软件公司都是帮别人做网站么,电脑网页传奇,搜索引擎优化分析,中文网站的seo怎么做刷到一个美团的 AI 实习生的面试帖子#xff0c;帖子虽然不长#xff0c;但是把美团 AI 评测算法实习生面试的问题都po出来了。 单纯的看帖子中面试官提出的问题#xff0c;并不是很难#xff0c;大部分集中在考察AI项目和对AI模型的理解上#xff0c;并没有过多的考察AI算…刷到一个美团的 AI 实习生的面试帖子帖子虽然不长但是把美团 AI 评测算法实习生面试的问题都po出来了。 单纯的看帖子中面试官提出的问题并不是很难大部分集中在考察AI项目和对AI模型的理解上并没有过多的考察AI算法几道编程题除外祝这个朋友好运好运。
我与美团也曾经有过一面之缘这里的一面是字面意义上的一面仅仅面试了一次。 在刚开始工作的时候我投递过美团的算法岗位当时和美团一起投递的还有滴滴。 但由于众所周知的原因当时滴滴的风评并不好所以我把希望都寄托在了美团上。 遗憾的是因为是社招以及当时投递的岗位的原因美团对于技术的要求并没有太高相反更看重的是是否可以快速完成产品的迭代。说白了你想不想做产品经理能不能加班并且推进项目。 最终经过了思想斗争后我放弃了因为确实熬不了夜、加不了班。一直到现在都没有和美团有太多的接触。 不知道是否有朋友在美团呆过如果你和美团接触过可以在评论区写下你和美团的故事呀。
接下来回答一下上面实习生碰到的一个问题什么是数据增强以及如何做数据增强
数据增强 在做一些图像分类训练任务时经常会遇到一个很尴尬的情况那就是明明训练数据集中有很多可爱猫咪的照片但是当给训练好的模型输入一张戴着头盔的猫咪进行测试时模型就不认识了或者说识别精度很低。 很明显模型的泛化能力太差难道戴着头盔的猫咪就不是猫咪了吗
要解决这类尴尬的问题其实不需要从模型算法上下功夫而是从训练数据集上下功夫就可以。
那就是数据增强。 什么是数据增强 数据增强是一种通过对原始数据集进行变换生成新的训练样本的技术。
这些变换包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪以及其他各种手法通过引入这些变化可以有效地扩充数据集的规模提高模型的泛化能力。
是不是很简单
将原始数据集做一些变换然后送给模型做训练此时裁剪出来的图片可能就是猫咪尖尖的耳朵和大大的眼睛训练过程中模型依然会判断这是猫。 此时如果在送给模型一只戴着头盔的猫即使模型不认识头盔它也认识猫耳朵从而识别出来这是一只猫。 数据增强的优点 在训练模型的过程中数据增强有几个关键的好处
1. 泛化能力提升
数据增强有助于让模型更好地适应不同的输入而不仅仅是训练集中的样本这使得模型在面对新的、未曾见过的数据时更为稳健。
2. 防止过拟合
过拟合是模型过度适应训练数据但在面对新数据时表现不佳的现象。
数据增强通过引入更多变化有助于降低模型对训练数据的过于依赖从而减轻过拟合风险。
3. 模型鲁棒性增强
引入各种变化有助于模型学习到更丰富、更复杂的特征使其更能够处理现实中的复杂情况。 数据增强的方法 数据增强的方法其实有很多不同的方法适用于不同的数据和任务中
1. 翻转包括水平和垂直翻转模拟不同视角下的图像。
2. 旋转对图像进行旋转增加不同角度的视角。
3. 缩放和裁剪调整图像的尺寸模拟远近不同的拍摄距离。
4. 平移在图像上进行平移操作改变物体在图像中的位置。
5. 变换仿射变换包括平移、旋转、缩放和剪切等操作。
6. 颜色空间变换转换图像的颜色空间增加图像的多样性。
7. 添加噪声向图像中添加随机噪声提高模型对噪声的鲁棒性。
8. 样本混合将两个或多个样本的特征进行混合生成新的样本。
总的来说数据增强是提高模型性能的重要工具这种方法不需要绞尽脑汁的去做算法优化和迭代就可以产生很好的训练效果。
这让我想起了GPT这种大模型它们之所以效果好一方面是算法很牛模型参数很多另一方面是它的训练数据集是整个互联网上的数据。
大力出奇迹只要数据足够多模型就可以显的足够智能。
