一般深度學習面試問題
一般的深度學習問題通常涉及了解該領域、它與其他人工智慧領域的區別、將現實世界的問題與深度學習解決方案聯繫起來，以及了解其挑戰和限制。
1.什麼是深度學習？
深度學習是機器學習和人工智慧的一個 開曼群島電話號碼列表 子領域。它涉及基於數據的人工神經網路訓練大型模型。
這些模型透過自動發現資料背後的複雜模式和特徵來學習解決具有挑戰性的預測和推理任務（例如分類、迴歸、影像中的物件辨識等）。這是透過模仿人腦複雜的內部結構來實現的。
我們的「理解人工智慧」課程全面揭秘人工智慧的領域和可解決的任務，包括深度學習。
人工智慧的相關領域|伊凡·帕洛馬雷斯
2. 什麼時候應該選擇深度學習而不是機器學習解決方案？
深度學習解決方案在資料高度複雜的問題中脫穎而出，例如在非結構化或高維度資料下。
它也是解決大量資料或需要捕獲細微模式的問題的首選：通常，它們可以成功提取和理解機器學習方法可能無法找到的有意義的資料特徵。
以下是深度學習解決方案可解決的問題的一些範例：
將動物或植物物種的圖像進行分類
股票市場價格的長期預測
影像中的人臉辨識
自然語言處理任務，例如語音辨識、語言翻譯等
但請注意，對於許多更簡單的任務和資料集，決策樹和回歸器等輕量級機器學習模型可能就足夠了，由於訓練和部署更容易、更便宜，因此它們比深度學習模型變得更好的選擇。
深度學習模型通常需要全面的資料準備和處理技能；因此，您可能會發現以下有關數據工程面試的文章很有用。
3. 您將如何為您的問題和數據選擇正確的深度學習方法？
決定合適的深度學習方法取決於幾個因素，例如資料的性質、問題的複雜性和可用的計算資源。
以下步驟是一個簡單而有效的方法，可幫助您做出這個重要的選擇：
對您的資料特徵進行徹底分析。是結構化的還是非結構化的？是否存在時間或空間依賴性？您想用模型預測哪些目標變數？
基於資料分析，選擇最適合的深度學習架構類型。例如，卷積神經網路(CNN) 擅長處理視覺數據，而循環神經網路(RNN) 對於順序數據特別有效。
考慮其他因素，例如模型可解釋性、可擴展性以及用於訓練的標記資料的可用性。不同的深度學習架構在不同程度上適應了這些面向。
三種常見的深度學習架構及其應用 |伊凡·帕洛馬雷斯
4. 您將如何建立深度學習分類解決方案？
設計適合特定任務（例如分類）的深度學習架構涉及選擇適當的神經元層數和大小，以及選擇正確的激活函數。
這些決策通常是根據資料的特徵做出的。對於影像分類，您可以在架構中使用一堆卷積層來捕捉視覺模式，例如顏色（或顏色組合）、形狀、邊緣等。
位於深度學習架構最末端的頂層（模型頭）也取決於您手邊的任務，因為它必須被設計為產生所需的輸出。
例如，對於影像分類問題，例如將小雞影像分類為鳥類物種，最後一層應具有softmax 活化函數，該函數輸出類別機率，以確定所分析的影像所屬的最可能的鳥類物種類別。
