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매거진 리얼 딥러닝

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계정을 잊어버리셨나요?

by carpEDM Jun 05. 2019

머신러닝 인터뷰 문제

Gradient descent

기초가 부족했던 저에겐 가장 어려웠던 D사 인터뷰 문제를 공유합니다. 재작년에 처음 인터뷰을 보고 나서 기억나는 대로 문제를 기록했고 답과 관련된 개념을 추가해서 정리했습니다. 인터뷰은 크게 4가지 분야로 나누어져 있으며, 각 분야에서 가장 중요하고 기본이 되는 개념들을 물어봤기 때문에, 이 문서만 암기하는 것만으로도 다른 인터뷰에서 크게 도움이 되었습니다.

취업을 준비하고 계신 분들께 조금이라도 도움이 되길 바랍니다.

링크: http://bit.ly/carpedm20-interview

머신러닝 인터뷰 준비

머신러닝 인터뷰 준비 김태훈 PS. 이 문서만을 맹목적으로 공부하진 않으셨으면 좋겠습니다. 모든 개념을 암기하는 것과 머신러닝을 잘하는 것은 전혀 별개의 문제입니다. 이 문서는 기본이고 시작이며, 실제로 세상을 바꾸는 머신러닝 혹은 딥러닝은 이 문서가 아닌 논문과 코드에 있다는 걸 말씀드리고 싶네요. Contents 컴공 수학 통계 머신러닝 알고리즘 퀴즈 [ 컴공 ] # f(x) = O(g(x)) iff there exists positive consta

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