1. 面试官：介绍一种创新的数据预处理方法，并解释其工作原理。

2. 面试官：在图像处理中，如何使用数据增强技术来增强图像数据集的多样性？请举例说明。

3. 面试官：怎样处理具有缺失值的数据？请介绍一种有效的缺失值处理方法。

4. 面试官：解释数据归一化的作用及其在深度学习中的重要性。

5. 面试官：探讨数据降维的方法及其在特征提取中的应用。

6. 面试官：如何处理不平衡数据集以提升模型性能？请提出一种有效的不平衡数据处理方法。

7. 面试官：介绍一种针对时间序列数据的有效预处理方法，并说明其适用性。

8. 面试官：讨论数据清洗在数据预处理中的重要性。请描述一种有效的数据清洗策略。

9. 面试官：探讨数据标注的重要性以及在监督学习中的作用。

10. 面试官：解释基于生成对抗网络（GAN）的数据增强方法，并说明其优势和应用场景。