华为-海外提前批-1技术,2综合,3boss-机器学习算法

全程1个小时10分钟,一般同学30分钟)留学生欧洲专场:现总结一句,体验极差,因为面试官面试前先鸽我一个小时不说,面试途中疯狂打电话,接了两三个电话,导致我叙述我我项目被思路打断几次。这都可以原谅, 不知是不是同事,还跑过来跟他开个玩笑,他们竟然开始聊天,我一个人开着视频在那里尬着。。。

——————正文————-

1.介绍项目,被外界打断三次,有种便秘的感觉,讲完了,面试官在百度问题,然后问我项目技术问题,回答之后他说他看过那篇论文,然后就没了

2.项目花了30+分钟,跳出你的项目,谈谈传统机器学习(小弟深度学习弱渣),你觉得传统学习,深度学习本质区别?

我回答:线性-非线性?

面试官:不对。

我再答:分类-回归?

面试官:不对,你理解不行啊,基础有点差(我内心:。。。)那我再换个方式问:Linear regression跟logistics regression的本质区别?

我:线性非线性?

面试官:不对

我:内心就是mmp)不好意思,我没理解好这个点,请问你能跟我说下正确的理解答案吗?

面试官:不可能啊,这是面试,百度很多你自己去百度

我:目瞪口呆。。。

面试官:再问个问题,预处理知道吗?我们讲讲归一化吧,归一化的本质是什么?

我:去除数据的差异?

面试官:不对

我:把所有的data都scale到同一个range下?方便比较特征?

面试官:不对,你不是搞深度学习吗?这个跟BN思想一样啊。

我:BN的就是去除数据之间的差异,减少层层之间的依赖啊

面试官:你没理解到点上去

我:目瞪口呆twice

3.这样吧,你桌面共享出来,你写个backprop:

(内心OS:妈耶~怕不是被针对了,别人30分钟就出了,我1个多小时还要写code

打开一个sublime,写了个SGD的简单方法敷衍了下

交换问题:1.所在部门干啥的?2.对我的评价及建议:动手能力不错,但是理论基础差。。。。

感觉自己要凉,1是表现估计确实是我状态最差的一次 2.面试官不爽我还是怎么样,有种被针对的感觉,我同学说我可能我碰到压力测试~
----------------------------------二面-------------------------------------------------
人工智慧部技术 leader,全程1个小时:
1.项目,实验室,与工业界落地
2.场景题:如何在本地和云端进行用户推荐,说下解决方法和利弊
3.介绍部门业务
技术主管好像对我很满意,然后跟我聊去向,北京南京 NLP 方向,上海 CV,深圳 CV,说部门压力大,收入高能得到好的锻炼。
怕留不住我,说应该能开到我满意的待遇,希望双向选择
-----------------------------------三面,大 boss 面--------------------------------
这次让我特别意外,我还熬夜肝论文,结果收到邀约面试。我可不开心了,因为我同学都直接面一轮就过了我技术面都三轮了
可我跟学长聊了下说,面试官是鼎鼎大名的宝峰总,华为软件工程部副总裁,诺亚方舟创始人,人工智慧部最大 boss,应该是给 sp 或者越级定级
全程一个小时
开门见山,不聊任何技术,综合来交流
1.tensorlayer 适用人群,适合企业吗?有什么优势?怎么能满足企业需求
2. 实际机器学习落地项目有吗?喜欢平台还是项目落地?
3. 分布式的规模能做多大?有啥弊端?瓶颈在哪里?
4.工业界和学术界区别大,给我举例,结合部门业务
宝峰总全程教导,从宏观到细节把我说的一愣一愣的,还是发现大佬们眼界真高。
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更新 9.25 运气好拿到 SP offer-消费者终端智慧工程部

#华为##留学生##机器学习##算法工程师##面经##提前批#
全部评论
我觉得要写代码的原因是楼主前面答得太差了。。(按我现在的理解水平,不一定对)传统机器学习注重于特征工程,一般是低阶特征;深度学习主要是端对端模式,网络层数的加深有助于提取高阶特征;归一化是用来消除量纲差异,而一般数据差异越大越有利于分类回归。
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发布于 2018-08-17 17:46
我个人觉得前面那几点你答得确实不太好,我觉得传统和深度学习的本质区别是,后者是自动学习,前者需要人工设计模型的形式之类
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发布于 2018-08-17 17:58
百信银行
校招火热招聘中
官网直投
啊哈哈哈哈哈哥们可以内心演绎满分
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发布于 2018-08-17 20:32
可能为了压价吧
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发布于 2018-08-17 16:58
是不是避免人为的特征工程选取复杂性?
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发布于 2018-08-17 17:13
这样比较好吧,我也是今天视频面的,才十分钟不到的样子
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发布于 2018-08-17 17:23
线形回归与 逻辑回归的本质区别是前者用于回归后者用于分类,二者都是线形模型。
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发布于 2018-08-17 17:35
传统学习和深度学习的区别,个人认为是特征提取的不同?线性回归和lr还有本质区别么,那可能是一个用来做回归一个用来做分类吧,欢迎指正
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发布于 2018-08-17 17:45
至于bn,是为了解决层之间输入数据分布偏移,以及样本间差异导致训练速度慢。归一化也是一样的。
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发布于 2018-08-17 18:00
还有欧洲专场的么...我怎么不知道Orz
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发布于 2018-08-17 20:56
这位IC的小伙伴你现在还在伦敦么....
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发布于 2018-08-17 20:57
啊,最近太忙,这个算结贴了~
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发布于 2018-09-05 22:35
敢问手写backprop是啥意思?
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发布于 2019-05-09 15:28
能手写bp算法的代码果然大佬,我只能写个公式出来
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发布于 2019-05-09 16:04
楼主,请问了解消费者云服务部吗
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发布于 2020-01-19 15:12

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4 63 评论
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