ML design 面试的解题思路总结，十全大补tips

地里的面经很多，但是很少有人写总结，尤其是Machine learning这一块。我根据自己面试的经验，总结了一下ML design的面试中，解题的思路，抛砖引玉，分享给大家。


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1. 结构化表达:

通过结构化的表达来让答案显得很有逻辑。结构化表达，针对一个问题，一般讲三点答案，逻辑上依次有递进的关系，这样就会显得你逻辑清楚。超过三点，听的人容易lost，所以也没必要。
比如被问了一个design的问题，答案比较复杂，有很多部分。回答的时候，第一句话先说，这个问题可以从2(数字)方面来考虑：用户和系统。用户这方面有2(数字)个solution，系统这方面有3(数字)个solution。因为面试官不知道你想讲什么，在讲细节之前，先把框架说出来，这样有助于面试官follow 你的逻辑，即使中间在细节上仔细询问你，他也知道你后面还有内容要讲，会配合让你讲完。

2. 讲自己做过的项目，怎么讲？
讲自己的项目时，主题最好和这个组的方向相关，技术越新越厉害，越好。出于NDA，最好避开自己在当前公司的工作。雷区：这样可能会导致只能讲好几年前的工作和技术。怎么解决呢？在报告的结尾，给一个rethink，讲两部分。
第一，        反思如果现在做同样的问题，哪些地方可以提高。[重点显示你的见识提高了，不是反思你的缺点]
分三个部分：新技术[比如以前用 logistic regression，现在可以用 deep learning/LSTM]，data size scale up[比如以前只有10k的data，现在是100M，可以使用更复杂的模型]，system[single pc -> distributed system/GPU，training could be paralleled or in the cloud. 更advanced approach to collect labels，比如大公司都会有自己的crowd sourcing judgment platform]。
第二，        概述一下，你在目前的职位做过的工作，使用了哪些最新的技术，这样显得你的skillset在与时俱进，没有过时。

3. -        It is your opportunity to shin!  你会被要求讲自己的经历，可能很多次，面试官根据你的经历来问问题。在讲经历的时候，突出哪些关键字和技术？一是和对方相关，二是新技术，三是显得你水平高的内容。当然一定要是你熟悉的，如果你被问到什么，答不上来，会特别减分。

4. -        讲到使用哪个model的时候，列举2-3个相关的model，答案的重点是讲一下各自的优缺点，以及当前问题的特质，基于这些比较，从而决定选哪一个。

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谢谢楼主分享~~~~~新人报道

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谢谢分享，很有启发性

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