BAT 기업의 알고리즘 엔지니어는 문제 추상화, 데이터 수집 및 처리, 특징 엔지니어링, 모델링 교육 및 최적화, 모델 평가, 온라인 배포 등의 작업을 수행합니다. (구체적인 작업은 알리 알고리즘 전문가인 크리스의 알고리즘 워크플로우를 볼 수 있습니다. 비디오 알고리즘 워크 플로우는 무엇입니까? ) 알고리즘 엔지니어의 진정한 가치는 문제 추상화 및 온라인 배포에 있습니다.

알고리즘 엔지니어의 작업 흐름이므로 이러한 사항을 수행하려면 다음과 같은 기술과 지식이 필요합니다.

1 기계? 학습의 기초는 수학이다. 입문 AI 는 필요한 수학 기초를 익혀야 하지만, 모든 수학 지식을 배워야 하는 것은 아니다. 미적분학, 확률론, 선형 대수학, 볼록 최적화 등과 같이 실제로 업무에 사용되는 것만 배워야 한다.

(2) 데이터 분석에 적용되어야 할 내용도 파악해야 하지만, 인터넷에서 0 부터 데이터 분석을 시작하는 데 도움이 되는 것이 아니라, 데이터 마이닝이나 데이터 과학과 관련된 것이다. 예를 들어, 한 컴퓨터에서 데이터를 발굴하는 방법, 관련 데이터 마이닝 도구를 알고 있다.

위의 수학과 데이터 마이닝의 기초를 보충해야만 기계 학습 알고리즘의 원리를 정식으로 배울 수 있다.

③ 알고리즘은 파이썬, 스파크, mllib, scikit-learning, pytorch, TensorFlow 와 같은 몇 가지 기본 틀을 파악해야 하며, 데이터는 HQL, numpy, 판다를 알아야 한다. 만약 당신이 백그라운드 개발, app 개발, 데이터 분석, 프로젝트 관리라면, 그것은 학습 알고리즘의 가산점이다.

(4) 마지막으로, 우리는 인공지능에 대한 전체적인 인식이 필요하기 때문에, 음식새 둥지의 기계학습 VIP 반은 기계학습과 심도학습 두 모듈, 관련 알고리즘 원리의 파악, 유도와 응용, 가장 중요한 알고리즘 사상을 포함한 알고리즘 이론을 강의한다.