百度机器人度秘通过图灵测试了吗？

一、百度机器人度秘通过图灵测试了吗？

这个问题的前提是：已经有人对小度（度秘）进行了图灵测试。

但是并没有。

所以目前没有小度是否通过图灵测试这样的结论。

那小度能通过图灵测试吗？

显然不能。

它要通过了测试图灵祖师爷都该诈尸了。(ง •̀_•́)ง

(ಥ_ಥ)

二、如何评价百度新产品机器人助理【度秘】?

Robin 的DEMO看看就好。

这个度秘跟筷搜一样具有科技含量，不过相对于处于概念性阶段的筷搜而言，更具实用价值。

语音助手大都只是玩具

2011年苹果随着iPhone 4S一起推出Siri，将语音助手带入大众视野。随后Google Now、微软Cortana以及中国的百度语音助手、搜狗语音助手、智能360、虫洞、讯飞灵犀语音助手陆续面世。由于智能手机天然具备“听”和“说”的硬件基础，再加上移动互联网带来的语音场景，人们都认为语音助手是时候迎来爆发了。

这些年语音技术不断提升。语音识别、语义理解、语音合成和声纹识别几个领域的进展可谓突飞猛进。不过，中国语音巨头科大讯飞更多将技术应用到教育等行业应用中。而想要复制Siri的中国玩家们都没能成为杀手级产品——实际上，Siri、Google Now以及微软Cortana几个老牌玩家也表现平平。

为什么会这样？如你所见，智能手机的语音助手在过去很大程度只是“玩具”。人们许多时候都在调戏Siri，它的笨拙甚至会激怒用户恶语相向——不信去百度检索下东北司机怒骂车载语音助手的视频。识别率不够高、对噪音环境支持很弱、识别速度不够快、能回答的问题太少、很多任务无法完成……这是语音助手过去被诟病的地方。语音助手是刚需，只不过大家都没有完善的解决方案，正是因为此，语音助手市场机会重重，这是一块并未真正被开拓的处女地。

度秘要做秘书式机器人

很多人都幻想过拥有一位漂亮、贴心的秘书，对你言听计从、完成各种任务，不过聘请一个专职秘书可不是每个人都能负担得起。但如果机器能够做到这一点，相信没人会拒绝。遗憾的是，这类场景只存在于科幻片之中，机器想要跟人类一样聪明还需要很漫长的时间。不过，这并未打消探索者的勇气，百度世界大会推出的“度秘”则是采取秘书式机器人的思路——就像它的名字一样。

相对于各类语音助手而言，度秘有两个新的尝试。

1、与用户多轮对话，就像人与人之间的交流一样，基于上下文理解用户的意图。要做到这一点主要是技术挑战大——机器识别单句自然语言的语义都不容易。基于上下文等于要不断记录交互过程，不只是理解单句话，要知道人类有时候都“跟不上”别人说话。百度基于深度学习的Deep Speech技术部分实现了多轮交互，这是更加简单、自然和便捷的方式。除了百度，微软此前曾推出过小冰对话机器人，有小道消息称微信或将推出类似的支持多轮对话的机器人——它们都是文本形式。

2、可以完成更多任务，主要是指获取生活服务。李彦宏演示了通过度秘订咖啡、订餐厅、预订宠物医院、购买电影票等操作，整个过程是“连贯”进行的。这走在了前面：Siri最多被使用的设置闹钟、问天气、调用通信录打电话这类功能，是在操作手机本身，互联网内容和生活服务获取不是它的强项（最近Siri与百度百科达成合作来解决这些问题）。Google Now主要做信息推送，微软Cortana解决个性化资讯获取和设备数据处理，Facebook M正在小范围测试预订餐厅等服务，Magic以及国内的“神猪”通过人工处理用户的语音指令——跟12580等电话呼叫中心本质一样。只有度秘是自动化地获取多样化的生活服务。

几大语音助理对比

度秘之所以能够同时实现多轮交互和服务获取，我认为原因在这里：

1、深度学习为核心的人工智能技术被应用到语音，这是多轮交互的基础。除了百度，微软在人工智能上布局较早，所以可以做小冰，Cortana未来也可以支持多轮。

2、百度连接人与服务大战略下本身就在将越来越多的生活服务“搬到互联网”上，结构化、标签化、交易化，通过糯米、外卖、票务等子业务可以实现预订。就是说，百度有服务内容，同时具有服务内容和智能技术的玩家并不多。

3、识别率以及抗噪能力这两个基础技术足够用。今年早些时候百度曾宣布基于深度学习的语音识别技术超过了微软和Google，能够识别准确“听清”，是“听懂”的前提条件。

Siri正在被重新定义

巧合的是，据外媒报道9月9日苹果所发布的iPhone6S重头戏将是Siri。上个与Siri与百度达成合作引入百度百科内容，很大程度弥补了Siri内容不足的问题。Siri已经意识到现存问题，不甘只做被用户“调戏”的玩具。它想要重新定义自己，不再只做“语音助理”，不想将市场让给另辟蹊径的百度们。

通过语音识别来替换拼音的输入法，通过语音来设置手机闹钟，通过语音去关闭客厅的电灯，通过语音去点一首歌曲……都只是部分应用场景，主要在解决“交互问题”，即输入和输出，这显得有些大材小用了。在可见的未来语音助理都会向着秘书机器人方向发展，它可以帮助你安排生活、帮助你设置设备、按照你的指令设置环境、陪你聊天……就像秘书一样——当然，不能像实体机器人那样给你拥抱，帮你做饭，陪你睡觉，但是机器人都需要智能的语音能力。

百度首席科学家吴恩达在百度世界分享了一个很有意思的观点：很多人没有意识到95%的准确度到99%的准确度带来的是质变，99% is a game changer，99%准确度将彻底改变人与设备应用交互。他认为人工智能已经走向智能伴侣时代。度秘基于相对成熟的语音和AI技术，做到99%的程度是现实的目标，有望成为game changer。Cortana、Google Now、Siri们很快都会支持类似的“秘书式机器人”功能，新一轮厮杀已经开始。

最后，毫无疑问的是，度秘最初肯定会饱受调戏的，就像Siri一样……智能，99%的准确率，不是瞬间到位的，需要一个过程。

三、华为机器学习算法岗面试

华为近年来在人工智能和机器学习领域取得了长足的进步，其机器学习算法岗面试备受关注和瞩目。作为全球领先的信息通信解决方案供应商，华为一直致力于推动技术创新，机器学习作为人工智能的一个重要分支，对于华为而言具有重要意义。

机器学习算法岗面试准备

在准备华为的机器学习算法岗面试时，面试者需要对机器学习算法、数据结构、编程能力等各个方面有一定的了解和掌握。以下是一些准备面试的关键点：

深入学习机器学习算法：面试者需要对常见的机器学习算法，如回归、分类、聚类等有深入的理解，并能够灵活运用于实际问题中。
掌握数据结构和算法：对于一个优秀的机器学习工程师来说，优秀的数据结构和算法知识是必不可少的，面试者需要熟练掌握各种数据结构和算法的原理和应用。
编程能力：熟练掌握至少一种编程语言，并能够用编程语言解决实际问题，对于面试者而言有着至关重要的意义。

华为机器学习算法岗面试流程

华为的机器学习算法岗面试通常包括技术面试和HR面试两部分。技术面试主要考察面试者的技术能力和解决问题的能力，而HR面试则更多的是考察面试者的综合素质和个人品质。

在技术面试中，面试官可能会向面试者提出一些关于机器学习算法、数据结构、编程能力等方面的问题，并要求面试者进行实际操作。面试者需要展示自己的技术能力和解决问题的能力，以赢得面试官的青睐。

在HR面试中，面试官可能会询问面试者的个人情况、工作经历、职业规划等问题，考察面试者的综合素质和团队合作能力。面试者需要展现出自己的自信、沟通能力和团队合作精神，以展现出自己是一个全面发展的人才。

面试技巧

在准备华为的机器学习算法岗面试时，面试者需要注意一些面试技巧，以提高通过面试的机会：

深入研究公司背景：了解公司的发展历程、技术方向、产品线等信息，有利于面试时更好地回答问题。
展示自己的优势：在面试中要能够清晰地展示自己的专业技能和优势，让面试官对自己有更深刻的印象。
保持自信：在面试过程中要保持自信和镇定，展现出自己的实力和魅力。
跟面试官建立良好的沟通：在面试中要积极与面试官沟通，展现出良好的沟通能力和团队合作精神。

结语

华为的机器学习算法岗面试是一个很好的机会，展示自己的技术能力和综合素质。通过认真准备，熟练掌握相关知识和技能，面试者一定能够在面试中表现出色，赢得华为的青睐。

四、大数据机器学习面试

大数据机器学习面试

在当今数字化时代，大数据和机器学习技术被广泛应用于各行各业，成为企业数字化转型的核心驱动力之一。面对激烈的竞争和不断变化的技术环境，大数据和机器学习领域的专业人士越来越受到瞩目，其面试过程也变得愈发重要。本文将探讨在大数据机器学习面试中需要注意的关键因素和准备工作。

面试准备

在准备大数据机器学习面试时，首先需要对相关知识和技能有充分的了解和掌握。了解大数据处理框架如Hadoop、Spark等，以及机器学习算法和模型如线性回归、决策树、神经网络等是必须的。此外，了解数据清洗、特征工程、模型评估等基本概念也是至关重要的。

面试前建议复习数据结构与算法知识，因为这些知识不仅是大数据机器学习面试的基础，也是评估面试者解决问题能力的重要指标。熟悉常见的数据结构如数组、链表、栈、队列等，以及算法的时间复杂度和空间复杂度分析，能够帮助面试者更好地准备和回答问题。

常见问题

在大数据机器学习面试中，常见的问题涉及到数据处理、算法设计、模型调优等方面。以下是一些可能会被问到的常见问题：

解释数据清洗的过程以及为什么它是重要的。
介绍一种机器学习算法并说明其原理。
如何处理大规模数据集？
如何评估模型的性能？

除了技术问题，面试官可能还会询问关于项目经验、团队合作能力、解决问题的方法等方面的问题。因此，在准备面试过程中，要确保能够清晰、有条理地表达自己的观点和经验，展现出良好的沟通能力和团队合作精神。

技术挑战

大数据和机器学习领域的技术发展迅速，面试过程中可能会遇到一些技术挑战。在面对技术问题时，面试者需要保持冷静、思维敏捷，能够快速分析问题并提出解决方案。同时，灵活运用所掌握的知识和技能，展现出解决问题的能力和创新思维。

除了解决技术问题，面试者还需要展现出对技术发展的敏锐性和学习能力。大数据和机器学习领域的技术不断更新和演进，面试者需要具备不断学习和适应新技术的能力，以保持竞争力和创造力。

结语

大数据机器学习领域的面试是一次展示自己技术能力和综合素质的机会，也是不断学习和提升自己的过程。通过充分准备、充实知识和经验，以及良好的沟通和解决问题能力，相信每位面试者都可以在面试中展现出最好的一面，取得满意的结果。

五、机器学习面试题集

机器学习面试题集

在准备机器学习面试时，搜集并掌握一些常见的面试题是至关重要的。掌握这些问题能够让你更加自信地应对面试官的提问，展现出你的专业知识和技能。本文将整理一些常见的机器学习面试题集，帮助你更好地准备面试。

基础概念

在面试中，经常会被问到一些基础概念的问题。比如，什么是机器学习？请解释一下监督学习和无监督学习的区别是什么？什么是过拟合和欠拟合？这些问题都是考察你对机器学习基础知识的理解程度。

算法相关

除了基础概念外，还有一些关于常见机器学习算法的问题。比如，什么是线性回归和逻辑回归？它们分别适用于什么样的问题？请解释一下决策树和随机森林的原理。这些问题涉及到算法的原理和适用场景，需要你对各种算法有所了解。

深度学习

随着人工智能的发展，深度学习也日益受到关注。在面试中，可能会涉及到一些关于深度学习的问题。比如，什么是神经网络？请解释一下卷积神经网络和循环神经网络的原理。深度学习在图像识别和自然语言处理中有什么应用？这些问题需要你对深度学习的基本原理和应用有所了解。

模型评估

在机器学习中，模型评估是一个至关重要的环节。面试中可能会问到一些关于模型评估的问题。比如，什么是准确率和召回率？请解释一下ROC曲线和AUC的含义。如何选择合适的评估指标来衡量模型的性能？这些问题考察你对模型评估方法的理解和应用能力。

实践项目

除了理论知识外，实践项目也是面试中的重要考察点之一。面试中可能会要求你介绍一个你曾经做过的机器学习项目。请解释项目的背景、数据集、模型选择和最终结果。如何评估和优化模型的性能？这些问题涉及到你在实际项目中的经验和能力。

总结

机器学习作为一个热门的领域，吸引了越来越多的人投身其中。在准备机器学习面试时，掌握一些常见的面试题集将有助于提高你的面试成功率。通过对基础概念、算法、深度学习、模型评估和实践项目的准备，你可以更加自信地应对面试挑战，并展现出你的机器学习能力和潜力。

六、智能机器学习面试题

对于任何渴望进入人工智能领域的学生或从业者来说，掌握智能机器学习面试题是至关重要的。在如今竞争激烈的人工智能工业中，不仅需要具备扎实的理论基础，还需要应对各种挑战和实际问题。

什么是智能机器学习?

智能机器学习是人工智能领域的一个分支，旨在通过训练使计算机系统能够从数据中学习并改进。这种学习方式使机器能够不断优化自己的性能，以满足特定的任务需求。

在面试中，面试官通常会针对智能机器学习的基本概念、算法和应用领域进行提问。下面我们将讨论一些常见的智能机器学习面试题，希望能够帮助你更好地准备面试。

智能机器学习面试题示例

1. 什么是监督学习和无监督学习?

在监督学习中，算法会从标记的数据中学习，并试图建立输入和输出之间的关系。而无监督学习则是从未标记的数据中学习，目的是发现数据中的模式和结构。

2. 什么是过拟合和欠拟合?

过拟合指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现糟糕的情况。欠拟合则是指模型无法捕捉数据中的相关性，导致在训练数据和测试数据上都表现不佳。

3. 请解释决策树是如何工作的?

决策树是一种用于分类和回归的机器学习模型。它通过对特征进行逐步分割来构建树形结构，每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶节点表示一个类别或值。

4. 什么是交叉验证? 它的作用是什么?

交叉验证是一种评估模型性能的技术，将数据集分成若干份，重复地在不同的子集上进行训练和测试。这样可以更客观地评估模型的泛化能力和减少过拟合的风险。

5. 请解释支持向量机(SVM)。

支持向量机是一种二分类模型，通过找到能最大化两个类别之间间隔的超平面来进行分类。它在高维空间中表现出色，适用于处理非线性可分问题。

6. 什么是梯度下降法?

梯度下降是一种优化算法，通过迭代地调整模型参数，使目标函数取得最小值。它是训练神经网络等模型时常用的方法，有助于加快收敛速度和提高模型性能。

7. 请解释深度学习的概念及其与传统机器学习的区别。

深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，通常包含多个隐藏层，能够学习数据中的抽象特征。与传统机器学习相比，深度学习更适用于处理大规模数据和复杂任务。

8. 什么是卷积神经网络(CNN)? 它在计算机视觉中的应用是什么?

卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，主要用于处理图像和视频数据。它通过卷积和池化层来提取特征，广泛应用于图像识别、目标检测等计算机视觉任务。

结语

通过了解和准备智能机器学习面试题，你将更有信心在面试中展现出色。这些问题涵盖了机器学习领域的基础知识和常见概念，希望能够帮助你取得成功。祝你面试顺利，未来职业生涯充满辉煌成就!

七、机器学习数据库面试

机器学习数据库面试技巧

准备机器学习数据库面试的关键技巧

机器学习和数据库是当今IT行业中备受瞩目的两大领域，掌握相关的面试技巧对于职场发展至关重要。在面试过程中，候选人不仅需要展现对机器学习和数据库的深刻理解，还需要展示出解决问题和创新的能力。下面将介绍一些准备机器学习数据库面试的关键技巧。

深入了解机器学习

在准备机器学习数据库面试之前，首先要对机器学习有一个清晰的认识。机器学习是人工智能的一个分支，通过对数据的分析和学习，让计算机系统可以从中学习和改进而无需明确编程。候选人需要了解监督学习、无监督学习、强化学习等不同领域，以及常用的机器学习算法如决策树、支持向量机、神经网络等。

精通数据库知识

除了对机器学习有深入了解，候选人还需要精通数据库知识。数据库是存储和管理数据的系统，数据库管理系统的设计和优化对企业的运作至关重要。在面试中，候选人可能会被问及数据库设计、SQL查询语句、索引优化等方面的问题，因此熟练掌握数据库知识是必不可少的。

准备充分的面试题库

在准备机器学习数据库面试时，建立一个充分的面试题库是十分重要的。这些问题可以包括机器学习算法的原理、数据库设计的流程、数据清洗和预处理技术等方面。通过不断练习这些问题，候选人可以更好地准备面试，提高回答问题的准确性和流畅度。

展示解决问题的能力

在面试中，除了表达对机器学习和数据库的掌握程度，候选人还需要展示出解决问题的能力。面试官可能会提出一些实际案例或挑战性问题，考察候选人的分析和解决问题的能力。候选人可以通过分享自己的项目经历或解决复杂难题的经验来展示自己的能力。

沟通与表达能力

在面试中，优秀的沟通与表达能力同样重要。候选人需要清晰地陈述观点、解释想法，并与面试官建立良好的沟通。在回答问题时，候选人应该注意表达流畅、思路清晰，避免使用术语过于专业或晦涩难懂的语言。

总结

准备机器学习数据库面试需要对相关知识有深刻的理解，并且具备解决问题和沟通表达的能力。通过建立面试题库、深入学习机器学习算法、掌握数据库知识等方式，候选人可以在面试中展现出自己的专业素养和能力。希望以上技巧可以帮助准备机器学习数据库面试的候选人取得成功。

八、机器学习面试基本问题

在进行机器学习领域的求职面试准备时，首先需要熟悉一些基本的问题，这些问题在面试中经常被提及。本文将为您介绍一些常见的机器学习面试基本问题，帮助您更好地准备面试。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，它通过对数据进行学习和分析，使计算机系统能够自动地学习并改进性能。机器学习的应用非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等。

机器学习面试基本问题列表：

什么是监督学习？举例说明。
什么是无监督学习？举例说明。
请解释一下交叉验证是什么，以及它的作用。
什么是过拟合？如何避免过拟合？
解释一下梯度下降算法。
什么是深度学习？
请介绍一下常用的机器学习算法。
什么是ROC曲线？它在机器学习中的作用是什么？

部分问题详解：

什么是监督学习？举例说明。

监督学习是机器学习中一种常见的学习方式，其训练数据包含了输入和期望的输出。通过对已有的训练数据进行学习，算法能够预测新数据的输出。例如，分类问题和回归问题都是监督学习的范畴。

什么是无监督学习？举例说明。

无监督学习是指训练数据中只包含输入，没有输出标签。算法需要从数据中学习出隐藏的结构或模式。聚类和降维都是无监督学习的典型应用，如K均值聚类、主成分分析等。

请解释一下交叉验证是什么，以及它的作用。

交叉验证是一种评估模型性能和泛化能力的方法，通常用于避免过拟合。将数据集分为若干个子集，在每次训练模型时，使用其中一个子集作为验证集，其余作为训练集。多次重复此过程，最终取各次验证结果的平均值作为模型性能的评估。

什么是过拟合？如何避免过拟合？

过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象，即模型过度适应训练数据的特征，无法泛化到未见过的数据。避免过拟合的方法包括交叉验证、正则化、减少特征数量等。

解释一下梯度下降算法。

梯度下降算法是优化算法的一种，通过最小化目标函数的梯度来更新模型参数，使得损失函数达到最小值。梯度下降分为批量梯度下降、随机梯度下降和mini-batch梯度下降等不同的方式。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一种技术，其核心是人工神经网络。通过搭建多层的神经网络结构，深度学习能够学习复杂的非线性关系，广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。

请介绍一下常用的机器学习算法。

常用的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、随机森林等。每种算法都有不同的特点和适用场景，根据具体问题选择合适的算法进行建模。

什么是ROC曲线？它在机器学习中的作用是什么？

ROC曲线是接收者操作特征曲线的缩写，用于衡量二分类模型的分类性能。ROC曲线以真正例率（TPR）为纵轴，假正例率（FPR）为横轴，曲线下方的面积即为AUC指标，AUC值越大，模型性能越好。

通过了解和准备这些机器学习面试基本问题，您将更有把握在面试中展现您的知识和技能，为顺利获得心仪的机器学习职位而努力吧！

九、华为机器学习面试很难么

华为机器学习面试很难么

华为作为一家全球知名的科技公司，一直以来都在人工智能和机器学习领域处于领先地位。因此，对于想要加入华为从事机器学习方面工作的人来说，面试无疑是一个重要的关卡。那么，华为的机器学习面试究竟有多难呢？

首先，华为的机器学习面试题目涵盖的范围非常广泛，不仅涉及到基础的数学知识、编程能力，还要求面试者具备丰富的实践经验和解决实际问题的能力。面试官可能会针对机器学习算法、数据结构、深度学习等方面提问，需要面试者有扎实的理论基础和实践经验。

其次，华为的机器学习面试注重考察面试者的思维逻辑和解决问题的能力。面试题目往往设计巧妙，需要面试者在有限的时间内做出合理的推理和决策。因此，面试者需要具备较强的分析和思考能力，能够快速有效地解决问题。

如何备战华为机器学习面试

要想在华为的机器学习面试中脱颖而出，面试者需要提前做好充分的准备。以下是一些建议：

1. 扎实的理论基础：熟悉机器学习算法和原理，掌握数学基础知识，对深度学习等领域有一定了解。
2. 代码能力：具备扎实的编程基础，能够熟练运用Python等编程语言，实现各种机器学习算法。
3. 实践经验：参与过机器学习项目或者实习经验，能够解决实际问题并给出可行的解决方案。
4. 解题能力：训练自己的逻辑思维和问题解决能力，多做一些与机器学习相关的练习题。

总的来说，华为的机器学习面试并不是一件简单的事情，需要面试者在多个方面都具备过硬的能力才能成功通过。只有踏实地学习和努力实践，才能在面试中展现出自己的优势，赢得面试官的青睐。希望每一位渴望加入华为机器学习团队的你，都能顺利通过面试，实现自己的职业梦想。

十、机器学深度学习面试资料

机器学深度学习面试资料

在当今的科技领域，机器学习和深度学习已经成为备受瞩目的热门话题。无论是学术界还是工业界，对于这两个领域的专业人才需求都日益增加。因此，准备好充足的面试资料是成功进入机器学习和深度学习领域的关键之一。

如何准备机器学习和深度学习面试资料？

首先，了解基本概念和原理是至关重要的。在面试过程中，经常会遇到关于机器学习算法、深度学习模型和数据处理技术的问题。因此，建议应聘者对各种常见的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等）和深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等）有较为深入的了解。

其次，具备良好的编程能力也是必不可少的。在实际工作中，机器学习和深度学习往往需要借助编程语言（如Python、R等）来实现算法和模型。熟练掌握至少一种主流的编程语言，并能够灵活运用各种机器学习和深度学习库（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等）是应聘者的基本要求。

此外，项目经验对于机器学习和深度学习领域的求职者也是非常重要的。通过参与各类项目实践，应聘者不仅可以加深对理论知识的理解，还能够锻炼自己的问题解决能力和团队合作精神。因此，在准备面试资料时，应聘者可以详细介绍自己参与过的项目，包括项目背景、解决方案和取得的成果。

结语

机器学习和深度学习领域的面试对于求职者来说是一次展示自己实力的机会，也是一次不断提升自己的契机。通过充分准备面试资料，不断学习和实践，相信每位求职者都能够在这个激烈竞争的领域中脱颖而出，实现自己的职业目标。