认知技术解决方案面试经验(校园内-2018)

介绍

此次面试主要是针对认知技术解决方案的岗位，该岗位需要对人工智能及机器学习方面有所了解。同时对NLP相关技术的了解也是基础要求。

面试问题及解答

1. 请介绍机器学习的三个主要流派。

   机器学习的三个主要流派分别是监督学习、无监督学习和强化学习。其中监督学习是指利用已有的数据集训练模型，让模型能够根据输入数据输出正确的标记。无监督学习是指没有标记的数据，模型要从中找到其内在的结构和规律。强化学习则是模仿人类学习的方式，即通过不断的尝试和反馈，让模型在不断地试错中获得经验。

2. 请简述什么是NLP以及其主要应用领域。

   NLP全名为自然语言处理(Natural Language Processing)，是一门与计算机、人类语言和人工智能有关的交叉学科。其主要应用领域包括机器翻译、文本分类、情感分析、智能问答、文本生成等。

3. 请介绍一下你所了解的机器学习算法中的SVM算法。

   SVM(支持向量机)是一种分类算法，通过寻找一个超平面将不同类别的数据分开，是一个有监督的学习算法。SVM的核心是核函数，可以将高维数据映射到低维空间进行计算。在分类中，找最优的超平面，即最大化两类数据的间隔。在实际应用中，SVM算法广泛应用于文本分类、图像分类等领域。

4. 请简述一下 LDA 主题模型的原理？

   LDA(潜在狄利克雷分配)是一种基于贝叶斯的主题模型，用于发现文档中的概率生成主题，同时也可以用于文档聚类、文档分类等问题，是一种常见的无监督学习算法。其原理是将文本数据进行预处理、特征提取和降维，然后通过主题-词和词-文档两层分布，对文本进行建模，发现不同主题之间的概率分布。

总结

此次面试主要考察了机器学习、NLP等相关技术的基础知识，同时还有一些算法的原理和应用。在日常学习中，需要多多练习实战，提升自己的编程能力和解决问题的能力，同时对于新兴的技术也需要多加关注和学习。