為什么有人說(shuō)弄懂了《算法導(dǎo)論》的90%，就超越了90%的程序員？實(shí)際上，計(jì)算機(jī)程序的底層核心是各種數(shù)學(xué)算法，其余的就是如何用代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)。世界上幾乎所有著名的計(jì)算機(jī)程序大師都與數(shù)學(xué)權(quán)威專(zhuān)家有關(guān)。202

為什么有人說(shuō)弄懂了《算法導(dǎo)論》的90%，就超越了90%的程序員？

實(shí)際上，計(jì)算機(jī)程序的底層核心是各種數(shù)學(xué)算法，其余的就是如何用代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)。世界上幾乎所有著名的計(jì)算機(jī)程序大師都與數(shù)學(xué)權(quán)威專(zhuān)家有關(guān)。

2020年，人工智能算法工程師就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力多大？

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！從目前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展來(lái)看，2020年算法工程師的競(jìng)爭(zhēng)壓力比較大。主要原因集中在三個(gè)方面。一是算法工程師整體人才需求增量放緩，這明顯體現(xiàn)在2019年秋季研究生招聘上。許多打算從事算法崗位的研究生最終選擇了開(kāi)發(fā)崗位。

二是人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)熱點(diǎn)正在從技術(shù)創(chuàng)新向應(yīng)用創(chuàng)新轉(zhuǎn)移。隨著大規(guī)模人工智能平臺(tái)的開(kāi)放，這一趨勢(shì)將越來(lái)越明顯。因此，大量技術(shù)研發(fā)能力較差的中小技術(shù)團(tuán)隊(duì)將轉(zhuǎn)向應(yīng)用領(lǐng)域，導(dǎo)致算法工程師的就業(yè)渠道集中在大型技術(shù)公司，競(jìng)爭(zhēng)將更加激烈。

第三，大量的研究生想成為算法工程師，這導(dǎo)致了算法工程師的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈。其實(shí)，目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理這兩個(gè)領(lǐng)域的研究生還是有一定的就業(yè)壓力的，因?yàn)榻鼛啄赀@兩個(gè)領(lǐng)域非?；鸨瞬耪衅敢卜浅４?，所以很多研究生選擇這兩個(gè)方向，但都是因?yàn)槿斯ぶ悄墚a(chǎn)品的出現(xiàn)登陸申請(qǐng)的過(guò)程中遇到了一定的障礙，因此也在一定程度上影響了對(duì)人才的需求。

從互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看，智能算法的發(fā)展會(huì)有很大的壓力，特別是在產(chǎn)業(yè)升級(jí)的背景下。

最后，對(duì)于那些打算從事算法工程師工作的人來(lái)說(shuō)，一定要注意提高編程實(shí)踐能力，這顯然有助于增強(qiáng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的智能算法是否可以預(yù)測(cè)股票價(jià)格？

如何創(chuàng)建一個(gè)優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？

例如，要預(yù)測(cè)一個(gè)人是男人還是女人，有兩組因素可供選擇：a.頭發(fā)顏色、皮膚顏色、雙眼皮與否；B.他是否有胡須、是否有亞當(dāng)蘋(píng)果和他的體重。

因此，為了建立一個(gè)優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我們必須選擇具有高度相關(guān)性的因素。

同樣的因素，在不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)有很大的不同。

如果結(jié)構(gòu)太簡(jiǎn)單，會(huì)出現(xiàn)“欠擬合”，即應(yīng)該分析的不分析；如果結(jié)構(gòu)太復(fù)雜，會(huì)出現(xiàn)“過(guò)擬合”，即不應(yīng)該分析的不分析。只有正確的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)才能分析出預(yù)期的結(jié)果。

例如：

一個(gè)住在偏遠(yuǎn)村莊a的學(xué)生被城市B中學(xué)錄取。他是村里歷史上唯一被B中學(xué)錄取的人。高考后，他被清華大學(xué)錄取。

如果已經(jīng)安裝了模型，將考慮100%的“住a村”和“讀B高中”的人可以被清華大學(xué)錄取。這是真的，但顯然不是我們想要的結(jié)論。

直接圖表：

沃倫·巴菲特（Warren Buffett）是公認(rèn)的投資大師，在過(guò)去20年中實(shí)現(xiàn)了20%的平均回報(bào)率；詹姆斯·西蒙斯（James Simmons）使用他的量化模型，從1989年到2009年實(shí)現(xiàn)了約35%的平均回報(bào)率。