AI应用工程师面试
技术基础
- 简述人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。
- 人工智能是一个广泛的概念，旨在让机器能够模拟人类的智能行为。机器学习是人工智能的一个子集，它专注于开发算法和模型，让计算机能够从数据中学习规律并进行预测。深度学习则是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来自动学习数据的特征表示，具有强大的特征提取能力，能够处理复杂的非线性问题。
- 解释梯度下降算法的原理。
- 梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。它的原理是沿着损失函数的梯度方向（梯度是函数变化最快的方向）的反方向更新模型的参数，以逐步降低损失函数的值。通过不断地迭代这个过程，最终找到损失函数的最小值点，从而得到最优的模型参数。
机器学习
- 在机器学习中，过拟合和欠拟合是什么？如何解决过拟合问题？
- 过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但在测试数据或新的数据上表现不佳，原因是模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和细节，而没有捕捉到数据的真实规律。欠拟合则是模型过于简单，无法充分学习到数据中的规律，导致在训练数据和测试数据上的表现都不好。