ResNet网络结构,resnet网络结构 _云知道

人工智能算法有没有学习的必要？

这是一个很多人都比较关心的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。首先，不论是从事人工智能平台的研发，还是从事人工智能技术的行业应用开发，算法知识都是一个学习的重点内容，因为从当前的人工智能技术体系来看，不论是从事计算机视觉，还是自然语言处理，算法都是核心，掌握算法也能够明显提升自身对于人工智能技术的认知能力。
从事人工智能产品的研发，对于算法知识的要求是非常高的，研发人员要具备算法设计能力，同时要能够完成算法实现、算法训练、算法验证等一系列环节，可以说当前的人工智能研发说到底就是以算法设计为基础来进行的。随着人工智能平台的落地应用，未来很多开发人员会基于人工智能平台来进行行业应用创新，这种情况对于开发人员的算法知识要求并不算高，开发人员可以借助于人工智能平台的支撑，来完成技术与行业的结合。
基于人工智能平台来进行人工智能产品开发，需要重视编程语言、人工智能平台和业务知识的学习，但是这并不意味着算法不需要掌握了，实际上掌握一定的算法知识，能够更加充分地发挥出人工智能平台的功能。学习算法知识可以循序渐进，对于数学基础比较薄弱的人来说，可以先补学一些线性代数和概率论方面的知识，然后从一些比较经典的算法开始学起，比如决策树、朴素贝叶斯、K-mean等等。
在学习这些经典算法的过程中，还应该结合具体的实验来进行，比如可以基于Python语言来完成算法的实现，然后进一步完成算法训练、验证和应用的过程。最后，学习算法知识对于实验场景的要求往往比较高，所以建议在学习算法知识的过程中，最好能够为自己营造一个较好的实验和交流环境。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
网络深度，网络越深，模型性能越好吗？

越深越好的想法可能更多来自ResNet类的结构，这种结构实际上是把离散的网络连续化了，网络深度和残差块的修正幅度之间是可以互补的，实际就是微分方程差分化中的时间片大小和每个时间片上的行进步长的互补。但是对于一般的CNN结构的网络，这个互补调整能力要弱很多，所以过深的网络相对于ResNet收敛更困难。总之一句话，复杂度是一切的核心。
机器学习算法工程师面试需要做那些准备？

备战机器学习工程师面试，你需要掌握这些经典面试题金九银十，又到了就业旺季，互联网公司的秋招如火如荼的进行着。机器学习类岗位依然非常热门且高薪，但想在竞争激烈的面试中杀出重围，必须有充足的准备。如何能够短时间内抓住机器学习知识的技术重点，集中突击？如何不再惧怕“算法”？如何才能在面试中对答如流，打造属于自己的“offer收割机”？刷题是必不可少的步骤。
应聘前，你需要了解的内容有：机器学习的基本概念和分类（训练/测试数据、监督/非监督学习等）、经典的机器学习模型（支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等）、深度学习模型（卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络等）；特征工程（特征组合、特征选择等），模型评估（评价指标、超参数的选择等），优化算法（损失函数、梯度下降等），数学基础（概率论、线性代数等），工程能力（数据结构与算法、机器学习平台等），业务与应用（计算机视觉、自然语言处理等）。