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算法工程师的三个境界

算法工程师的三个境界

本文摘要:公元七世纪在车迟国国家气象局组织的一次求雨运动中虎力、鹿力、羊力三位大仙乐成地祈下甘霖于水火中救了黎民。老国王虽然不明就里却今后尊他们为国师奉玄门为圭臬。 公元七世纪在车迟国国家气象局组织的一次求雨运动中虎力、鹿力、羊力三位大仙乐成地祈下甘霖于水火中救了黎民。老国王虽然不明就里却今后尊他们为国师奉玄门为圭臬。 正文开始 互联网数据这一现象越发显着因为没有哪两家公司拥有的数据是相似的。百度的点击率模型有数十亿的特征大规模的定制盘算集群奇特的深度神经网络结构你能抄么?

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公元七世纪在车迟国国家气象局组织的一次求雨运动中虎力、鹿力、羊力三位大仙乐成地祈下甘霖于水火中救了黎民。老国王虽然不明就里却今后尊他们为国师奉玄门为圭臬。

公元七世纪在车迟国国家气象局组织的一次求雨运动中虎力、鹿力、羊力三位大仙乐成地祈下甘霖于水火中救了黎民。老国王虽然不明就里却今后尊他们为国师奉玄门为圭臬。

正文开始

互联网数据这一现象越发显着因为没有哪两家公司拥有的数据是相似的。百度的点击率模型有数十亿的特征大规模的定制盘算集群奇特的深度神经网络结构你能抄么?抄过来也没用。

用教科书上的模型稳定应万变效果只能是刻舟求剑。

本世纪算法工程师们的境遇也差不多:早些年信奉糙快猛主义的大佬们以为他们饱食终日、无所用心没事情只幸亏学校混博士靠数据上的障眼法装神弄鬼。可是随着去年AlphaGo大破李世石大佬们在心底喊出“我操”的同时慌不择路地把种种搞挟制、送外卖的生意包装成人工智能并纷纷请来几位懂算法的国师加持。虽然他们对国师们所做的事智商上并不明白却虔诚地希望他们快点儿求下雨来。

于是算法工程师的身价也水涨船高了。各门派工程师岂论已往练的是java、php还是excel都放弃了最好语言的争论抄起了深度学习立誓重新修炼成算法工程师。前些天另有人在知乎上问我: 20万、50万、100万的算法工程师到底有什么区别?

岂论前人的模型怎么美妙都是基于其时视察到的数据先验特点设计的。

好比说LDA就是在语料质量不高的情况下在PLSA基础上引入贝叶斯预计以获得越发稳健的主题。虽说用LDA不会大错可是要在你的详细问题上跑出最好的效果凭据数据特点做模型上的精准革新是不行制止的。

第一条理 "Operating": 会使用工具

这个条理的工程师能够凭据详细问题的数据特点对模型举行革新并接纳相应合适的最优化算法以追求最好的效果。

会使用工具在算法工程师中仅仅是入门水平靠这两把刷子解决问题就好比杀过两只鸡就想做腹腔手术一样不靠谱儿水平相当高。

如果不是在薪酬膨胀严重的互联网界我以为20万是个比力合理的价钱。

这事要真这么简朴我是茄子。

任凭你十八般开源工具用的再熟也不行能搞出个战胜柯洁的机械人来。这里要给大家狠狠浇上一盆冷水:进入这个领域的人都要先相识一个“ 没有免费的午餐定理”这个定理的数学表达过于艰涩我们把它翻译成并不太准确的文艺语言:

如果有两个模型搞一次多回合的交锋每个回适用的数据集差别而且数据集没什么偏向性那么最后的效果十有八九是双方打平。

如果有两个模型搞一次多回合的交锋每个回适用的数据集差别而且数据集没什么偏向性那么最后的效果十有八九是双方打平。

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GAN要解决的是让机械凭据数据学会画画、写文章等创作性问题。

机械画画的目的函数怎么定?听起来是一头雾水。我们早年做类似的语音合成问题时也没什么好措施只能找人一句句听来打分。令人拍案叫绝的是Ian GoodFellow在界说这个问题时接纳了下图的巧妙框架:

这样一个目的优雅得象个哲学问题却又实实在在可以追寻。

当我看到这个式子时马上以为教会机械画画是个不太远的时间问题了。如果你也能对这样的问题形貌感应心旷神怡就能体会为什么这才是最难的一步。

第二条理 "Optimization": 能革新模型

这个条理的工程师对常用的模型比力熟悉来了数据以后好歹能挑个合适的跑一下。

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优雅是个更高条理的要求;可是在遇到重大问题时优雅却往往是不二秘诀。因为往往只有漂亮的框架才更靠近问题的本质。

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关于这点必须要提一下近年来最让人醍醐灌顶的大作——生成反抗网络(GAN)。

革新模型的能力就不是用几个开源工具那么简朴了这需要有两方面的素养:

一、 深入相识 机械学习的原理和组件。机械学习领。


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