Python程序员搞AI年薪50w起 2022最赚钱的技术就它了…

最近，有学弟问我程序员哪个方向最吃香，我毫不犹豫地告诉他，5G时代当然要搞人工智能啊！

他又问：“人工智能的分支那么多，我怎么知道哪个方向是最好的选择？”

其实学弟的疑虑我很理解，毕竟谁都是从迷茫中过来的。

说白了，人工智能包含自然语言处理（NLP）、知识图谱、自动推理、机器学习，还要对计算机视觉、机器人学有一定了解，所涉及的知识体系相当庞大。

从市场需求来看，无论 T1 级别的字节跳动、腾讯、华为还是阿里，还是 T0 级别的微软、Oracle、亚马逊等福利好加班少的大厂，AIOT 工程师都是被争抢的“香饽饽”。

 主攻 ai方向还有一个好处是，aiot 核心技能的普适性很强，无论是传统算法还是深度学习，还是未来转型后端或专精 AI，都能用到相关知识。

 

什么是机器学习，什么是深度学习

以下关于人工智能、机器学习的定义来自《百面机器学习》

进入2018年以来，人工智能 机器学习 深度学习 神经网络等关键词已经成为人们茶余饭后的谈资，而且更会成为软件工程师的必备技能。
人工智能泛指机器具有人的智力的技术。这项技术的目的是使机器像人一样感知、思考、做事、解决问题。人工智能是一个宽泛的技术领域，包括自然语言理解、计算机视觉、机器人、逻辑和规划等。

机器学习

机器学习指计算机通过观察环境，与环境交互，在吸取信息中学习、自我更新的进步。简而言之，机器学习可以揭示数据背后的真是含义。大多数机器学习算法可以分成训练和测试两个步骤，这两个步骤可以重叠进行。
训练包括监督学习和无监督学习两类。其中，监督学习关注对事物未知表现的预测，一般包括分类问题和回归问题；无监督学习则倾向于对事物本身特性的分析，常用的技术包括数据降维和聚类问题等。

• 分类：顾名思义，便是对其所在的类别进行预测。类别既是离散的，同时也是预先知道数量的。
• 回归：同样是预测问题，只是预测的目标往往是连续变量。
• 数据降维：是对事物的特性进行压缩和筛选，这项任务相对比较抽象。
• 聚类：是依赖于数据的相似性，把相似的数据样本划分为一个簇。不同于分类问题，我们在大多数情况下不会预先知道簇的数量和每个簇的具体含义。

机器学习环境及所需工具

我习惯使用Python进行机器学习任务，同时利用里面强大的库资源来参加算法竞赛。

    为什么使用Python及优势
    Python是一种兼顾可读性和易用性的编程语言。同时，Python具有免费使用和跨平台执行的特性。作为一门解释型语言，也非常便于调试代码。
    Python机器学习的优势：
    1）方便调试的解释型语言
    2）跨平台执行作业
    3）广泛的应用编程接口
    4）丰富完备的开源工具包

    NumPy & SciPy
    NumPy除了提供一些高级的数学运算机制以外，还具备非常高效的向量和矩阵运算功能。
    SciPy是在NumPy的基础上构建更为强大，应用领域也更为广泛的科学计算包。它需要依赖NumPy的支持进行安装和运行。

    Matplotlib
    免费使用的绘图工具包。

    Scikit-learn
    封装了大量经典以及最新的机器学习模型。

    Pandas
    一款针对于数据处理和分析的Python工具包。

机器学习十大算法

• C4.5决策树
• K-均值（K-mean）
• 支持向量机（SVM）
• Apriori
• 最大期望算法（EM）
• PageRank算法
• AdaBoost算法
• k-近邻算法（kNN）
• 朴素贝叶斯算法（NB）
• 分裂回归树算法（CART）

深度学习

深度学习本身是传统神经网络算法的延伸。一般来说，深度学习适合解决数据量大、数据比较规范，但是决策函数高度非线性的问题。常见的深度学习应用非常成功的领域有图像识别、语音识别、文字生成、自然语言理解等。神经网络模型的发展大致经历了四个不同的阶段：

基本的感知器
传统的神经网络模型历史可以追溯到20世纪50年代，现在公认的鼻祖是Rosenblatt在1957年提出的感知器算法。
多层感知器
20世纪70年代到80年代，多层感知器被发现，其逼近高度非线性函数的能力使得科学界对它的兴趣大增，甚至有神经网络能解决一切问题的论调。
传统神经网络比较沉寂的时期
20世纪90年代到21世纪早些时候，传统神经网络模型比较沉寂，但却是核方法大行其道的时候。主要原因是计算能力跟不上。
神经网络模型
大约在2006年以后到现在，几个重要的技术进步促进了以深度学习为代表的神经网络的大规模应用。
首先是廉价的并行计算；其次是深度网络结构的持续研究，使得模型训练效率大大增加；最后是互联网的出现，为大规模数据的生成和获取提供了极大的便利。

深度学习中的函数类型

大多数神经网络中都包含四类函数：组合函数、激活函数、误差函数和目标函数。

• 组合函数

• 激活函数

• 误差函数

• 目标函数

深度学习中的常见概念

• 批量
• 在线学习和离线学习
• 偏移/阈值
• 标准化数据
• 深度递减算法
• 反向传播算法

数学基础

• 概率论
• 信息论：信息熵、联合熵、条件熵
• 粗糙集

分词和统计分布规律

• 常用的分词方法：
  1）正向最大匹配分词
  2）反向最大匹配分词
  3）基于统计的词网格分词

基于数学统计的语言模型

• 现有的主要统计语言模型
  1）上下文无关模型
  2）N元文法模型
  3）N-pos模型
  4）基于决策树的语言模型
  5）动态、自适应、基于缓存的语言模型
  6）隐马尔科夫模型
  7）最大熵模型