Kapitel 3. Technisches Interview: Algorithmen des maschinellen Lernens

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

In Kapitel 1 hast du die verschiedenen Schritte kennengelernt, die du im Rahmen deiner ML-Vorstellungsgespräche durchlaufen wirst. In Kapitel 2 hast du dich damit beschäftigt, wie du deine Erfahrungen mit den für dich interessanten Stellen verbindest und wie du einen aussagekräftigen Lebenslauf erstellst. Das Ziel der vorherigen Kapitel war es, dich zu Vorstellungsgesprächen einzuladen. In diesem Kapitel konzentriere ich mich auf ML-Algorithmen. Wie du dich erinnerst, ist der Interviewprozess in Abbildung 1-9 dargestellt, und das ML-Algorithmen-Interview ist nur ein Teil der technischen Interviews; der Rest, wie ML-Training und -Evaluierung, Codierung usw., wird in den folgenden Kapiteln behandelt.

Überblick über die Algorithmen des maschinellen Lernens Technisches Interview

Wenn du dich für einen der folgenden Aufträge bewirbst, werden dir in einem Vorstellungsgespräch wahrscheinlich technische Fragen zum ML-Algorithmus gestellt:

  • Datenwissenschaftler/in, der/die ML-Modelle erstellt

  • Ingenieur für maschinelles Lernen

  • Angewandte Wissenschaftlerin

  • Und ähnliche Rollen

Erinnere dich daran, dass es unter den gängigen ML-Jobtiteln(Abbildung 1-8) einige Aufträge gibt, die für das Training von ML-Modellen im ML-Lebenszyklus verantwortlich sind. In diesem Kapitel geht es darum, Bewerber/innen ...

Get Machine Learning Interviews now with the O’Reilly learning platform.

O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.