為什么有人說弄懂了《算法導論》的90%，就超越了90%的程序員？實際上，計算機程序的底層核心是各種數(shù)學算法，其余的就是如何用代碼實現(xiàn)數(shù)學。世界上幾乎所有著名的計算機程序大師都與數(shù)學權威專家有關。202

為什么有人說弄懂了《算法導論》的90%，就超越了90%的程序員？

實際上，計算機程序的底層核心是各種數(shù)學算法，其余的就是如何用代碼實現(xiàn)數(shù)學。世界上幾乎所有著名的計算機程序大師都與數(shù)學權威專家有關。

2020年，人工智能算法工程師就業(yè)競爭壓力多大？

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！從目前人工智能領域的發(fā)展來看，2020年算法工程師的競爭壓力比較大。主要原因集中在三個方面。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發(fā)崗位。

二是人工智能領域的創(chuàng)業(yè)熱點正在從技術創(chuàng)新向應用創(chuàng)新轉(zhuǎn)移。隨著大規(guī)模人工智能平臺的開放，這一趨勢將越來越明顯。因此，大量技術研發(fā)能力較差的中小技術團隊將轉(zhuǎn)向應用領域，導致算法工程師的就業(yè)渠道集中在大型技術公司，競爭將更加激烈。

第三，大量的研究生想成為算法工程師，這導致了算法工程師的競爭越來越激烈。其實，目前計算機視覺、自然語言處理這兩個領域的研究生還是有一定的就業(yè)壓力的，因為近幾年這兩個領域非?；鸨?，人才招聘也非常大，所以很多研究生選擇這兩個方向，但都是因為人工智能產(chǎn)品的出現(xiàn)登陸申請的過程中遇到了一定的障礙，因此也在一定程度上影響了對人才的需求。

從互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)結構來看，智能算法的發(fā)展會有很大的壓力，特別是在產(chǎn)業(yè)升級的背景下。

最后，對于那些打算從事算法工程師工作的人來說，一定要注意提高編程實踐能力，這顯然有助于增強就業(yè)競爭力。

以神經(jīng)網(wǎng)絡為核心的智能算法是否可以預測股票價格？

如何創(chuàng)建一個優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡模型？

例如，要預測一個人是男人還是女人，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、是否有亞當蘋果和他的體重。

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

同樣的因素，在不同的神經(jīng)網(wǎng)絡結構中，預測結果會有很大的不同。

如果結構太簡單，會出現(xiàn)“欠擬合”，即應該分析的不分析；如果結構太復雜，會出現(xiàn)“過擬合”，即不應該分析的不分析。只有正確的網(wǎng)絡結構才能分析出預期的結果。

例如：

一個住在偏遠村莊a的學生被城市B中學錄取。他是村里歷史上唯一被B中學錄取的人。高考后，他被清華大學錄取。

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錄取。這是真的，但顯然不是我們想要的結論。

直接圖表：

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