网站开发与设计实训心得两千字,网站做投票,怎么找缺钱的企业客户,企业门户网站特征5月8日#xff0c;谷歌召开一年一度的Google I/O大会。在现场演示的演示中#xff0c;Google Assistant表现得自然流畅#xff0c;电话那头的理发店员工丝毫没有察觉到自己竟然是在和AI对话#xff01;阿里的王坚博士曾在一次主题演讲里谈到#xff1a;「不要担心 AI 毁灭… 5月8日谷歌召开一年一度的Google I/O大会。在现场演示的演示中Google Assistant表现得自然流畅电话那头的理发店员工丝毫没有察觉到自己竟然是在和AI对话阿里的王坚博士曾在一次主题演讲里谈到「不要担心 AI 毁灭人类要相信人们能够设计出一个好的架构让 AI 好好为人类工作」。要让AI好好为人类工作离不开 AI 工程师和科学家。腾讯近期发布的报告显示目前人工智能领域合格的研究人员数量仅为30万其中包括相关研究领域的学生。然而全国范围内人工智能的人才缺口却为一百万甚至更多。因此2018年及未来的几年内“抢得到人才”绝对是人工智能企业发展的前提及关键。图片来源腾讯研究院-全球人工智能人才白皮书与之前的云计算、移动互联网相比成为 AI 工程师门槛相对较高而且需要在现有技能树的基础上再有较长时间的积累才行。要成为一名合格的人工智能工程师在掌握开发工程师的通用技能以外还需要掌握一张不算小的知识网络。如果以机器学习算法工程师的技能图谱为例大概就是这样子的 ↓文末告知如何获取图片清晰版对于机器学习工程师来说想要入门先得解决以下三个基础知识拦路虎。基础一数学基础线性代数和微积分基础统计学相关基础相关线性分析基础二编程基础掌握相关的编程语言比如 C / Python / Go / Java 等目前 Python 是机器学习深度学习领域最主流的编程语言热的发烫。基础三机器学习的基础对基础概念的理解比如拟合、关联规则Apriori、FP-Growth、回归Linear Regression、Logistics Regression、决策树ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest、降维……等等。在互联网领域从事机器学习的人有下列两类背景的人比较多1.程序员出身这类同学工程经验相对会多一些2.学数学统计领域出身这部分同学理论基础相对扎实一些。因此对比上图2类同学入门机器学习所欠缺和需要加强的部分是不一样的。下面就上述图中的部分展开来分别扯几句 数学基础 机器学习相对于其他开发工作更有门槛的根本原因就是数学。基本所有常见机器学习算法需要的数学基础都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。 典型算法 绝大多数问题用典型机器学习的算法都能解决粗略地列举一下这些方法如下机器学习里所说的“算法”与程序员所说的“数据结构与算法分析”里的“算法”略有区别。前者更关注结果数据的召回率、精确度、准确性等方面后者更关注执行过程的时间复杂度、空间复杂度等方面。 当然实际机器学习问题中对效率和资源占用的考量是不可或缺的。 编程语言、工具和环境 看了无数的理论与知识总归要落到实际动手实现和解决问题上。对初学者而言Python和R语言是很好的入门语言很容易上手同时有活跃的社区支持丰富的工具包帮助我们完成想法。 基本工作流程 以上我们基本具备了机器学习的必要条件剩下的就是怎么运用它们去做一个完整的机器学习项目。工作流程如下: 抽象成数学问题—— 获取数据——特征预处理与特征选择——训练模型与调优——模型诊断——模型融合——上线运行。这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验并不是每个项目都包含完整的一个流程。只有大家自己多实践多积累项目经验才会有自己更深刻的认识。说了这么多你应该对机器学习都有了基本框架。如果觉得自个儿学习累想找些引路人可以听一些免费的人工智能入门直播课比如网易云课堂接下来的人工智能免费公开课。直播分享带你快速入门人工智能分享人郑林峰 | 国内某知名券商大数据工程师直播时间5月15日 20:00直播大纲了解AI的行业前景和学习方向从价值观和方法论的角度帮你获得快速入门AI和长期提升技术能力的方式参加方式长按扫描下方二维码加入网易人工智能学习群即可收听直播~为了保证学习体验本次“人工智能学习群限时开放数量有限欲报从速除了免费直播进群还有人工智能学习资料和源代码待领取~ ↓↓
