既然已经身在工业界，那么我就谈谈工业界将来几年须要什么样的机械进修人才。不谈学术界重要照样因为大年夜部分人最终不会大年夜事研究，而会斗争在应用范畴。相较而言，工业界对人才的需求加倍保守，这和学术界不合。这受限于很多客不雅身分，如硬件运算才能、数据安然、算法稳定性、人力成本开支等。
这个谜底可能更合适两类人: 1. 在读的学生同伙 2. 工作不久想要转行机械进修的同伙。特别厉害的技巧大年夜牛建议摸索合适本身的路线，而我只能谈一谈合适大年夜部分人的路线。但在答复前，我照样不由得吐槽一下那种简单答复“深度进修”，“大年夜数据”，“NLP”，“机械视觉”的人。这每一个范畴的小偏向都不可偻指算，以天然说话处理(NLP)为例，细分有天然说话生成、天然说话懂得，还有不合说话的说话模型。任何一个偏向花几十年研究也不为过，只给出几个字的谜调和买彩票有什么差别…
说到底机械进修照样须要必定的专业常识，这可以经由过程黉舍进修或者自学完成。但有没有须要通晓数学，善于优化呢?我的看法是不须要的，早年提是须要懂得根本的数学统计常识即可，更多的评论辩论可以看我这个谜底「阿萨姆：若何对待「机械进修不须要数学，很多算法封装好了，调个包久煨」这种说法?」。最低程度下我建议控制五个小偏向，对于如今和将来几年内的工业界够用了。再一次重申，我对于算法的看法是大年夜部分人不要造轮子，不要造轮子，不要造轮子!只要懂得本身在做什么，知道选择什么模型，直接调用 API 和现成的对象包就好了。
- 回归模型(Regression)。黉舍的课程中其实讲得更多的都是分类，但事实上回归才是工业届最常见的模型。比如产品订价或者猜测产品的销量都须要回归模型。现阶段比较风行的回归办法是以数为模型的 xgboost，猜测效不雅很好还可以对变量重要性进行主动排序。而传统的线性回归(一元和多元)也环筢持续风行下去，因为其优胜的可解释性和低运算成本。若何控制回归模型?建议浏览 Introduction to Statistical Learning 的 2-7 章，并看一下 R 琅绫擎的 xgboost 的 package 介绍。
- 分类模型(Classification)。这个属于老生常谈了，但应当对如今风行并将持续风行下去的模型有深刻的懂得。举例，随机丛林(Random Forests)和支撑向量机(SVM)都还属于如今常用于工业界的算法。可能很多人想不到的是，逻辑回归(Logistic Regression)这个常见于大年夜街小吓绫强一本教科书的经典老算法依然占据了工业界大年夜荆棘铜驼。这个部分推荐看李航《统计进修算法》，挑着看相对应的那几章即可。
- 神经收集(Neural Networks)。我没有把神经收集归结到分类算法照样因为如今太火了，有须要进修懂得一下。跟着硬件才能的持续增长和数据集愈发丰富，神经收集的在中小企业的发挥之处肯定会有。三五年内，这个可能会产生。但有人会问了，神经收集包含内容那么丰富，比如构造，比如正则化，比如权重初始化技能和激活函数选择，我们钙揭捉?到什么程度呢?我的建议照样抓住经典，控制根本的三套收集: a. 通俗的 ANN b. 处理图像的 CNN c. 处理文字和语音的 RNN(LSTM)。对于每个根本的收集只要懂得经典的处理方法即可，具体可以参考《深度进修》的 6-10 章和吴恩达的 Deep Learning 网课(已经在网易云教室上线)。
- 数据紧缩 / 可视化(Data Compression & Visualization)。在工业界常见的就是先对数据进行可视化，比如这两年很火的流形进修(manifold learning)就和可视化有很大年夜的关系。工业界认为做可视化是磨刀不误砍柴工，把高维数据紧缩到 2 维或者 3 维可以很快看到一些有意思的工作，可能能节俭大年夜量的时光。进修可视化可以应用现成的对象，如 Qlik Sense 和 Tableau，也可以应用 Python 的 Sklearn 和 Matplotlib。
- 无监督进修和半监督进修(Unsupervised & Semi-supervised Learning)。工业界的另一个特点就是大年夜量的数据缺掉，大年夜部分情况都没有标签。以最常见的反欺骗为例，有标签的数据异常少。所以我们一般都须要应用大年夜量的无监督，或者半监督进修来应用有限的标签进行进修。多说一句，强化进修在大年夜部分企业的应用根本等于 0，估计在将来的很长一阵子可能都不会有特别广泛的应用。
是以大年夜部分机械进修实践者照样该踏扎实实。盲目追逐热点很轻易跌进陷阱，而巩固基本、寻找本身善于的范畴和机械进修交叉点可以赞助你在将来的就业市场变得炙手可热，成为工业界最紧缺的人才。
0. 背景
什么是特定范畴的机械进修专家?举个例子，我以前曾答复“人工智能是否会替代财务工作者”时提到我曾在某个公司研究若何用机械进修主动化一部分审计工作，但碰到的最大年夜艰苦是我本身对审计的懂得有限，而其他审计师对我的工作不是异常支撑导致进展迟缓。所以如不雅你有足够的机械进修常识，并对特定范畴有优胜的懂得，在职场供求中你肯定可以站在优势的那一边。以我的另一个答复为例「阿萨姆：反讹诈(Fraud Detection)中所用到的机械进修模型有哪些?」，特定范畴的常识赞助我们更好的解释机械进修模型的结不雅，获得老板和客户的承认，这才是算法落了地。能写代码、构建模型的人千切切，但懂得本身在做什么，并大年夜中结合本身的范畴常识供给贸易价值的人少之又少。所以奚弄一句，哪个偏向的机械进修人才最紧缺?答：每个范畴都须要专精的机械进修人才，你对特定范畴的懂得就是你的兵器。
工业界将来须要什么样的机械进修人才?老生常谈，能将模型应用于专业范畴的人，也就是跨范畴让机械进修落地的人。有人会问如今我们不就须要如许的人吗?谜底是肯定的，我们须要并将经久须要如许的人才，现阶段的机械进修落地还存在各类各样的艰苦。如许的需求不会是好景不常，这就跟 web 开辟是一个事理，大年夜火热到降温也经由了十年的周期。一个范畴的成长有特定的周期，机械进修的门槛比 web 开辟高并且正属于旭日期，所以大年夜家致力于成为“专精特定范畴”的机械进修专家不会过时。
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