ML System Design InterviewCatは機械学習エンジニアが面接に挑む上で必要な知識を学習できる教材です。機械学習のシステムデザインにフォーカスしています。機械学習のシステムデザインはビックテックをはじめとするテック企業の採用プロセスに取り入れられています。本書を通してシステムデザイン面接対策を強化してください。
本編文章量: 約182,661字
Author: ahlag
イントロダクション
イントロダクション機械学習システム設計（ML System Design）
機械学習システム設計の流れ機械学習システムデザイン面接で評価されるには？レコメンドシステム
レコメンドシステムの紹介レコメンドシステムの種類メトリクスの設計レコメントシステムで得られるフィードバックレコメンドシステムの特徴量エンジニアリング例題: Netflix例題: X フィードのレコメンドシステム例題: 広告予測システム自然言語処理
自然言語処理の紹介テキストの前処理テキスト表現単語埋め込み評価指標質問対策検索システム
Search APIの設計分散検索セマンティック検索例題: Netflix検索例題: Googleの画像検索Appendix
深層学習（Deep Learning）
深層学習の紹介ニューラルネットワークの基本ニューラルネットワークの種類転移学習データ拡張正則化手法 最適化アルゴリズム深層学習の応用と課題質問対策MLOps
MLOps の紹介MLOpsツールとテクノロジー質問対策A/B Test
A/Bテストの紹介と目標プロダクトのKPINetflixにおけるレコメンドシステムのA/BテストA/Bテストのプラットホーム質問対策レビュアーコメント
機械学習エンジニアやデータサイエンティストについての技術面接対策をまとめたコンテンツは、特に日本語では中々レアだと思うので興味深いです。機械学習アルゴリズムだけでなくデータ自体の扱いなども含めて幅広く対象として、全体像の説明・技術的な説明・コードや可視化まで揃っていて良いと思います。
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