AI算法工程师面试题基础精选

AI算法工程师的相关面试题包括机器学习、深度学习以及强化学习等等，在面试时由于涉及范围比较广泛，一般面试官不会问一些比较深比较偏的问题，一般都会结合你经手的项目或者在校期间的项目进行一些算法的基础问题进行提问，在这里我们对在面试中常见中的基础问题进行叙述，而对于算法模型的优缺点在这里就不进行多余的介绍，可以查看我之前的博文。
下面我们对AI算法工程师面试过程中常见的问题进行叙述.
1、什么是过拟合和欠拟合？如何避免它们？
答：过拟合是指模型过于复杂，导致在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的情况。欠拟合是指模型过于简单，不能很好地拟合数据的情况。
欠拟合：泛化能力差，训练样本集准确率低，测试样本集准确率低。
过拟合：泛化能力差，训练样本集准确率高，测试样本集准确率低。
合适的拟合程度：泛化能力强，训练样本集准确率高，测试样本集准确率高
欠拟合原因：训练样本数量少、模型复杂度过低、参数还未收敛就停止循环
欠拟合的解决办法：增加样本数量、增加模型参数，提高模型复杂度、增加循环次数、查看是否是学习率过高导致模型无法收敛
过拟合原因：、数据噪声太大、特征太多、模型太复杂
过拟合的解决办法：清洗数据、减少模型参数，降低模型复杂度、增加惩罚因子（正则化），保留所有的特征，但是减少参数的大小（magnitude）

2、什么是交叉验证？为什么需要使用交叉验证？

答：交叉验证是一种用于评估模型性能的技术。它将数据集分成若干份，其中一份作为测试集，其他份作为训练集。在多次交叉验证中，每个数据子集都被用作训练集和测试集。使用交叉验证的目的是为了更准确地评估模型的性能，避免因数据集不同而导致的偏差。
3、什么是梯度下降算法？如何选择学习率？
答：梯度下降算法是一种用于优化模型参数的算法。它通过不断地更新模型参数，使得损失函数的值最小化。学习率是梯度下降算法中的一个重要参数，它决定了每次更新模型参数的大小。学习率过大可能导致算法无法收敛，学习率过小可能导致算法收敛速度过慢。通常可以通过网格搜索或随机搜索来选择最优的学习率。
4、线性回归模型和逻辑回归模型有什么区别？
答：线性回归模型用于预测一个连续的数值，而逻辑回归模型用于分类问题，输出一个概率值。此外，线性回归模型采用的是最小二乘法来估计模型参数，而逻辑回归模型则采用最大似然法。线性回归模型的预测结果是连续的数值，而逻辑回归模型的预测结果是一个概率值，需要进行二分类或多分类的处理。
5、支持向量机模型和决策树模型有什么区别？在什么情况下使用哪种模型更合适？
答：支持向量机模型和决策树模型都是用于分类和回归问题的常用算法。支持向向机模型通过寻找最优超平面来实现分类，而决策树模型则通过不断地对数据进行分割来实现分类。支持向量机模型适用于小样本、高维数据的分类问题，而决策树模型适用于数据具有结构性的分类问题。在实际应用中，应根据数据的特征和问题的性质来选择合适的模型。
6、请解释一下循环神经网络（RNN）的原理？
答：循环神经网络（RNN）是一种针对序列数据处理的神经网络结构。它的主要特点是通过循环层实现数据的持久化，使得网络可以记忆之前的信息，从而对序列数据进行建模。RNN 的一个重要变种是长短时记忆网络（LSTM），它可以有效地解决传统 RNN 中存在的梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM 通过引入记忆单元和门控机制，使得网络可以选择性地记忆或遗忘之前的信息，从而更加有效地学习长序列数据的特征。
7、请解释一下决策树（decision tree）的原理？
答：决策树是一种常用的分类与回归算法，它通过对训练数据的分割，构建出一棵树形结构。决策树的构建过程通常分为特征选择、分裂节点和剪枝三个阶段。在特征选择阶段，决策树会计算每个特征的信息增益或信息增益比，选择最优的特征作为分裂节点。在分裂节点阶段，决策树会将数据集划分为多个子集，每个子集对应一棵子树。在剪枝阶段，决策树会对构建好的树进行剪枝，去除一些无用的叶子节点，提高模型的泛化能力。决策树的优点是易于理解和解释，适用于多分类和非线性问题。但是决策树也容易过拟合，且对异常值和噪声敏感，需要通过剪枝等方式来缓解这些问题。
8、什么是迁移学习？
答：迁移学习是指将已经训练好的模型应用于新的问题上，以提高新问题的性能和效率。迁移学习可以通过将已有模型的参数作为初始值，来加速新模型的训练和提高模型的准确率。迁移学习通常分为两种类型：基于特征的迁移学习和基于模型的迁移学习。基于特征的迁移学习通常是将预训练模型的前几层提取出来作为特征提取器，然后再训练一个新的分类器。基于模型的迁移学习则是将预训练模型的所有层作为初始值，然后通过微调（fine-tuning）的方式来对新的数据集进行训练。
9、什么是深度学习？
答：深度学习是一种机器学习方法，它使用深度神经网络模型来学习数据的特征表示。深度学习可以通过堆叠多个层来提取数据的高级特征，从而实现高效的分类、识别和预测等任务。深度学习已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了很大的成功，是目前最热门的研究领域之一。
10、什么是多层感知机(MLP)?
答：和神经网络一样，mlp有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。它与具有一个或多个隐藏层的单层感知器的的结构相同。单层感知器只能对具有二进制输出 (0,1) 的线性可分类进行分类，但 MLP 可以对非线性类进行分类。
除输入层外，其他层中的每个节点都使用非线性激活函数。输入层、传入的数据和激活函数基于所有节点和权重相加从而产生输出。MLP 使用一种称为“反向传播”的方法来优化节点的权重。在反向传播中，神经网络在损失函数的帮助下计算误差，从误差的来源向后传播此误差（调整权重以更准确地训练模型）。
11、什么是数据规范化（Normalization），作用是什么？
答：Normalization的中文翻译一般叫做“规范化”，是一种对数值的特殊函数变换方法，也就是说假设原始的某个数值是x，套上一个起到规范化作用的函数，对规范化之前的数值x进行转换，形成一个规范化后的数值。
规范化将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯度变大,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。
按照规范化操作涉及对象的不同可以分为两大类：
一类是对第L层每个神经元的激活值 进行Normalization操作，比如BatchNorm/ LayerNorm/ InstanceNorm/ GroupNorm等方法都属于这一类；另外一类是对神经网络中连接相邻隐层神经元之间的边上的权重进行规范化操作，比如Weight Norm就属于这一类。一般机器学习里看到的损失函数里面加入的对参数的的L1/L2等正则项，本质上也属于这这一类的规范化操作。L1正则的规范化目标是造成参数的稀疏化，就是争取达到让大量参数值取得0值的效果，而L2正则的规范化目标是有效减小原始参数值的大小。
12、激活函数在神经网络中的作用是什么？
答：激活函数模拟生物学中的神经元是否应该被激发。它接受输入和偏差的加权和作为任何激活函数的输入。从数学角度讲引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。Sigmoid、ReLU、Tanh 都是常见的激活函数。
13、解释什么是降维，在哪里会用到降维，它的好处是什么？
答：降维是指通过保留一些比较重要的特征，去除一些冗余的特征，减少数据特征的维度。而特征的重要性取决于该特征能够表达多少数据集的信息，也取决于使用什么方法进行降维。使用哪种降维方法则是通过反复的试验和每种方法在该数据集上的效果。一般情况会先使用线性降维方法再使用非线性的降维方法。
好处：
节省存储空间、加速计算速度，维度越少，计算量越少，并且能够使用那些不适合高维度的算法、去除一些冗余特征，比如降维后使得数据不会即保存平方米又保存平方英里的表示地形大小的特征、将数据维度降到2维或者3维使之能可视化，便于观察和挖掘信息、特征太多或者太复杂会使得模型过拟合
14、ROC和AUC
答：AUC(Area Under ROC Curve)，即在ROC曲线下的面积。ROC曲线就是根据学习器的预测结果对样例进行排序，按此顺序逐个把样本作为正例进行预测，每次计算出两个重要的量，一个是真正例率，一个是假正例率(假例中预测为正例的比率)，真正例率(正例中预测为正例的比率)作为纵轴，假正例率作为横轴，作图，就得到ROC曲线。
15、特征工程中的数据与特征处理
答：特征工程包括数据的选择、清洗、采样和数据可视化。数据清洗包括填充缺失值、去除脏数据、去除不可信数据等；采样是在正负样本不平衡的情况下当正样本远大于负样本时，使用下采样，量不大时，可采集更多地数据或者修改损失函数。在采样的过程中可利用分层抽样，保持不同类别数据的比例。
16、K近邻算法（KNN）
答：KNN的思路是对于判断的点，找到离其最近的几个数据点，根据最近几个数据点的类型决定判断点的类型或者根据最近几个点的数值计算出判断点的数值（均值、众数、最大值、最小值等）；
KNN算法的关键：样本的所有特征都要做可比较的量化；样本的特征要做归一化；需要一个距离函数计算样本之间的距离，比如欧氏距离
17、KNN的K值的确定
答：K值太大容易引起欠拟合，太小的话又容易过拟合，需要进行交叉验证。
18、聚类和分类的区别
答：分类的目标是事先已知的，而聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么；聚类的流程主要包括：数据准备、特征选择、特征提取、聚类以及聚类结果评估。
19、K-means算法
答：K-means算法是聚类算法之一，其主要流程如下：
（1）创建K个初始点作为质心
（2）计算数据到每个质心的距离，选择最近的质心作为一簇
（3）将簇中的所有点到质心的平均值作为新的质心，重复以上过程直到没有任何点的簇类再发生任何变化
（4）K值的确定：
在实际应用中，由于K-means一般作为数据预处理或者用于辅助分、聚类贴标签。所有K值一般不会太大，可以使用枚举法，将K从2到一个固定值，在每个K值上重复运行数次K-means（避免局部最优），并计算当前K值的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的K值作为集群数目。
20、随机森林算法
答：随机森林就是通过集成学习的思想将多颗树集成的一种算法，其基本单元是决策树，每一棵决策树之间是没有任何联系的。该算法的步骤如下：
（1）从N个样本集中用Bootstrap有放回的随机选取N个样本，用子集来训练一个决策树，作为决策树根节点处的样本。
（2）从样本的M各特征中随机选取m个特征，满足条阿金m<=M，然后从这m个特征中采用某种策略（信息增益率、GINI指标等）来选择1个特征作为该节点的分裂特征
（3）决策树形成的过程中，每个节点都要按照步骤（2）进行分裂，一直到不能够再分裂为止。
（4）按照步骤（1）（2）建立大量决策树，构成随机森林。
21、回归和分类的评价指标有哪些？
答：回归的评价指标如下：MSE均方误差、RMSE均方根误差、平均绝对误差、偏差、方差等指标；分类的评价指标包括：准确率、精确率、召回率、P-R曲线、F1-Score、ROC曲线以及AUC曲线等
22、多线程与多进程的区别
答：（1）线程是进程的子集，一个进程可能由多个线程组成
（2）多进程的数据是分开的、共享复杂，需要使用IPC，但同步简单；多线程共享进程数据，共享简单，同步复杂
23、XGBoost算法核心点
答：（1）不断添加树，不断的进行特征分裂来生长一棵树，没错添加一个树，其实是学习一个新的函数去拟合上次预测的残差
（2）当训练完得到K棵树，要预测一个样本的分数，其实就是根据样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数
（3）最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值
（4）正则项：输的复杂程度；XGBoost的复杂度包含两个部分，一个是树里面叶子节点的个数，一个是树上叶子节点的得分L2模平方，L2正则化相当于对每个叶节点的得分增加L2平滑，目的是为了避免过拟合；
（5）不需要对数据集归一化：树模型是通过寻找特征的最优分裂点完成优化，归一化不会改变分裂点的位置
24、XGBoost与GBDT的区别
答：（1）GBDT以CART作为基分类器，XGBoost不支持线性分类器，XGBoost相当于带有L1和L2正则化的逻辑回归
（2）GBDT只用到一阶导数信息，XGBoost则对函数进行了二阶泰勒展开，用到了二阶导数信息；
（3）XGBoost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂程度，防止过拟合；
（4）列抽样，XGBoost支持列抽样，不仅能降低过拟合还能减少计算
25、Softmax 和 ReLU 函数是什么？
答：Softmax 是一种激活函数，可生成介于 0 和 1 之间的输出。它将每个输出除以所有输出的总和，使得输出的总和等于 1。Softmax 通常用于分类任务的输出层和注意力机制的计算。ReLU是使用最广泛的激活函数。如果 X 为正，则输出 X，否则为零。ReLU 常用于隐藏层的激活函数。
26、什么是超参数？
答：超参数在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。因为一般情况下我们将可以根据模型自身的算法，通过数据迭代自动学习出的变量称为参数，而超参数的设置可以影响到这些参数是如何训练，所以称其为超参数。
27、如果学习率设置得太低或太高会发生什么?
答：当学习率太低时，模型的训练将进展得非常缓慢，因为只对权重进行最小的更新。它需要多次更新才能达到最小值。如果非常小可能最终的梯度可能不会跳出局部最小值，导致训练的结果并不是最优解。如果学习率设置得太高，由于权重的急剧更新，这将导致损失函数出现不希望的发散行为。可能导致模型无法收敛，甚至发散。
28、什么是Dropout和BN?
答：Dropout是一种随机删除网络中隐藏和可见单元的技术，可以以防止数据过拟合(通常删除20%内的节点)。它使收敛网络所需的迭代次数增加。BN是一种通过对每一层的输入进行规范化，变为平均为0，标准差为1的正态分布，从而提高神经网络性能和稳定性的技术。
29、简单描述下主流的聚类算法及应用场景
答：聚类是指将样本按照不同的特征信息，划分为n个类别的一类算法，由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
聚类算法主要有基于距离的K-Means和基于密度的DBSCAN算法、层次聚类算法和均值漂移聚类。
K-Means对不同样本的衡量是基于距离的，即计算两两间的距离信息，一般为欧氏空间距离。根据距离信息将样本类别进行划分。
DBSCAN基于密度，即每个区域的点的数量。 如果 DBSCAN 的组内的点很靠近，则将它们指向一个组，如果点相距较远的点则会忽略。与其他聚类算法相比，DBSCAN具有一些优势。它可以找到不同大小和形状的簇，并且不需要用户预先指定簇的数量。
主要应用场景包括：文档分类器、物品传输优化、客户分类、保险欺诈检测、IT警报的自动化聚类等
30、简单描述下SVM的原理
答：SVM 是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。
当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机；当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。硬间隔最大化（几何间隔）、学习的对偶问题、软间隔最大化（引入松弛变量）、非线性支持向量机（核技巧）。
31、LSTM和普通RNN的区别在哪里？
答：LSTM和RNN都是处理序列数据的神经网络，两者在时序预测方面都有着不错的表现，二者主要的区别如下：
（1）RNN没有细胞状态而LSTM通过细胞状态记忆信息；
（2）RNN激活函数只有tanh函数而LSTM通过输入门、遗忘门、输出门引入sigmoid函数并结合tanh函数，添加求和操作，减少梯度消失和梯度爆炸的可能性；
（3）RNN只能够处理短期依赖问题；LSTM既能够处理短期依赖问题，又能够处理长期依赖问题。
32、为什么CNN中的卷积核一般都是奇数？可以设置为偶数吗？1*1卷积核有什么作用？常见的激活函数有哪些？
答：奇数相对于偶数，有中心点，对边沿、对线条更加敏感，可以更有效的提取边沿信息；偶数也可以使用，但是效率比奇数低。在数以万计或亿计的计算过程中，每个卷积核差一点，累计的效率就会差很多。
1*1卷积核可以跨通道的特征整合；可以特征通道的升维和降维；通过减少卷积核参数进而减少模型的复杂度
常见的激活函数包括sigmoid函数、tanh函数以及ReLU函数等
33、如何解决样本不平衡问题？池化层在反向传播中如何计算？如何提高模型泛化能力？
答：样本不平衡在数据训练是常遇到的问题，常用的解决样本不平衡的方法主要是以重采样为主，即对过多的样本进行欠采样、对过少的样本进行过采样等；
池化层在反向传播主要是把1个像素的梯度传递给4个像素，但是需要保证传递的loss（或者梯度）总和不变；mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一层，这样就保证池化前后的梯度（残差）之和保持不变；max pooling也要满足梯度之和不变的原则，把梯度直接传给前一层某一个像素，而其他像素不接受梯度，也就是为0；
提高泛化能力可以从模型和数据角度分别出发考虑，模型上可以增加dropout、减少神经元之间复杂的共适应关系、增加正则化等等；数据上可以增加样本数据，标注更好的特征等等。
34、过拟合问题是深度学习训练中遇到的常见问题，在深度学习训练中如何避免或者解决这个问题？
答：解决方法包括清洗数据和数据增强、减少模型参数，降低模型复杂度、增加惩罚因子（正则化），保留所有的特征，但是减少参数的大小、dropout、降低学习率、权值共享和设置提前停止等等
35、当只有非常少量样本的时候如何进行深度学习？
答：当只有非常少量的样本可用时，可以通过数据增强、迁移学习、基于规则的方法、采用简化模型和主动学习等策略来充分利用有限的样本，并提高深度学习模型的性能。
（1）数据增强（Data Augmentation）：通过对现有样本进行一系列的变换和扩增，生成更多的样本。例如，对图像数据可以进行随机裁剪、旋转、缩放、平移等操作，以扩展数据集大小。这样可以增加模型的泛化能力，并提高对于小样本的学习效果。
（2）迁移学习（Transfer Learning）：利用预训练的模型在大规模数据上学到的特征表示来初始化模型参数。通过将预训练模型的权重作为初始值，可以加速模型的收敛，并提高在小样本上的性能。通常可以将预训练模型的前几层冻结，只对新样本进行微调，以适应特定的任务。
（3）基于规则的方法（Rule-based Methods）：如果领域专家可以提供先验知识或领域规则，可以结合这些知识来设计模型。例如，根据特定领域的规则设计特征表示或约束模型的参数范围。这样可以更好地利用有限的样本信息，并提高模型的泛化性能。
（4）采用简化模型：当样本量非常有限时，使用复杂的深度神经网络模型可能会导致过拟合。因此，可以考虑使用较简化的模型架构，如浅层神经网络、线性模型或基于规则的模型。这样可以减少模型的复杂度，并降低过拟合的风险。
（5）主动学习（Active Learning）：主动学习是一种半监督学习方法，它允许模型主动选择最具信息量的样本进行标注。在小样本情况下，主动学习可以帮助模型针对性地选择需要标注的样本，以便更有效地学习和泛化。