前一段時間,美國頂級律師和人工智能進行了一場比賽。
在這比賽中,人類律師的平均準確率在85%左右,而AI準確率高達95%。人類律師完成任務平均時間在92分鐘,AI人工智能僅僅只用了26秒。準確率上AI也表現驚人,高達100%,人類只有97%。
人工智能表現優異,但是往往在toB項目中,要求會更加嚴苛。比如,機器人目前的問答過程每次執行一秒鐘需要5秒,但實際需求是低於0.5秒,這讓程序員陷入了沉思。
以往的程序員一直有一個誤解,就是:寫代碼就是能把代碼寫出來,能跑通就行是最低最低的要求。這是極爲錯誤的思想,每個程序員都應該要朝着成爲一位卓越的算法工程師前進。
那麼如何才能更加高效的加快速度,讓自己成爲優秀人才呢?
身爲資深工程師的我,建議你應該在三方面下功夫:
1. 算法層次上的優化
2. 語言層次上的優化
3. 系統層面上的優化
不僅如此,你還要提升自己的coding,實踐能力。如何提升呢,我推薦你來上一下這門公開課,對你的算法模型落地實戰部署有一定的提升。《機器學習算法落地與代碼實戰》課程是由前IBM中國總部數據科學家講授的,量化、剪枝、知識蒸餾均有涉獵,很不錯,推薦你來學習。
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他從2018年至今,培養過諸多AI算法工程師,如果只算BAT、滴滴、字節跳動、微博、美團點評這些全國一線的企業,他的學生有超過50名就職在這些公司的算法崗位。入職後幾乎很少有人跳槽或者被優化的,不少人現在也做到了技術leader這個級別。
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰(tjxj666)。
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