卷入各种各样的面试。面试深度学习算法工程师的同学,在参加面试的过程中,你是否经常被面试官的问题难到,苦苦寻求一本关于深度学习面试的书。别急,听我给你支一招。 最近,我有一个朋友安利我一本新书《百面深度学习》,深度学习面试的扛鼎之作。 大家听到这个名字是不是很熟悉,没错,这本书就是爆款《百面机器学习》的续作, 又叫葫芦书(封面有一只巨大的葫芦)!
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行走江湖,身上岂能没有一两件法宝。葫芦书就是你的法宝,有了这个法宝,什么妖魔鬼怪、蛇精、蝎子精之类的题目,都能被你镇住。 我们先来看看这个葫芦书里面有哪些“秘诀”?
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葫芦书分为两部分,第一部分是「算法与模型」,第二部分是「应用」:
「算法与模型」部分不仅覆盖到了常用的深度学习知识,还覆盖到了近些年很火的图神经网络、元学习、自动化机器学习等知识,学术界与工业界的相关内容均有涉及。
「应用」部分则是对深度学习的各种应用领域进行了全面介绍。
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为了让你更快地掌握这些“秘诀”,葫芦书做了很多优化,简单列举几点:
以 Q&A 的形式来组织书的内容(勾起好奇心,让人思考);
问题索引(哪里不会点哪里);
难度分级(知彼知己,做到心中有数)。
是骡子是马拉出来遛遛,下面我们实战一下,看看葫芦书的威力究竟如何。 以最近很火的自动化机器学习(AutoML)为例,书中有这样一个问题:
“自动化机器学习要解决什么问题?有哪些主要的研究方向? ”
相信大家或多或少都听过自动化机学习这个概念,但估计大家也只是听听而已,没有对这个方面进行系统的研究,要回答这个问题还有一定难度的。但有了葫芦书,你就可以轻松地回答这个问题。 我们看看葫芦书是怎么回答的:
自动化机器学习要解决的问题是,针对特定的一类或若干类机器学习任务,在没有人类专家干预且计算资源有限的条件下,自动化地构造机器学习算法流程。
这里的机器学习算法流程包括根据数据建立算法模型、算法效果评估、不断优化算法放果等。自动化机器学习在构造算法流程时的主要目标如下:
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能够在不同数据集甚至不同任务间泛化;
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不需要人类专家干预;
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计算效率(在有限的计算资源下、有限的时间内给出最优的算法流程)。
自动化机器学习的研究方向包括:自动化特征提取、自动化模型选择、自动化模型参数调优、自动化模型结构搜索(主要针对神经网络)、自动化模型评估、元学习、迁移学习等。每一个研究方向又会包含多种具体技术,例如其中的自动化模型参数调优涉及的技术就有简单/启发式搜素、无梯度优化、强化学习、梯度下降优化等。
简短的几段话,不仅让人了解了自动化机器学习这个概念,还对自动化机器学习这个领域有宏观的了解,可谓专业。当然,葫芦书还对深度学习的各种问题进行了讲解,这边就不再赘述。管中窥豹,可见一斑,相信大家已经感觉到了葫芦书的威力所在。此外,《百面深度学习》和《百面机器学习》可以一起看,双剑合璧,其利断金,一份配方,双倍快乐! 最后,再看看葫芦书的作者葫芦娃。葫芦娃有三十多个,大娃是诸葛越,毕业于斯坦福大学计算机系,现任 Hulu 全球研发副总裁,中国研发中心总经理。二娃是江云胜,毕业于北京大学数据科学学院,现任 Hulu 算法研究员。这么一看,葫芦娃的名声果真不是吹的。
年轻人的第一本深度学习书,你心动了吗? ღ( ´・ᴗ・` )