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达内培训总结：人工智能、机器学习、深度学习是2017年互联网非常火的词语.AI行业也是人才奇缺,研究生毕业生薪酬30W起,这让互联网公司大量程序员蠢蠢欲动,甚至完全不懂编程不懂数学的小白想进入人工智能行业.
如果你也想进入到人工智能行业,得先知道人工智能中的机器学习深度学习从业者在互联网公司是具体做些什么?
研究各种算法,设计高大上的模型?
达内培训的老师说，也不完全是.大概70%的时间你会和数据打交道,其它时间可能做数据建模、模型评估.那么你可能具体就是爬虫跑数据,数据清洗,数据清洗,各种Map-Reduce,搬砖…把公司现有的Package拿来用
大部分复杂模型的算法精进都是数据科学家在做
外人看来技术比较好的Team,比如百度的研究院,阿里的研究院,滴滴的研究院,都有博士带队的科学家团队做模型,做算法调优,维护一套比较好的模型.如果自己设计一些深度模型拿来用,若结果出的不好,都很不好进行调试,比较难找到是哪些样本做的不好或者某部分特征出了问题.
机器学习的工作并不是一般人想象的那样,也许人工智能目前还处于婴儿阶段,还需要各种工具和标准让其成长.其门槛之高,也不是一般程序员能及,薪资高也就不奇怪了.
以上就是达内培训给大家做的内容详解,更多关于达内培训的学习,请继续关注达内培训
如果你也想进入到人工智能行业,得先知道人工智能中的机器学习深度学习从业者在互联网公司是具体做些什么?
研究各种算法,设计高大上的模型?
No,No,No!这只是很少部分人做的事情.很多人可能会想到Machine Learning就是在公司研究算法,设计模型,完了进行训练,得到一些预测,然后在实践中验证.很可惜,目前很多互联网公司的机器学习从业者都不是做这些事情.国内一些大厂比如百度、滴滴会有一些Research类的岗位.
达内培训的老师说，也不完全是.大概70%的时间你会和数据打交道,其它时间可能做数据建模、模型评估.那么你可能具体就是爬虫跑数据,数据清洗,数据清洗,各种Map-Reduce,搬砖…把公司现有的Package拿来用
大部分复杂模型的算法精进都是数据科学家在做
外人看来技术比较好的Team,比如百度的研究院,阿里的研究院,滴滴的研究院,都有博士带队的科学家团队做模型,做算法调优,维护一套比较好的模型.如果自己设计一些深度模型拿来用,若结果出的不好,都很不好进行调试,比较难找到是哪些样本做的不好或者某部分特征出了问题.
机器学习的工作并不是一般人想象的那样,也许人工智能目前还处于婴儿阶段,还需要各种工具和标准让其成长.其门槛之高,也不是一般程序员能及,薪资高也就不奇怪了.
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2018-10-30
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