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自学人工智能可行吗?

别楞网 人工智能 2020-05-25 11:40:30 621 0 人工智能数学

题主这么问,首先假设题主不是计算机或者数学专业的。

这么说吧,这是件可以去做的事,而且现实情况是,现在也有不少的一部分人工智能从业者就是转行过来的。

我在国内某电商做人工智能,而我大学的专业并非计算机也不是数学,就是纯靠自学找到的这份工作。目前从业三年,也积累了很多面试经验。

就我面试别人的经验来看,现在这行的水平良莠不齐,而且其实很少有学校有专门对口的专业,所谓的专业更多的只是计算机专业有天生的编程基础,数学专业有强大的数学背景,而更多的计算机应届毕业生,其实并没有很深厚的人工智能基础,只是和导师做了一两个用到了某个人工智能算法的项目。

所以自学的话,建议刚开始找一些例子,多看看比如tensorflow这样的框架官方文档上的内容,还是能学到不少东西的,然后思考整个例子的流程,再找些经典的教材看看算法的细节。

如果数学基础不好,建议先恶补一下基础的线性代数和基础概率论的前几章,然后就试着去理解神经网络,梯度下降这些内容,随着慢慢的深入,缺什么数学就补什么数学,不用一上来就一堆数学书,这样很容易就放弃了。最好是补充了基础的线性代数和概率论后,就着算法去跟随需求补充数学。

另外关于编程,这是个硬功夫,建议每天花时间去学习。

再说说工作的真实状态,工作一般分两种,一种就是网上所说的调参侠,还有一种就是做模型压缩优化这些高大上的工作。

对于调参侠,其实上手是很快的,但也不用鄙视调参侠,他们自有自己的价值,而且很多公司要的就是调参侠,而不是算法创新,需要的是快速出可用的模型。这时候工作的大部分内容其实并不在算法,更多的是在处理数据,把数据处理到最简单的算法都能得出好的结果,你就是你周围的圈子里蛮厉害的了。所以调参侠需要的技能并没有想象中那么复杂,通过自学是可以入门的。

对于模型压缩优化这部分工作,刚开始自学的时候可能会很难到这个层次,但也有捷径,就是利用别人写好的优化框架,你可能不知道发生了什么,但你的模型就是跑的快了,模型也变小了。

当然我这里并不是鼓励做调参侠,建议做两年调参侠后,这时候操作系统基础(linux)该有了,也有些编程经验了,各类算法也摸过了,这时候可以考虑做一些深入的工作了,比如模型压缩这样的工作。

另外,即使是自学,最好也是找一个具体的方向深入,比如推荐,视觉,nlp等,不然只是常规的分类回归门槛太低了。

最后建议初学不要给自己太多压力和砍,可以看看下面这些内容(对非计算机或数学专业):

1.linux基础

2.python基础

3.线性代数和概率论基础

4.吴恩达的深度学习视频

5.tensorflow官方文档,实践起来

看完上面这些,相信自然而然会知道该往哪里深入了。

既然是自学,所以看书的时候千万不要骗自己,没看懂就是没看懂,刚开始的时候一个很简单的推导都值得花很多时间好好去咀嚼。

希望能有更多的参与到人工智能这场技术变革里来。


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