회사는 미국 탑회사중 하나
1. How would you sample N-dim normal distribution?
2. Does Laplace prior induces sparsity in Bayesian inference? Why?
3. Can you use Principal Component Analysis for discriminate the source of individual voice in a crowded room many people are speaking? Why?
4. How would you design and test multi-agent learning with a distributed central server? Is it thread-safe?
5. Describe several ways to reduce cache invalidation in matrix operations.
탈락예상 ㅈㅈ
갓글?
근데 106.101은 어디아이피냐, 되게 자주보이던데
어려운 질문은 없네 1, 2 는 기초적인 머신러닝 질문이고, 3 은 신호처리 백그라운드가 없으면 좀 어려울 수 있고, 4 는 개발 질문이고 5는 컴퓨터 시스템 + 수치해석 질문 - return 0;
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가우시안이 왜 나옴? PCA 인데. STFT 스팩트럼을 PCA 돌리면 가능할 것 같은데 - return 0;
그건 일반적인 PCA 가 아니고 probabilistic PCA 인데 글고 음성처리 쪽에서 스펙트럼의 likelihood 를 gaussian 으로 잡는 경우 많음 - return 0;
전화면접 봤구나 ㅎㅎ DS포지션인가보네. 2번은 해석적 접근법으로 다루는게 훨씬 직관적인데, 통계 좋아하는 사람들은 꼭 저런식으로 묻더라
안 직관적임 ㅅㄱ - return 0;
미국 회사라는데 왜 글은 한국 ip임?
한국이라고 폰 스크리닝 못하냐ㅋ