**初級 AI 工程師**

# 基礎問題

技術基礎:
* 請解釋什麼是過擬合(Overfitting)，並提出可以避免它的策略。
改為

解釋:
過擬合是機器學習中一個常見問題，當模型過於復雜並且學習了訓練數據中的噪聲和特定特徵時就會發生。換句話說，它太“專注”於訓練數據，以至於失去了對未見過的新數據的泛化能力。

避免策略:
增加訓練數據：更多的訓練數據可以幫助模型學到更多的代表性特徵而不是噪聲。
模型正則化：例如，添加L1或L2正則化可以限制模型的復雜度。
早停法（Early Stopping）：在訓練期間監視驗證集的性能，並在性能停止提高時停止訓練。
簡化模型：選擇一個簡單的模型，具有較少的參數。
交叉驗證：使用交叉驗證來估計模型的泛化能力。
進行特徵選擇或特徵工程：避免使用不必要的特徵可以減少過擬合。

* 請解釋 supervised learning 與 unsupervised learning 的主要差別。

解釋:
Supervised Learning (有監督學習)

數據：訓練時需使用帶有標籤的數據集。
目標：通過從輸入到輸出的映射中學習，建立一個能夠預測新未見數據的標籤的模型。
算法示例：決策樹，支持向量機，神經網路等。
Unsupervised Learning (無監督學習)

數據：訓練時使用未標籤的數據集。
目標：探索數據的內在結構或模式而不是進行預測。
算法示例：K-means聚類，PCA（主成分分析），自組織映射（SOM）等。

情境：
某銀行提出信用卡詐騙偵測的模型號稱有50%辨識度，然而該模型共享給其他銀行使用後，卻大多落在辨識率1%以下。請問這是碰到什麼問題?該怎麼改善?

这种情况暗示了模型可能遭遇了一些问题，其中包括过拟合、数据漂移和数据分布的差异。下面我将详细说明可能的问题和解决方案：

可能遇到的问题：
1. 过拟合 (Overfitting): 该模型可能过于专注于其训练数据中的特定模式，而未能捕捉到一般的、可泛化的模式。
2. 数据漂移 (Data Drift): 模型未能适应新环境的数据分布。这意味着模型是在一个特定的数据分布上训练的，而在部署时遇到了不同的数据分布。
3. 数据不匹配 (Data Mismatch): 其他银行的数据可能与训练模型的数据有所不同，导致模型在新的数据上表现不佳。

改善策略：
特征工程 (Feature Engineering):
* 重新审视特征： 检查并重新选择与所有银行的数据都相关的特征。
数据预处理 (Data Preprocessing):
* 数据清理：确保数据质量和一致性。
* 数据转换：可能需要将数据转换成一个更适合模型的格式或标准。
模型选择和调整 (Model Selection and Tuning):
* 更多的数据：尝试使用更多和更多样化的数据来训练模型。
* 调整超参数：对模型进行细致的超参数调整，以找到最佳配置。
集成学习 (Ensemble Learning):
* 模型融合：可以考虑将多个模型融合在一起，以提高模型的泛化能力和稳定性。
持续监控和更新 (Continuous Monitoring and Updating):
* 实时监控：建立一个系统来监控模型的实时性能，并收集反馈来持续优化模型。
* 定期重新训练：利用最新的数据定期重新训练模型，以适应任何数据漂移。
合作和共享 (Collaboration and Sharing):
* 共享最佳实践：与其他银行合作，分享最佳实践和知识，以共同提高模型的性能。
* 通过这种方法，可以增强模型的泛化能力，使其在不同银行的不同数据集上都能表现良好。

程式設計技能:
* 請使用Python編程語言來實現一個基本的線性回歸模型。

專案經驗:
* 可以描述您之前在一個AI專案中所負責的部分嗎？

軟技能:
* 您如何保持對AI領域的最新動態和知識更新？
* 在團隊合作中，您是如何處理分歧和確保項目進度的？

案例研究:
* 給出一個金融領域中可以利用AI技術解決的問題，並描述您會如何著手解決它。

# 情境考題1：資料清理和預處理
情境描述：
* 你的團隊收到了一批含有大量遺失值和異常值的原始資料。請您描述您會如何進行資料清理和預處理以準備這些資料用於機器學習模型的訓練？

評估焦點：
* 資料清理和處理的策略和技術
* 對異常值和缺失值處理的理解和經驗
* 能否提及特徵工程的概念
* 優秀的候選人會提出各種方法來處理缺失值和異常值，如插值、去除異常值或用中位數/平均值/眾數來填充缺失值等。

在面對含有大量遺失值和異常值的原始資料時，進行資料清理和預處理是非常重要的步驟。下面是我會採取的一系列步驟來準備這些資料用於機器學習模型的訓練：

1. 數據探索和視覺化
首先，我會透過基本的統計分析和視覺化來理解資料的特點和分佈。

2. 處理遺失值
對於遺失值，有以下幾種常見的處理策略：

刪除：刪除包含遺失值的行或列。
填充：
平均值/中位數/眾數填充：對於數值型變量，可以使用平均值或中位數進行填充；對於類別型變量，可以使用眾數進行填充。
基於模型的填充：例如使用K-Nearest Neighbors (KNN) 或隨機森林來預測和填充遺失值。

3. 處理異常值
識別異常值：可以使用各種統計方法(如IQR, Z-score等)來識別異常值。
轉換或修正異常值：可以考慮對異常值進行修正或用合理的值替換它們。

4. 特徵工程
特徵選擇：選擇有意義和相關的特徵進行模型訓練。
特徵變換：如log轉換，平方根轉換等來處理偏斜的特徵。
特徵縮放：對特徵進行縮放，如Min-Max縮放或Z-score標準化，以確保它們在相同的尺度上。

5. 數據分割
將數據分割為訓練集和測試集(和可能的驗證集)，以確保模型的泛化能力。

6. 建立基線模型
建立一個基線模型來評估後續優化的效果。

7. 進行迭代
基於基線模型的表現進行迭代優化，這可能包括返回並嘗試不同的數據預處理或特徵工程技術。

# 情境考題2：模型選擇和優化
情境描述：
* 你的任務是開發一個用於信用卡詐欺檢測的機器學習模型。請描述您會選擇什麼類型的模型以及您會如何進行模型的訓練和優化？

評估焦點：
* 對不同機器學習模型的理解
* 如何選擇適當的評估指標來評估模型的性能
* 對模型優化技術的理解

情境描述：
* 你的任務是優化一個已經上線的智能客服系統，他是使用BERT模型來做語意理解的優化，每個月都會更新一次產品及問題集。目前上線後被回饋越問越笨，你會如何改善?

若遇到智能客服系統“越問越笨”的情況，這很可能表示系統沒有很好地掌握或適應新的資料和變化。以下是我會采取的步驟來優化和改善系統：

1. 分析當前問題
首先，進行深度分析以理解當前的問題：
分析錯誤案例：檢查系統失敗或表現不佳的特定實例，並試圖找出共同的模式或問題。
用戶回饋：收集並分析用戶回饋來理解他們的需求和困惑點。

2. 數據質量和更新
確保您使用的數據具有良好的質量和時效性：
定期更新訓練數據：利用最新的資料，包括新的產品資訊和常見問題，來更新訓練數據。
數據清理：定期清理和修正數據，以保持其質量。

3. 進一步優化模型
進行模型優化以提高其性能：
Fine-Tuning：進行更多的BERT fine-tuning，以更好地適應您的特定任務。
Hyperparameter Tuning：嘗試調整模型的超參數以提高其性能。

4. 特徵工程
探索可能有助於改善性能的新特徵：
利用Domain-Specific Knowledge：如果可能，利用與您的業務相關的特定知識來創建新的特徵。

5. 監控和警報
建立一個系統來持續監控模型的性能：
實時監控：建立一個系統來實時監控客服系統的性能。
警報系統：建立一個警報系統，以便在系統出現問題時迅速得知。

6. 非監督學習和強化學習
探索非監督學習方法：可以考慮使用非監督學習方法來更好地利用未標記的數據。
強化學習：可以探索使用強化學習來進一步優化系統，使其能夠更好地學習和適應用戶的行為和偏好。

7. 反饋循環
建立一個反饋循環來不斷改善系統：
用戶反饋：鼓勵用戶提供反饋，並利用這些反饋來改善系統。

8. A/B測試
A/B測試：進行A/B測試來比較不同的優化策略和確定最有效的方法。

# 情境考題3：模型部署和維護
情境描述：
* 您的團隊已經開發了一個AI模型並計劃將其部署到生產環境中。請您描述您會如何確保模型的可擴展性以及如何定期維護模型來確保其持續的高效能？

評估焦點：
* 對模型部署的流程和要求的理解
* 對模型維護和監控的策略和技術
* 能否考慮到潛在的安全和隱私問題

情境考題4：跨部門合作
情境描述：
* 在開發一個AI解決方案時，您需要與非技術團隊（如業務或市場團隊）合作。請您描述您會如何與他們溝通來確保項目的成功？

評估焦點：
* 溝通和團隊合作技能
* 能否將複雜的技術問題解釋給非技術人員聽
* 项目管理和协调能力