1. 面试官：如何使用贝叶斯优化(bayesian optimization)来调整机器学习模型的超参数？

2. 面试官：以嵌套交叉验证(nested cross-validation)为基础，设计一个高效的模型选择与调优策略。

3. 面试官：如何利用自然语言处理技术对模型训练过程中的文本数据进行预处理和特征提取？

4. 面试官：探讨在模型训练过程中存在的类别不平衡问题和可能的解决方案。

5. 面试官：设计一种复杂的集成学习模型，结合多种不同类型的基学习器，并解释其优势与局限。

6. 面试官：探讨机器学习中的偏差-方差折衷(Bias-Variance Tradeoff)问题，提出对应的解决方案。

7. 面试官：如何利用深度学习技术进行模型训练与调优，并解释深度学习在此过程中的优势与挑战。

8. 面试官：解释模型解释性(interpretability)在机器学习中的重要性，并设计一种方法来提高模型的可解释性。

9. 面试官：如何从行为数据中构建用户画像，并利用用户画像来指导模型训练与调优过程？

10. 面试官：设计一个动态学习率调整策略，使得模型在训练过程中能够自适应地调整学习率以获得更好的性能。