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眼中的AI岗位

作职位上,相关职位有:机器和机器习平台。前者的作职责是将机器应用在现有业务上,后者的作职责则是建设并维护分布式机器习平台。还有一个相关作职位是。 这里所指的不是计机基础(如动态规划),而是机器。笔者个人认为应该称为机器更加恰当。这个职位和机器类似。另外一个职位是深度。 但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘,机器偏重于点击率预估的实现和改进,数据挖掘则偏重于新特征的挖掘。 推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门,然需要招聘专门的推荐和广告。推荐和广告的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。 例如深度很大概率从事计机视觉相关的作,而计机视觉必须有深度习背景和知识。

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眼中的AI岗位

作职位上,相关职位有:机器和机器习平台。前者的作职责是将机器应用在现有业务上,后者的作职责则是建设并维护分布式机器习平台。 还有一个相关作职位是。 这里所指的不是计机基础(如动态规划),而是机器。笔者个人认为应该称为机器更加恰当。这个职位和机器类似。另外一个职位是深度。 但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘,机器偏重于点击率预估的实现和改进,数据挖掘则偏重于新特征的挖掘。 推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门,然需要招聘专门的推荐和广告。推荐和广告的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。 例如深度很大概率从事计机视觉相关的作,而计机视觉必须有深度习背景和知识。

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    AI 手册》正式开源!

    AI 有道,作者:红色石头之前我曾在《分享集锦:哈佛 Web 开发教、HTTP 状态码速、阿里 AI 手册、机器习书籍》中提及过一本由阿里巴巴撰写的一本手册,前两天看到红色石头写了一篇较为详细的文章来介绍这边手册 目前这本《AI 手册》已正式开源,无需购买纸质书籍,可以直接在线阅读,体验感爆棚。 他还是《Python 大战机器习》书籍的作者。书籍介绍这本《AI 手册》是作者多年以来习总结的笔记,经整理之后开源于世。 既然本书是 AI 的手册,因此内容非常丰富,基本涵盖了机器习、深度习等领域的很多重要理论知识和实战经验,同时也介绍了应用中经常使用的 AI 具和编库。 最后不得不说,这本《AI 手册》是一本比较完备的 AI 书籍,既包含了理论,也有实战 AI 库的使用。作为一份参考手册还是非常不错的!更重要的是本书完全开源,直接在线阅读就好了。

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    我的一年AI成长记

    这是一篇关于如何成为一名AI的长文,来看看你距离成为一名AI还有多远吧。 1、这些词儿之间到底什么关系机器习是人智能的一种,深度习是机器习的一种。AI机器习。?2、计机的“” 与 数的“” 的区别理论知识对于AI极其重要。 敲代码只是思路的一个实现过。这里的“”和计机CS的“”还不太一样,AI是偏数推导的,所以数底子还是需要点的,的越深,要求越高。 任务大致分为两种,一种是普通做的“调包、调参”,另一种是高级做的,可以己创建一个或者能灵活修改别人的。先说说建个模到底有多简单吧。 就,简单到4行代码就可能打败10年作经验的建模。再说回来,如果你己根本不知道己在做什么,只能跑出来一个你不能负责的结果,就是很糟糕的,那还不是一个合格的。你的模型必须像你亲生的那样。

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    【每日Day 102】美团 AI 平台面试编

    今天去尝试了一下美团 AI 平台,两次面试连一起。但是两位面试官小哥都是做推荐的,我们互相都不了解对方怎么做的。 于是乎就做题,讲论文(把不懂的人讲懂确实困难),然后全小哥给我介绍他们部门情况,我就挂机听着。不管这家拿不拿得到,就当刷刷经验吧,也挺不错的。

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    应该——图论2

    这还是从图的说起。前篇 -> 图论1 图的遍历在图的遍历中我们一定要掌握两种最基础的:深度优先 和 广度优先。 深度优先遍历(DFS)这种遍历可以想象成在玩迷宫,我们选择一个方向走到底,直至不能走了然后再返回一步继续尝试其他的方向,在代码中就是递归+回溯,这就是 深度优先遍历。 方是每遍历一个点,优先把他的所有子节点加入到队尾,再从队头取出一个点出来,这样可以保证优先遍历同层, 直至队列为空走过的点依然要标记,防止死循环。如下图,从0开始遍历。? DFS深度度优先解决: 现在要求你以最快的速度去解救小美,你能计出最快需要几步么?以及求出其最快的路径。? 表示地图上的障碍物,0表示有路可以走邻接矩阵(二维数组):0(你) 0 1 00 0 0 00 0 1 00 1 0(小美) 00 0 0 1答案见文末【阅读全文】图的应用社交网络:QQ推荐好友功能知识图谱:推荐

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    数据

    翻出来了17年己梳理的数据习内容,当时的理解和现在会有些许不同,但整体来看还是可以的,有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理,留待大家己补充了,在此不再做任何修改分享给大家参考, 该图中包含的范围可能会比较广,当然大家在习的时候也可以有所取舍,根据居士个人经验,简单举例说明一下几大块对数据的重要性,或者说是习建议吧:分布式:大数据相关的同必备,日常作可能使用不多 数据结构:这里居士只列了图、树和一些高阶数据结构,有朋友问作中到底有没有用,我可以很负责任地说,这一块是肯定有用的。 :数据挖掘相关的内容,一下扩展己技能是很有必要的,因为数据开发很可能会做数据挖掘相关的平台,比如广告系统、推荐系统、机器习平台等。 其它:这里列了一些日常作会遇到,但是一般不需要我们了解太深的,比如加密、压缩和调度,这些最好是有所了解知道不同的作用和区别,但是如果项目不太需要,不必的特别深。

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    AI 手册》:从数基础到统计习一网打尽

    基础 一位优秀的AI应该有强大的数基础,根据资料,线性代数你要会向量操作、矩阵运以及特殊函数。 数值计这门课你要了解数值稳定性、梯度下降、二阶导数与海森矩阵、牛顿、拟牛顿、约束优化。当然,蒙特卡洛方与 MCMC 采样也是必备的。 统计习 除了常规的降维、聚类、半监督习、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。隐马尔可夫模型你需要知道:隐马尔可夫模型HMM、HMM 基本问题、最大熵马尔科夫模型MEMM。 统计习这部分,是本资料篇幅最大,内容最丰富的一部分,上机器习简介,资料一共19个章节。 深度习 深度习共有9个章节,以深度习简介开始以实践指导原则结束,需要掌握知识点如下所示:具部分Python基础部分

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    眼中的AI岗位及发展前景

    作职位上,相关职位有:机器和机器习平台。前者的作职责是将机器应用在现有业务上,后者的作职责则是建设并维护分布式机器习平台。还有一个相关作职位是。 这里所指的不是计机基础(如动态规划),而是机器。笔者个人认为应该称为机器更加恰当。这个职位和机器类似。另外一个职位是深度。 但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘,机器偏重于点击率预估的实现和改进,数据挖掘则偏重于新特征的挖掘。 推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门,然需要招聘专门的推荐和广告。推荐和广告的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。 例如深度很大概率从事计机视觉相关的作,而计机视觉必须有深度习背景和知识。

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    资深万宫玺:Java 转型 AI 的秘密宝——深度习框架 Deeplearning4j | 分享总结

    本文就来为大家详细介绍一下深度习框架 Deeplearning4j 的重要组件,不同环境下的操作用及实例分享。 在近期AI 研习社的线上分享会,来苏宁易购搜索技术研发部的资深万宫玺为大家介绍了 Deeplearning4 框架的构成、主要功能模块并结合实例讲述具体的使用方。 视频回放链接:http:www.mooc.aiopencourse333 万宫玺,苏州大硕士,现就职于苏宁易购搜索技术研发部,从事然语言处理、机器视觉等领域的应用开发作。 Modle Zoo 在 0.9.0 版本之前是作为一个独立的存在的,0.9.0 之后的版本作为 DL4j 本身的一个模块,已经嵌入进去。 转型 AI 同样可以从 Hello World 入手。提升 AI 内功必须精通原理,而不仅仅跑出 Demo。不要局限于某一特定具框架,可以取长补短。迁移习和强化习可能代表 AI 的未来。

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    AI 手册》中文教正式发布!

    最近红色石头在浏览网页的时候,偶然发现一份非常不错的 AI 资源,就是这本《AI 手册》 。本文将给大家推荐这本优秀教材,并作详细的介绍。 这本《AI 手册》已正式开源,无需购买纸质书籍,可以直接在线阅读,体验感爆棚。 他还是《Python 大战机器习》书籍的作者。书籍介绍这本《AI 手册》是作者多年以来习总结的笔记,经整理之后开源于世。 既然本书是 AI 的手册,因此内容非常丰富,基本涵盖了机器习、深度习等领域的很多重要理论知识和实战经验,同时也介绍了应用中经常使用的 AI 具和编库。 最后不得不说,这本《AI 手册》是一本比较完备的 AI 书籍,既包含了理论,也有实战 AI 库的使用。作为一份参考手册还是非常不错的!更重要的是本书完全开源,直接在线阅读就好了。

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    AI 手册》中文教正式发布!

    资源,就是这本《AI 手册》 。 这本《AI 手册》已正式开源,无需购买纸质书籍,可以直接在线阅读,体验感爆棚。 他还是《Python 大战机器习》书籍的作者。书籍介绍这本《AI 手册》是作者多年以来习总结的笔记,经整理之后开源于世。 既然本书是 AI 的手册,因此内容非常丰富,基本涵盖了机器习、深度习等领域的很多重要理论知识和实战经验,同时也介绍了应用中经常使用的 AI 具和编库。 最后不得不说,这本《AI 手册》是一本比较完备的 AI 书籍,既包含了理论,也有实战 AI 库的使用。作为一份参考手册还是非常不错的!更重要的是本书完全开源,直接在线阅读就好了。

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    阿里面经

    从事iOS两年,转的历。 :* 1、你是怎么的* 2、你是有己的作,边作边习,如何利用时间* 3、做了哪些项目? 总结失败的经验,我对每个是理解了,但是对的应用场景思考不多,也没有经验,对于应用方面回答不好,所以失败。所以总结对习,需要从原理,和其他的优缺点,以及应用场景去把握,面试才不可怕。 还有就是要提前了解面试官的特点,第三面的面试中心其实都不一样,有的面试官只是考察你的性格适不适合团队,有的面试官会从你创新和对的思考,我的第三面应该是第二种。whatover,艺不精,无缘阿里。 大,但是简历关都被刷了很多,历坎坷,幸好还是顺利踏入的行业,且看未来吧。

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    机器必知的十大

    当时我的讲是丹麦技术大(Technical University of Denmark)的应用数和计机科的全职教授,他的研究方向是逻辑与人智能,侧重于使用逻辑来对人性化的规划、推理和解决问题进行建模 这个课包括对理论核心概念的讨论和己动手解决问题。 在这篇文章中,我想分享一下我从课到的一些最常用的机器。机器可以分为三大类:监督习、无监督习和强化习。 因为这是一个介绍课,我没有习过强化习的相关内容,但是我希望以下10个关于监督习和无监督习的足以让你感兴趣。 每个聚类是不同的,这里有几个:基于质心的基于连接的基于密度的概率降维神经网络深度习8.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)PCA是一个统计

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    机器必知的十大

    可以分为三大类:监督习、无监督习和强化习。监督习可用于一个特定的数据集(训练集)具有某一属性(标签),但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。 因为这是一个介绍课,我没有习过强化习的相关内容,但是我希望以下10个关于监督习和无监督习的足以让你感兴趣。 监督习1.决策树(Decision Trees)决策树是一个决策支持具,它使用树形图或者决策模型以及可能性序列,包括偶然事件的结果、资源成本和效用。下图是其基本原理:? 原始的集成方是贝叶斯平均,但是最近的包括纠错输出编码、Bagging和Boosting。?那么集成方如何作?并且为什么它们要优于单个模型? 每一种聚类都不相同,下面是一些例子:基于质心的基于连接的基于密度的概率降维神经网络深度习 8.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)PCA是一个统计

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    王咏刚:为什么 AI 都要懂些架构?

    作者简介王咏刚Google软件著名技术撰稿人和IT演说家创新AI院副院长AI 时代,我们总说做科研的 AI家、研究员、离产业应用太远,这其中的一个含义是说,搞机器的人 我们招的里,也有同说,我发的顶会 paper 一级棒,或者我做 Kaggle 竞赛一级棒,拿了不少第一名的,不懂架构就不懂呗,我做出一流然有其他帮我上线、运行、维护的。 为什么我要说,AI 都要懂一点架构呢?大概有四个原因吧:◇◆◇◆◇原因一:实现 ≠ 问题解决生、研究员、科家关心的大多是术和实验性问题,但进入产业界,关心的就是具体的业务问题。 但这里的问题不仅仅是分这么简单,如果完全不懂架构,其实,他根本上就很难在一个团队里协同作,很难理解架构、应用层面对己的所提出的需求。 ◇◆◇◆◇原因二:问题解决 ≠ 现场问题解决有的疏于考虑己的在实际环境中的部署和维护问题,这个是很让人头疼的一件事。

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    阿里资深 AI 教你逐个击破机器习核心

    机器习在人智能中的地位也许目前AI领域最火的概念是深度习,于是乎很多初者就直奔深度习而去,觉得可以绕过机器习这个门槛。那么这么做对还是不对呢? ? 是的,前面那句话没错,机器习需要强大的数功底,但是更精确的解释应该是这样的:你数功力有多厚决定着你在机器习领域能走多远,但是如果是入门,成为一名互联网应用的话,其实要求并不是很高,并不是每个人都要成为 逻辑回归(LR)——必考 也许你觉得逻辑回归在研究生实验室里基本上派不上用场,那就说明LR无用武之地,那你就错了。LR在业界是最常使用的一种,尤其是在大数据环境下更是如此。 征战BAT——面试杂谈 本节主要是作者总结己多年来征战BAT等著名互联网公司的过中总结出的面试题以及相关的答题技巧和答案,帮助大家了解习完本课距离面试一线互联网公司还有多少距离,是否已经达到了征战 这一节可以说是本课的点睛之笔,当然笔者写作过也会相对其他章节比较长一点。以上能够包含机器习的方方面面了,吃透了这些,从事互联网作肯定没问题。

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    岗百里挑一热爆了,全球AI大厂薪酬大起底

    从描述中不难看出,机器习、机器人和语音、视频等 AI 领域仍将是人才招聘和培养的重点。阿里AI岗位招聘特点:阿里收到的求职岗位,最多的是 NLP 、计机视觉领域的。 知乎用户“晓飞”认为,AI岗位可以分为以下几部分:AI research组AI 应用组 (研究,系统)业务组 (AI research组由科家和组成,科家包含NB的博士+教授,而协助前面的大牛加速研究进 但大部分组的,大概率只是做特征+微调模型+业务逻辑就足够了,一般不至于去到改深度习模型的那一步。 从职能上划分:研发科家(Research Scientist)软件内(Software Engineer)通常1需要博士位,2硕士甚至本科都可申请。2在国内内一般会叫。 就一定要搞AI,作为序员的基本功还是得好,在成为所谓的AI之前,首先先成为一名优秀的软件,写出高质量的代码吧。

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    五分钟之经典题 :排序(某东比赛)

    作者 | 序员小吴来源 | 五分钟题目描述 已知数据表 A 中每个元素距其最终位置 不远 ,为了节省时间,应该采取的是()A、直接选择排序B、直接插入排序C、堆排序D、快速排序题目分析 我们在之前习 希尔排序 的时候提及到,希尔排序进行到一定阶段(每个元素距离其最终位置不远时)一般都使用 插入排序 来收尾。 更多内容 你可以在电脑端访问我的个人博客下的专题 经典题 来阅读更多相关的面试题。专题地址:https:www.cxyxiaowu.comjingdiansuanfati

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    10大炼丹Tricks

    本文转载:炼丹笔记 | 作者:时晴??Focal Loss? 针对类别不平衡问题,用预测概率对不同类别的loss进行加权。 其规范化针对单个神经元进行,利用网络训练时一个 mini-batch 的数据来计该神经元 ? 的均值和方差,因而称为 Batch Normalization。 每隔一段时间重启习率,这样在单位时间内能收敛到多个局部最小值,可以得到很多个模型做集成。 Face book AI research(FAIR)吴育昕-恺明联合推出重磅新作Group Normalization(GN),提出使用Group Normalization 替代深度习里碑式的作 标签平滑是用于深度神经网络(DNN)的有效正则化具,该具通过在均匀分布和hard标签之间应用加权平均值来生成soft标签。它通常用于减少训练DNN的过拟合问题并进一步提高分类性能。

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