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程序猿再也不能够专心致志敲敲代码实现了

上周,阿里巴巴重磅发布了机器学习平台 PAI 3.0 版本,据悉,这个 PAL 平台封装了 200 多种经典算法,可以轻松搭建机器学习实验。作为码农一枚,使我不得不抬起原本一直低着敲代码的头,看看这个为 AI 狂欢的世界。
01做算法、工程还是数据?
我们不说怎么能够成为XXX,我们先来看看成为XXX之后要做什么事情,而做这些事情,需要什么样的能力,在拥有了这些能力、做上了这件事情之后,又能往什么方向发展。
1. 算法工程师的日常
1.1 日常工作
所有人都想做算法,那么,说到底,在工业界做算法到底是干什么?
真正的算法工程师(也有公司叫科学家),最基本的日常工作其实是:读论文&实现之——确认最新论文中的阐述是否真实可重现,进一步确认是否可应用于本企业的产品,进而将其应用到实践中提升产品质量。
1.2 必备能力
既然日常工作首先是读别人论文。那么,必不可少,作为算法工程师得具备快速、大量阅读英语论文的能力。
在计算机科学,尤其是人工智能、机器学习、深度学习这几个当今世界最热门的领域里,大家都在争分夺秒地抢占制高点,根本不能容忍耽搁时间。如果要做算法,平均而言,大致要保持每周读一篇最新论文的频率。
也许这就是为什么,到目前为止,笔者所听闻和见过的算法工程师都是名校相关专业博士的原因。经过几年强化学术研究训练,这些博士们,就算英语综合水平不过CET-4,也能读得进去一篇篇硬骨头似的英语论文!
1.3 理论联系实际,将学术论述与产品、业务结合的能力
一般来说,在大企业里做到真正的算法工程师/科学家,也就不需要自己去动手开发产品了。但做 demo/prototype 还是不能避免的。
算法工程师,可不是用别人写好的工具填几个参数去运行就可以的,需要负责实际业务问题到数学模型的抽象,并能够将他人最新成果应用到业务数据上去。
说得更通俗一点,就算是用别人写的工具或框架,做算法的,也得是i)第一拨、最前沿那批试用者,或者ii)工具最新玩法的发明者。
2. 做工程的都在做什么
2.1 日常工作
相对于算法的创新和尖端,做工程要平实得多。
这一角色比较有代表性的一种岗位就是:机器学习工程师(或戏称调参工程师)——他们使用别人开发的框架和工具,运行已有算法,训练业务数据,获得工作模型。
其间可能需要一些处理数据、选取特征或者调节参数的手段,不过一般都有据可循,并不需要自己去发明一个XXXX。
2.2 做工程,「机器学习」学到多深够用
当然,既然是有领域的程序员,在专业上达到一定深度也是必要的。虽然做工程一般要使用现成技术框架,但并不是说,直接把算法当黑盒用就可以做一名合格的“调参”工程师了。
作为程序员、工程人员,想用机器学习算法解决实际问题,就得对算法有一定程度的掌握,此外对于数据处理和模型验证,也需具备相应知识。
3. 做数据
此处说得做数据并非数据的清洗和处理——大家可以看到做工程的岗位,有一部分工作内容就是 ETL 和处理数据。
3.1 标注数据的重要性
虽然机器学习中有无监督学习,但在实践领域被证明有直接作用的,基本上还都是有监督模型。
近年来,深度学习在很多应用上取得了巨大的成功,而深度学习的成功,无论是图像、语音、NLP、自动翻译还是 AlphaGo,恰恰依赖于海量的标注数据。无论是做 ML 还是 DL 的工程师(算法&工程),都共同确认一个事实:现阶段而言,数据远比算法重要。
02认清形势,脚踏实地
近来一段时间,能明显感到,想入行 AI 的人越来越多,而且增幅越来越大。为什么这么多人想入行 AI 呢?说白了,大多数人是为了高薪。
寻求入行的人虽多,能真的认清市场当前的需求,了解不同层次人才定位,并结合自己实际寻找一条可行之路的人太少。基于此,才有了 21 天机器学习训练营——
4 月 2 日第六期 21 天机器学习训练营即将正式开班。为了不耽误一部分同学报名,下面先放出训练营的报名链接,方便大家抢占名额。
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训练营导师介绍李烨,微软(Microsoft)高级软件工程师,曾在易安信(EMC)和太阳微系统(Sun Microsystems)任软件工程师。先后参与聊天机器人、大数据分析平台等项目的开发。关于课程的其他介绍及报名方式1. 开营时间:
第六期 4 月 2 日开营。第六期训练营特训时间为 21 天,训练营结束后也可以反复观看图文课程内容。2. 学习形式:图文课程内容 + 打卡学习 + 课后练习题 + 实践项目 + 助教监督提醒+奖学金助学3. 训练营名额:4 月 2 日开营,第六期限额 200,报名人数达标则关闭报名通道。4. 报名后如何参加学习报名成功后加助教-「梦梦」微信,提交购买截图,助教会拉你进学习训练营社群。购买疑问请咨询训练营小助手微信(gitchat2018)点击阅读原文,我在开营那天等你 !
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