本文蘋(píng)果AI的20道面試題，原標(biāo)題 Apple AI Interview Questions?—?Acing the AI Interview?，作者Vimarsh Karbhari。

4月3日，蘋(píng)果宣布聘用Google搜索和人工智能主管John Giannandrea，這是蘋(píng)果在AI技術(shù)領(lǐng)域趕上其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的一個(gè)重大舉措。

一直以來(lái)，蘋(píng)果都在電子技術(shù)設(shè)備消費(fèi)領(lǐng)域占有主導(dǎo)地位，根據(jù)蘋(píng)果2018年第一季度的財(cái)務(wù)會(huì)議，它們的服務(wù)收入相比去年增長(zhǎng)了18%。截至12月季度末，所有服務(wù)產(chǎn)品中的付費(fèi)訂閱數(shù)量已超過(guò)2.4億。

本次聘用的John Giannandrea將直接向Tim Cook匯報(bào)工作，這表明AI對(duì)蘋(píng)果公司非常重要，尤其是Siri和蘋(píng)果服務(wù)。

面試過(guò)程

與大多數(shù)招聘工程師的其他公司一樣，蘋(píng)果公司也有標(biāo)準(zhǔn)的面試流程，它給你相同的手機(jī)屏幕然后進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)面試。現(xiàn)場(chǎng)大約有4-5次來(lái)自團(tuán)隊(duì)成員的面試，這個(gè)過(guò)程也會(huì)在這個(gè)Qura answer中說(shuō)明。

針對(duì)蘋(píng)果公司的資料指南

致謝：Apple

1. 蘋(píng)果如何個(gè)性化Siri的調(diào)用：Personalized Hey Siri
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)雜志（蘋(píng)果公司機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的博客）:?Machine Learning Journal
3. Github 庫(kù)（為了發(fā)展自定義的機(jī)器學(xué)習(xí)模型）：Turi Create

AI/數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)問(wèn)題

1. 你如何在數(shù)百萬(wàn)的產(chǎn)品中獲取數(shù)百萬(wàn)用戶(hù)每人的數(shù)百個(gè)交易，并將這些用戶(hù)集中到一個(gè)有意義的細(xì)分市場(chǎng)中？
2. 我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)篩選以消除詐騙的可能——那么我們?nèi)绾握业揭粋€(gè)可以用來(lái)確定詐騙事件的真實(shí)表示的數(shù)據(jù)樣本?
3. 給定一個(gè)包含用戶(hù)ID以及該用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品ID的表格1B，另一個(gè)表格將產(chǎn)品ID和產(chǎn)品名字對(duì)應(yīng)。 我們?cè)噲D去找經(jīng)常被同一用戶(hù)一起購(gòu)買(mǎi)的成對(duì)產(chǎn)品，例如：葡萄酒和開(kāi)瓶器、薯片和啤酒。 如何找到最歡迎的100對(duì)成對(duì)產(chǎn)品呢？
4. 請(qǐng)?jiān)敿?xì)描述L1正則化與L2正則化的區(qū)別，尤其是它們對(duì)模型訓(xùn)練過(guò)程的不同影響。
5. 假設(shè)你有10萬(wàn)個(gè)文件散布在多個(gè)服務(wù)器上，而且你想處理所有這些文件，如何在Hadoop上操作？
6. Python和Scala的區(qū)別是什么？
7. 闡述 LRU Cache。
8. 你將如何設(shè)計(jì)一個(gè)客戶(hù)端，每分鐘發(fā)送一次位置數(shù)據(jù)的客戶(hù)端——服務(wù)端模型？
9. 你如何將數(shù)據(jù)從一個(gè)Hadoop集群傳輸?shù)搅硪粋€(gè)Hadoop集群？
10. Java中不同的的內(nèi)存類(lèi)型是什么？
11. 你如何處理那些與處理數(shù)百個(gè)標(biāo)題的元數(shù)據(jù)并行的日常繁瑣事務(wù)？
12. 在數(shù)據(jù)流和可訪(fǎng)問(wèn)性方面，你如何在核心超載過(guò)度復(fù)雜文件系統(tǒng)——即將計(jì)算機(jī)能量重定向到cellar dome的邊界結(jié)構(gòu)這樣一個(gè)隱藏的時(shí)間框架內(nèi)衡量成功與否？
13. 如果你能擁有一項(xiàng)超能力，那會(huì)是什么？
14. 你有時(shí)間序列傳感器，預(yù)測(cè)下一個(gè)數(shù)據(jù)。
15. 使用SQL創(chuàng)建購(gòu)物籃輸出。
16. 你的心理物理學(xué)實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)是什么？（基于研究成果的問(wèn)題）
17. 你在表征方面的專(zhuān)長(zhǎng)是什么？ 你通常用它來(lái)做什么？在你做研究時(shí)你是如何用它來(lái)得到有意思的結(jié)果？ （基于研究成果的問(wèn)題）
18. 你如何對(duì)待失敗分析？
19. 判斷一棵二叉樹(shù)的左右子樹(shù)是否是鏡像的。
20. 什么是隨機(jī)森林？為什么樸素貝葉斯更好？

面試題分析

蘋(píng)果公司 AI/DS 面試有許多與Hadoop相關(guān)的問(wèn)題，他們的數(shù)據(jù)挖掘后端似乎建立在Hadoop上。還有很多問(wèn)題是基于研究工作和研究成果的，在這點(diǎn)上蘋(píng)果公司不同于我們之前討論的其他公司，有很多基于批判性思維和特定情景的問(wèn)題。

劃重點(diǎn)清單：20個(gè)AI面試題?，本文所有的數(shù)據(jù)都來(lái)自公共資源。

博客原址：?https://medium.com/acing-ai/apple-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-803a65b0e795

翻譯 | 周嬌 廖穎? ? ?整理 |? 凡江

作者：雷鋒字幕組

來(lái)源：https://www.leiphone.com/news/201804/Ai8pjW0jxxdx53f8.html

本文來(lái)源于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作媒體@雷鋒網(wǎng)，作者@雷鋒字幕組

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