人工智能算法有沒有學習的必要？
這是一個很多人都比較關心的問題，作為一名IT從業者，我來回答一下 。首先，不論是從事人工智能平臺的研發，還是從事人工智能技術的行業應用開發，算法知識都是一個學習的重點內容，因為從當前的人工智能技術體系來看，不論是從事計算機視覺，還是自然語言處理，算法都是核心，掌握算法也能夠明顯提升自身對于人工智能技術的認知能力 。
從事人工智能產品的研發，對于算法知識的要求是非常高的，研發人員要具備算法設計能力，同時要能夠完成算法實現、算法訓練、算法驗證等一系列環節，可以說當前的人工智能研發說到底就是以算法設計為基礎來進行的 。隨著人工智能平臺的落地應用，未來很多開發人員會基于人工智能平臺來進行行業應用創新，這種情況對于開發人員的算法知識要求并不算高，開發人員可以借助于人工智能平臺的支撐，來完成技術與行業的結合 。
基于人工智能平臺來進行人工智能產品開發，需要重視編程語言、人工智能平臺和業務知識的學習，但是這并不意味著算法不需要掌握了，實際上掌握一定的算法知識，能夠更加充分地發揮出人工智能平臺的功能 。學習算法知識可以循序漸進，對于數學基礎比較薄弱的人來說，可以先補學一些線性代數和概率論方面的知識，然后從一些比較經典的算法開始學起，比如決策樹、樸素貝葉斯、K-mean等等 。
在學習這些經典算法的過程中，還應該結合具體的實驗來進行，比如可以基于Python語言來完成算法的實現，然后進一步完成算法訓練、驗證和應用的過程 。最后，學習算法知識對于實驗場景的要求往往比較高，所以建議在學習算法知識的過程中，最好能夠為自己營造一個較好的實驗和交流環境 。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲 。
網絡深度，網絡越深，模型性能越好嗎？
越深越好的想法可能更多來自ResNet類的結構，這種結構實際上是把離散的網絡連續化了，網絡深度和殘差塊的修正幅度之間是可以互補的，實際就是微分方程差分化中的時間片大小和每個時間片上的行進步長的互補 。但是對于一般的CNN結構的網絡，這個互補調整能力要弱很多，所以過深的網絡相對于ResNet收斂更困難 ?？傊痪湓挘瑥碗s度是一切的核心 。
機器學習算法工程師面試需要做那些準備？
備戰機器學習工程師面試，你需要掌握這些經典面試題金九銀十，又到了就業旺季，互聯網公司的秋招如火如荼的進行著 。機器學習類崗位依然非常熱門且高薪，但想在競爭激烈的面試中殺出重圍，必須有充足的準備 。如何能夠短時間內抓住機器學習知識的技術重點，集中突擊？ 如何不再懼怕“算法”？ 如何才能在面試中對答如流，打造屬于自己的“offer收割機”？刷題是必不可少的步驟 。
應聘前，你需要了解的內容有：機器學習的基本概念和分類（訓練/測試數據、監督/非監督學習等）、經典的機器學習模型（支持向量機、樸素貝葉斯、隨機森林等）、深度學習模型（卷積神經網絡、循環神經網絡、生成式對抗網絡等）；特征工程（特征組合、特征選擇等），模型評估（評價指標、超參數的選擇等），優化算法（損失函數、梯度下降等），數學基礎（概率論、線性代數等），工程能力（數據結構與算法、機器學習平臺等），業務與應用（計算機視覺、自然語言處理等） 。
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