从小白到大神:算法工程师的核心竞争力养成计划!

2024-06-20 05:44

本文主要是介绍从小白到大神:算法工程师的核心竞争力养成计划!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

从小白到大神:算法工程师的核心竞争力养成计划!

我们会发现,本科及研究生所学的知识,比如高等数学、线性代数、传统机器学习方法及深度学习理论等这些,都只是作为算法学习的基础,并不能成为算法工程师的核心竞争力。

因为学术研究和工业界应用最大的区别在于:业务和数据。

那么,算法工程师的核心竞争力到底是什么呢?我认为主要有以下几点👇

Part.1 对业务的洞察力   

有些朋友觉得算法工程师只要把模型做好,指标做好就行了,不用管业务,那是产品和运营的事。我不敢苟同。算法工程师不仅要产出特征,更要对业务有深入的理解和掌控。

举个例子,假设我做NLP,目标是提升用户文章阅读体验。如果直接用阅读时长或日活作为目标,会非常困难。

但如果把问题转换为“提升文章质量”,就可以用模型识别优质文章,过滤低质文章,这就有很多方法可以实现。这就是对业务场景的理解。

将业务场景转化为可行的算法问题,直接决定了工作方向。如果方向错了,后续努力都是徒劳。

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Part.2对业务数据的深度挖掘和使用   

确定了方向,下一步就是准备数据。不管是机器学习还是深度学习,都需要大量高质量的数据。常言道:数据决定了模型的上限。

学校里我们用公开数据集,但公司里,公开数据集往往和实际业务场景不匹配。所以,如何挖掘和构建高质量的业务数据,就成了关键。

公司里数据不可能完全靠人工标注,成本太高。而从业务场景中挖掘的数据,必然存在噪声和偏差。

还是以文章质量为例,如何挖掘优质和低质文章?点击量和阅读时长可以作为参考,但不能完全代表文章质量。我们还需要引入更多特征,甚至进行数据清洗,才能构建出高质量的训练数据。

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Part.3快速实现和验证的能力   

有了数据和标签,就可以训练模型了。这时就需要你的基础知识和工程能力了。积累的模型结构、阅读的最新论文,都能帮助你快速搭建和验证模型。

模型搭建要遵循奥卡姆剃刀原则:最简单的模型往往最有效。后续优化也应基于现有结构,针对具体问题进行改进,比如引入新特征或模型结构。

记住,大家只关心最终效果,快速实现和验证模型也是基本功。

很多人以为算法工程师的工作重点是特征挖掘和模型设计,但实际上,对业务的深刻理解和对业务数据的精准掌控,才是决定一位算法工程师发展高度的关键所在。

希望各位算法工程师,以及有志于从事算法工作的同学们,都能在未来的学习和工作中,不断提升自己的核心竞争力,成为一名真正优秀的算法工程师。

这篇关于从小白到大神:算法工程师的核心竞争力养成计划!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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