
学习人工智能的学习曲线是比较陡峭的,人工智能是一门交叉学科,涉及数学、计算机、统计学等学科知识。下面我们来分别介绍:
1、 首先,机器学习理论基础,涉及的算法模型非常多,比如LR、FM、SVM等。每种模型涉及到的数学知识又不相同。LR会涉及到线性代数里的最小二乘;SVM又要求对向量知识有深入的理解,其他诸如概率论的知识也会经常用到。
2、 其次,各种模型都涉及到数据的清洗、分析和输入。因此有统计学相关的知识也是必要的。输入数据有哪些维度、数据分布是怎样的,如何清洗、填补缺失值等。这些都做完以后才能对大数据的数据质量有一个全面的了解。从而选择合适的模型。
3、 最后,编程知识也是必备的。所有的数据分析、模型训练、模型预测,都是在计算机内完成的。会一门语言,才能通过计算机完成上述任务。
因此,目前研究人工智能的人当中,最多的就是上面这三种专业的人。当然,国家最近也在推进教育改革,可以看到越来越多的人工智能专业出现在高校中。
既然学习的成本高,学成后的收益自然也是不菲的。最直接的收益就是把人工智能作为职业,去上班。算法工程师、数据分析师都是目前市场上比较紧俏的职位,一家大公司的算法工程师岗,月薪3w以上随处可见。
除此之外,作为副业也是可以有不少输入的,比如像AI模型市场(aimodelmarket.cn)这种网站就是把算法工程师做的模型,包装成产品卖个企业,让算法工程师获得相应的报酬。可谓一次投入,长期收益。
总之,投入越多,收益也就越大,学习人工智能难度不可谓不小,但主业+副业整体收入也是不菲的。
学习人工智能需要深厚的数学、计算机和统计学基础,包括机器学习理论、数据处理和编程技能。常见岗位如算法工程师和数据分析师薪资丰厚。此外,通过平台出售算法模型也可带来额外收入。投入与收益成正比,人工智能学习虽难,但潜在回报显著。

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