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想學AI和區(qū)塊鏈，哪個更容易學習？

1，做人工智能，您需要：扎實的統(tǒng)計概率線代等基礎技能；理解貝葉斯，懂優(yōu)化理論，深入理解機器學習算法；需要一定的Business Sense；非必須的Big Data處理方法論。2，做區(qū)塊鏈，您需要：了解非對稱加密；理解一下拜占庭問題（幾個協(xié)議理解難度相對于Paxos簡直差了幾個數(shù)量級）；看明白比特幣及以太坊原理非必須的會使用Solidity寫Smart Contract 。
人工智能做的好，轉去做區(qū)塊鏈只需要3天；區(qū)塊鏈做的好去轉身搞人工智能，可能需要幾年（畢竟很多人高等數(shù)學學了四年也沒學明白）。后端開發(fā)工程師，轉去做區(qū)塊鏈只需要1周。我想，看到這兒，您應該明白了。如果區(qū)塊鏈收入過高，那其他領域從業(yè)者可無門檻轉入。如此區(qū)塊鏈從業(yè)人數(shù)劇增，收入自然回歸理性。正所謂動態(tài)平衡。
自學數(shù)據分析需要看哪些書的？求推薦？

01 - 思路篇《誰說菜鳥不會數(shù)據分析（入門篇）》和《深入淺出數(shù)據分析》這兩本。現(xiàn)在這兩本書應該也有新版了，當然也有很多其他優(yōu)秀的入門書籍，在京東上搜“數(shù)據分析”，你會發(fā)現(xiàn)很多很多書，隨便挑兩本看完，你就算基本了解數(shù)據分析是干什么的了。當然，這個階段不要求你弄懂所有的知識點，主要是了解分析流程與基本概念，之后遇到問題再回來翻翻就好。
當年面試支付寶，就靠這兩本書了：）02 - 技能篇技能相關的書籍買過很多，就挑記筆記比較多的吧SQL：《零基礎學SQL》Python：《Python編程從入門到實踐》R語言：《R語言實戰(zhàn)》EXCEL：《數(shù)據圖形化，分析更給力》PPT：《PPT，要你好看》邏輯表達：《金字塔原理》03 - 業(yè)務理解篇其實每個行業(yè)的業(yè)務入門書籍不同，但是基本的商業(yè)知識要先了解下的。
了解商業(yè)模式套路：《商業(yè)模式新生代》圖形化思考，商業(yè)常識：《餐巾紙的背面》數(shù)據分析行業(yè)的常識：《大數(shù)據時代：生活、工作與思維的大變革》總而言之，看完兩本書，學會SQL、Excel、PPT，就當入門了還有關于數(shù)據分析進階、數(shù)據產品等書單推薦，希望對你有幫助~以上書單來自→書單來了：數(shù)據分析十年，我只推薦這些書。
【原理代碼解讀,貝葉斯優(yōu)化】優(yōu)化方法可以使用AutoML進行自動搜索學習嗎？

現(xiàn)在關于AutoML比較有用的優(yōu)化方法是Google出版的基于神經架構搜索的優(yōu)化方法，即Neural Optimizer Search 。AutoML專注于自動化機器學習（ML）工作流的各個方面，以提高效率并使機器學習民用化，以便非專家也可以輕松地將機器學習應用于其工作上。盡管AutoML涵蓋了與ETL（提取，轉換，加載），模型訓練和模型部署相關的一系列廣泛問題的自動化，但是超參數(shù)優(yōu)化問題是AutoML的核心焦點。
此問題涉及配置用于控制ML模型/算法行為的內部設置，以便返回高質量的預測模型。深度學習通過以端到端的方式學習與統(tǒng)計模型結合的表示形式，提供了繞過手動特征工程過程。但是神經網絡體系結構本身通常是由機器學習工程師特殊設計的。神經體系結構搜索（NAS）被吹捧為通過自動識別優(yōu)于手工設計的體系結構來減輕這種麻煩的優(yōu)化方法之一。
NAS普遍被認為的觀點NAS與傳統(tǒng)的超參數(shù)優(yōu)化之間存在錯誤的二分法。實際上，NAS是超參數(shù)優(yōu)化的子集。而且專用的NAS方法實際上并不是完全自動化的，因為它們依賴于人為設計的體系結構作為起點。雖然探索和調整不同的神經網絡架構對于開發(fā)高質量的深度學習應用至關重要，但在我們看來，專用的NAS方法尚不適合專業(yè)領域：與高質量的超參數(shù)優(yōu)化算法相比，它們引入了顯著的算法和計算復雜性（例如ASHA），而沒有證明標準基準測試任務的性能有所提高。