Tiktok Kwai]是目前人工智能在互聯(lián)網(wǎng)上應(yīng)用的一個(gè)比較好的方向，所以需求比較大。推薦算法的地位還是很好的。推薦算法有很多方向，如信息流推薦（今日頭條）、電子商務(wù)推薦（淘寶）、視頻推送（愛奇藝、

Tiktok Kwai]是目前人工智能在互聯(lián)網(wǎng)上應(yīng)用的一個(gè)比較好的方向，所以需求比較大。推薦算法的地位還是很好的。推薦算法有很多方向，如信息流推薦（今日頭條）、電子商務(wù)推薦（淘寶）、視頻推送（愛奇藝、抖動、快手等）、廣告推薦（馮超）等，這些業(yè)務(wù)幾乎是每家公司收入最多的業(yè)務(wù)。因此，推薦算法工程師的發(fā)展前景良好。

算法工程師的發(fā)展前景如何？

這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

以下是一個(gè)圖表，用于說明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

如果你認(rèn)為它對你有幫助，你可以多表揚(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)頁面被越來越多的人所熟知，無論是行業(yè)內(nèi)還是行業(yè)外都加入了這個(gè)行業(yè)！于是，很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也紛紛崛起，開設(shè)相關(guān)培訓(xùn)課程！作為未來非常有前途的產(chǎn)業(yè)。成為一名大數(shù)據(jù)工程師，無疑是為了迎接一個(gè)充滿希望的職業(yè)。大數(shù)據(jù)工程師應(yīng)該學(xué)習(xí)什么。

其實(shí)，說到大數(shù)據(jù)的主要學(xué)習(xí)技術(shù)，最直接的是從工作需求出發(fā)，但也會有弊端，即學(xué)習(xí)不會很全面。

看看各大招聘網(wǎng)站、bat等大工廠，不同的企業(yè)要求員工有不同的工作技能，通過本文我們做一個(gè)簡單的分析和總結(jié)，可以供大家參考。

事實(shí)上，隨著社會的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的模式有很多種，一般分為視頻學(xué)習(xí)、在線直播學(xué)習(xí)、線下教學(xué)學(xué)習(xí)和雙重學(xué)習(xí)模式。你可以根據(jù)自己的情況選擇自己的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)模式。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容是什么，有哪些方式？

首先，對于每一棵樹，每次都用bootstrap方法提取樣本進(jìn)行訓(xùn)練，但是有1/3的數(shù)據(jù)沒有提取出來，所以稱為out-of-bag data（OOB），將OOB帶入決策樹，計(jì)算誤差error1。對OOB中所有樣本的特征X對應(yīng)的值進(jìn)行噪聲干擾，即隨機(jī)改變特征值，然后將數(shù)據(jù)引入決策樹，計(jì)算誤差2。

對于n個(gè)樹，變量x的重要性計(jì)算為error2-error1的平均值