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12歲的AI開發者都出道了,你還在猶豫什麼?(內附機器學習筆試題)

在結束不久的百度AI開發者大會上,除了無人車之外,還有一位12歲的小程式員袁翊閎,四年級開始接觸計算機,初一開始自學程式設計,掌握了BASIC、Python等語言。


圖片來自網路

 

在百度推出的對話式人工智慧作業系統DuerOS上,他已經開發了3個技能。作為大會年齡最小的開發者,他的技術水平和很多成年人不相上下。

 

提到袁翊閎,不是為了販賣焦慮,是來送碗雞湯,真正感興趣並付出努力的東西,總會有結果。很多人想要入門AI,會有很多顧慮,零基礎,跨專業等等。如果你往前的意願足夠強烈,所有人都會為你讓道,這個道理放在哪都是一樣。


李彥宏說”Everyone can AI”,這句話足夠讓AI熱愛者們熱血沸騰。百度的AI生態已經逐漸清晰,昆侖晶片、百度大腦3.0、DuerOS3.0、量產的Apollo,百度已經有了晶片、深度學習框架、平臺,以及應用生態的完整佈局。

 

AI開發者大會展示了AI在地板檢測、援藏醫療的應用案例,AI有著廣闊的應用前景,未來各行各業都會有AI的滲透,交通、物流、汽車、技術公司處在AI採用的前沿。

 

問題是,AI相關的人才從哪裡來?不說未來幾年,目前人工智慧相關的人才都是各企業爭相爭搶的物件,月薪20k只能算是市場行情價,高的能給到50k。


資訊來自拉勾網

 

讓AI選擇你(機器學習筆試題)


高薪資和良好的應用前景擺在面前,AI這股大風裡,抓住機遇才是關鍵。但想要入行,自身也需要有扎實的基礎。


在應聘機器學習相關工作崗位時,常常會遇到各種各樣的機器學習問題和知識點。為了幫助大家對這些知識點進行梳理和理解,能夠更好地應對機器學習筆試包括面試。下麵是一些機器學習筆試題,希望能夠對大家有所幫助:


Q1. 在回歸模型中,下列哪一項在權衡欠擬合(under-fitting)和過擬合(over-fitting)中影響最大?

A. 多項式階數

B. 更新權重 w 時,使用的是矩陣求逆還是梯度下降

C. 使用常數項


答案:A

解析:選擇合適的多項式階數非常重要。如果階數過大,模型就會更加複雜,容易發生過擬合;如果階數較小,模型就會過於簡單,容易發生欠擬合。如果有對過擬合和欠擬合概念不清楚的,見下圖所示:


Q2. 下列關於極大似然估計(MaximumLikelihood Estimate,MLE),說法正確的是(多選)? 

A. MLE 可能並不存在 

B. MLE 總是存在 

C. 如果 MLE 存在,那麼它的解可能不是唯一的 

D. 如果 MLE 存在,那麼它的解一定是唯一的

 

答案:AC

 

解析:如果極大似然函式 L(θ) 在極大值處不連續,一階導數不存在,則 MLE 不存在,如下圖所示:

另一種情況是 MLE 並不唯一,極大值對應兩個 θ。如下圖所示:


Q3. 如果我們說“線性回歸”模型完美地擬合了訓練樣本(訓練樣本誤差為零),則下麵哪個說法是正確的?

A. 測試樣本誤差始終為零

B. 測試樣本誤差不可能為零

C. 以上答案都不對


答案:C

解析:根據訓練樣本誤差為零,無法推斷測試樣本誤差是否為零。值得一提是,如果測試樣本樣本很大,則很可能發生過擬合,模型不具備很好的泛化能力!


以上筆試題來自@紅色石頭,公眾號AI有道



如果上述題目對你來說非常簡單,那麼恭喜你,如果你看到題處於兩眼一黑啥都不懂,但又想對人工智慧有所瞭解。那麼推薦網易雲課堂推出的《網易人工智慧零基礎入門》體驗營,這系列課程可以幫助你對人工智慧有初步且全面的瞭解,並且這是免費的。


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