未来一年学习计划✨

 

 

未来一年学习计划:

理解机器学习基本算法的设计思想和求解手段,如LR, GBDT, DNN等。
熟悉数据统计分析、数据挖掘方法;
掌握常用的推荐算法和机器学习算法,如协同过滤、逻辑回归、GBDT等;
在线机器学习系统研发经验、机器学习算法优化理论的研究
熟悉深度学习的基本图像识别、目标检测方法。
熟悉使用Caffe、MxNet、Pytroch、TensorFlow等任意一种深度学习框架;
用户行为数据的处理,在分布式计算平台基础上建立高效、实时的数据 pipeline
负责推荐系统、广告系统的数据分析,发现模式与规律,为实验解释、系统改进提供数据支持;
了解如何解决大规模生产环境集群可用性和性能优化问题;
熟悉linux操作系统常用命令和开发环境;
特征工程、CTR预估、排序学习等模型和算法的持续优化和研究,持续提升产品体验和商业价值;
文本处理;
了解计算机视觉;
熟悉TensorFlow/Caffe/Hadoop/HIVE/MPI/Spark等计算框架;
熟悉hadoop;
具备较强的学习能力和团队合作能力,良好的英文文献阅读能力;
具备分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情,有强烈的上进心和求知欲,善于学习新事物,渴望用技术改变未来

 

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