算法工程師入職培訓(xùn)
小人魚不流淚
小優(yōu)雅0811
零基礎(chǔ)入行 圖像算法工程師課程（只說課程）：1 計算機方面：《c語言》，《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》2 算法理論方面：《高等數(shù)學(xué)》《概率論》《矩陣論》或《線性代數(shù)》 《最優(yōu)化方法》 《模式識別》 《數(shù)字圖像處理》《matlab圖像處理與模式識別》等另外：學(xué)習(xí)圖像，最好先從matlab或者python入門，然后再用c。以上就夠了，電子書網(wǎng)上應(yīng)該能搜索到。
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算法工程師要求很高的數(shù)學(xué)水平和邏輯思維。需要學(xué)習(xí)高數(shù)，線性代數(shù)，離散數(shù)學(xué)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計算機等課程
算法工程師是一個非常高端的職位；專業(yè)要求：計算機、電子、通信、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；學(xué)歷要求：本科及其以上的學(xué)歷，大多數(shù)是碩士學(xué)歷及其以上；語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業(yè)書刊；必須掌握計算機相關(guān)知識，熟練使用仿真工具MATLAB等，必須會一門編程語言。簡介：算法工程師根據(jù)研究領(lǐng)域來分主要有音頻/視頻算法處理、圖像技術(shù)方面的二維信息算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫(yī)學(xué)信號處理等領(lǐng)域的一維信息算法處理。在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術(shù)等二維信息算法處理方面目前比較先進的視頻處理算法：機器視覺成為此類算法研究的核心；另外還有2D轉(zhuǎn)3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，運動估計運動補償算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Reduction)，縮放算法(scaling)，銳化處理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。在通信物理層等一維信息領(lǐng)域目前常用的算法：無線領(lǐng)域的RRM、RTT，傳送領(lǐng)域的調(diào)制解調(diào)、信道均衡、信號檢測、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、信號分解等。另外數(shù)據(jù)挖掘、互聯(lián)網(wǎng)搜索算法也成為當(dāng)今的熱門方向。算法工程師逐漸往人工智能方向發(fā)展。
似曾相識SaMa
1、業(yè)務(wù)認知&問題定位首先要清楚你所要解決的問題是什么，是否需要復(fù)雜的算法求解。問題的定義來源于你對業(yè)務(wù)的認知和理解。我們經(jīng)常陷入一種誤區(qū)，覺得自己是一名算法工程師，遇到任務(wù)問題都想要用復(fù)雜的算法去求解。正所謂一頓操作猛如虎，得來的效果卻很一般。因此，做事之前一定要在理解業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，把問題定位清楚，用合適的方法求解。2、數(shù)據(jù)挖掘&分析深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用能夠突飛猛進的一個重要原因就是大數(shù)據(jù)的支撐。當(dāng)前獲取數(shù)據(jù)的成本很低，而數(shù)據(jù)清理和挖掘的成本很高，但非常重要。數(shù)據(jù)是模型的輸入，是模型能夠擬合的上限。在入模之前，你需要花一定的精力用于數(shù)據(jù)工作，這是必要也是值得的。因此，掌握數(shù)據(jù)能力也是一名算法工程師的必經(jīng)之路。3、算法策略這是每位算法工程師的硬實力，有了清晰的問題和可用的數(shù)據(jù)后，我們需要選擇合適的算法策略求解問題。就銷量預(yù)估而言，由于特征大部分都是表格型，樹模型及其變體成為首選的方案。通過樹模型，你能夠快速拿到一個不錯的baseline。但千萬不要停滯不前，你需要調(diào)研更多的先進的方案進行優(yōu)化，即使此時能夠拿到的受益不多，但請堅持專研的精神(近期時序模型中，熱度很高的informer值得嘗試)。此外，“人工智能，有多少人工就有多少智能”這句話在實際應(yīng)用領(lǐng)域體現(xiàn)得淋漓盡致。策略也屬于算法的一部分，人工策略有時候能夠帶來很大的受益，也能夠找到更適合的算法優(yōu)化方向。例如，我們在優(yōu)化首猜的貨品池時，考慮到首猜目前的推薦算法已經(jīng)非常優(yōu)秀了，但消費者的成交來源主要是搜索，我們通過人工分析選擇了做增量貨品供給的方式，拿到了不錯的業(yè)務(wù)效果。基于此，我們也找到了更合適的選品算法優(yōu)化方向。4、離線實驗和線上AB實驗實驗是驗證理論的最佳手段，也是最具有說服力的。我們需要找到幾個合適的指標(biāo)進行優(yōu)化，并且要保證離線效。
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