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【大話IT】優秀的算法工程師都用深度學習嗎?(獲獎名單已公布)

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2015年新春福章
日期:2015-04-22 09:15:50美羊羊
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日期:2015-05-05 11:13:16慢羊羊
日期:2015-07-03 14:57:08目光如炬
日期:2016-06-05 22:00:002017金雞報曉
日期:2017-01-10 15:25:58秀才
日期:2017-04-06 18:09:28秀才
日期:2017-05-09 11:37:55
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1#
發表于 2018-1-19 14:20 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |正序瀏覽 |閱讀模式
本期的獲獎名單為:liuhuoxingkong、kasabulanka888、Fl_wolf、aloki、help01
話題背景:
朋友圈一到年底就會有個現象,大小公司都在招人,招人,招人,都que人?必然,跳槽的話應聘者對薪酬和待遇必是更上一層樓,但相對的,企業對能力的要求和經驗也會更上幾層樓。
看到一個找招聘不錯的故事,分享給各位:
前幾天面試了一個C9應屆碩士生,模式識別專業,連續問好幾個專業問題都沒能答上來。
尷尬之余,我問他:「你沒有什么理想嗎?你現在最渴望的事情是什么?」
他轉悠著大眼睛,不假思索道:「將kaiming大大的Resnet擴展到10萬層,把kitti,COCO數據庫檢測識別任務提升20個點以上」
真沒想到在面試中居然還有這種操作。
我問為什么這能成為現階段最渴望的事情,他反問「你難道不為LeCun、Bengio和Hinton的執著精神所感動么?你難道不羨慕ILSVRC2012 AlexNet大放異彩么?你難道不被googlenet,Resnet的深邃思想所折服么?」
好有道理我竟無法反駁.......

這幾年,深度學習在CV領域大行其道,不論是detection,segmentation,classification,還是stereo matching,pose estimation,深度學習把之前傳統各種state of the art方法爆出翔,F今,算法工程師不知道經典網絡,流行框架都不好意思和別人打招呼。


那么,問題來了:
1.優秀的算法工程師必須知道網絡、流行框架嗎?為什么?
2.在你看來,什么才是真正意義上的算法大師?需具備哪些技能(舉例說明,可講身邊大神的故事)

活動時間:2018年1月19日—2月10日


活動獎勵:
活動結束后,我們將選取5位討論精彩的同學送技術圖書一本。


大會簡介:
中國數據庫技術大會(簡稱DTCC)是國內數據庫及大數據領域規模最大、最受歡迎的技術交流盛會,每年一屆。自2010年以來,迄今已成功舉辦了八屆,累計參與人次達到20000+。DTCC每年都將邀請百余位行業專家,就熱點技術話題進行分享,為數據庫人群、大數據從業人員、廣大互聯網人士及行業相關人士提供最具價值的交流平臺。2018年5月10-12日,第九屆中國數據庫技術大會(DTCC2018)將如約而至。本屆大會以“數領先機•智贏未來”為主題,設定2大主會場及20個技術專場,邀請來自國內外互聯網、金融、教育等行業百余位技術專家,共同探討Oracle、MySQL、NoSQL、大數據、機器學習、區塊鏈、數據可視化等領域的前瞻性熱點話題與技術。

時間:2018年5月10-12日

報名入口:http://dtcc.it168.com/

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2015年新春福章
日期:2015-03-04 14:55:132015年新春福章
日期:2015-03-06 11:59:47
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發表于 2018-2-19 17:17 | 只看該作者
。。。。。。。。

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日期:2016-02-18 10:06:46山治
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發表于 2018-2-7 08:28 | 只看該作者
與時俱進,有容乃大

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日期:2016-02-18 09:39:10ITPUB18周年紀念章
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11#
發表于 2018-2-6 15:22 | 只看該作者
1.優秀的算法工程師必須知道網絡、流行框架嗎?為什么?
如果但單純的知道和了解我覺得還是有必要的,不是掌握和使用嘛。算法工程師在自行領域必須熟悉流程,這樣才能有更好的算法,而不是一味的用”基礎”的神經網絡等。
2.在你看來,什么才是真正意義上的算法大師?需具備哪些技能(舉例說明,可講身邊大神的故事)
算法大師機器學習這個是必要的吧。其他的我覺得就是特有的創新思維了

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日期:2017-06-14 16:27:23ITPUB18周年紀念章
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10#
發表于 2018-2-5 16:25 | 只看該作者
1.優秀的算法工程師必須知道網絡、流行框架嗎?為什么?

答:前提是算法工程師掌握基礎知識,在我個人看來基礎知識和發展未來都非常重要,不僅僅要有高超的算法技術,還要看眼前所需的一個趨勢;

       這樣才能與時俱進,在新的方向上才能有所突破和創新。



2.在你看來,什么才是真正意義上的算法大師?需具備哪些技能(舉例說明,可講身邊大神的故事)

答:基本的算法工程師:是熟悉LDA,SVM,并熟練使用libnear、mahout等開源工具;
      
       算法大師:在算法工程師的基礎上,還要了解機器學習的原理和組件,并掌握相關優化的方法來定義目標函數;
      
        比如最強大腦中的智能機器人還有圍棋阿爾法狗,這些都是不斷在學習計算和實踐,再創新的結果。當然離不開算法大師的功勞!   

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日期:2013-11-27 09:15:09
9#
發表于 2018-1-28 11:43 | 只看該作者
1.優秀的算法工程師必須知道網絡、流行框架嗎?為什么?
不一定。算法工程師主要是對數學要求特別高,一般面向特定領域,根據產品的業務特點,提出數學或者程序方案,以提升業務處理的速度和準確度。

2.在你看來,什么才是真正意義上的算法大師?需具備哪些技能(舉例說明,可講身邊大神的故事)
數學基本功要好,精通C++或者JAVA,另外最好懂python。學JAVA的話,后期學hadoop、spark比較容易。常見的數據結構要爛熟于心,熟悉常見的算法。
真正意義上的算法大師?我想阿里和京東能根據用戶的瀏覽歷史,有針對性的進行首頁商品推介,這背后就有算法大師的功勞;另外百度的無人駕駛汽車、谷歌(Google)旗下DeepMind公司的阿爾法狗,這些產品的背后,也有許多的算法大師。

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日期:2015-01-05 11:33:18亞特蘭大老鷹
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8#
發表于 2018-1-25 17:27 | 只看該作者
不懂,幫頂

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2013系統架構師大會紀念章
日期:2015-07-31 17:48:20探花
日期:2015-08-17 14:58:32榜眼
日期:2015-08-17 14:59:28進士
日期:2015-08-17 15:00:55舉人
日期:2015-08-17 15:00:55秀才
日期:2015-08-19 09:36:37秀才
日期:2015-08-20 08:50:41嫦娥
日期:2015-08-21 09:11:54秀才
日期:2015-08-24 09:48:07進士
日期:2015-08-17 14:58:18
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發表于 2018-1-23 22:06 | 只看該作者
1.優秀的算法工程師必須知道網絡、流行框架嗎?為什么?
可以了解,但絕不是必須。另外,這個流行框架也要區分一下是否是指算法相關的技術框架。算法工程師,最重要的是對算法的深入理解,改進和創新的能力,以及應用業務領域的理解;當然,作為工程師,肯定也要有語言的實現能力,但網絡、流行框架顯然與職責關系不是很大。除去由于網絡傳輸等原因,需要考慮針對性的優化之外,不必須關注其他的技術細節。

2.在你看來,什么才是真正意義上的算法大師?需具備哪些技能(舉例說明,可講身邊大神的故事)
數學能力肯定是基礎,而且要求很高。數理統計,數據挖掘與機器學習相關的各種算法的掌握,熟知各種算法的適用范圍和數據工程、模型建立、訓練過程、迭代優化整個流程,并能夠提供良好的模型庫封裝。

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日期:2017-03-20 13:42:2019周年集字徽章-19
日期:2019-09-06 18:39:04ITPUB18周年紀念章
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日期:2018-04-08 14:37:33娜美
日期:2018-03-28 14:24:56
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發表于 2018-1-22 20:45 | 只看該作者
1.優秀的算法工程師必須知道網絡、流行框架嗎?為什么?
不必,很多算法工程師都是數學家,對網絡和編程并不精通,Python語言突然受到算法工程師的熱烈歡迎很大程度上是因為易學的原因。

2.在你看來,什么才是真正意義上的算法大師?需具備哪些技能(舉例說明,可講身邊大神的故事)
(1)數學知識
(2)算法知識
(3)快速學習能力

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日期:2018-06-21 10:08:00ITPUB18周年紀念章
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日期:2018-11-13 15:40:45
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發表于 2018-1-22 15:55 | 只看該作者
1.優秀的算法工程師必須知道網絡、流行框架嗎?為什么?
這是肯定的。因為一個合格的算法工程師首先是一個的軟件工程師。算法工程師與前后端研發一樣,只是軟件工程師的一個細分工種,不過在解決問題的類型方面有所側重。算法工程師相對于其他職位,是對軟件工程師能力要求的延伸,可能更多要求在對算法(機器學習)理論的理解和落地實施,更少強調對具體業務場景的理解。優秀的算法工程師不應自絕于非算法工作,就如同好的軟件工程師不應自絕于產品測試。

2.在你看來,什么才是真正意義上的算法大師?需具備哪些技能(舉例說明,可講身邊大神的故事)
在我看來,真正意義上的算法大師是寫得一手好code,也能緊密跟蹤圖形學領域的最新技術及學術進展,數學背景也非常扎實。
需要具備的技能包括
1)編程能力
2)扎實的工程實現能力
3)算法和數據結構
4)數理邏輯基礎
5)機器學習實踐經驗
6)緊跟行業的技術進展

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