[完整版31周]AI人工智能算法工程师体系课

[完整版31周]AI人工智能算法工程师体系课 资料地址1：https://pan.baidu.com/s/15uuVlzc_M9DcV0UAl_-wEQ 提取码: ca3p 资料地址2：https://share.weiyun.com/BUnLA5hv 密码：9c7ywa 一、人工智能的常用九种算法 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。 2.随机森林 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标. 3. 线性回归 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！ 这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。 4. 逻辑回归 逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但逻辑回归的结果只能有两个的值。如果说线性回归是在预测一个开放的数值，那逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题。 逻辑函数中Y值的范围从0到1，是一个概率值。逻辑函数通常呈S 型，曲线把图表分成两块区域，因此适合用于分类任务。 5. 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理，即两个条件关系之间。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。 6. K最近邻 K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。KNN 通过在整个训练集中搜索 K 个最相似的实例，即 K 个邻居，并为所有这些 K 个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。 7. K均值 K-均值（K-means）是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到K个聚类。K-均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据X，以及我们想要识别的聚类数量K。 8.人工神经网络（ANN） 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）可以处理大型复杂的机器学习任务。神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏层。人工神经网络使用了两个隐藏层。除此之外，还需要处理深度学习。 9.随机森林 随机森林是集成学习的一个子类，它依靠于决策树的投票选择来决定最后的分类结果。随机森林通过建立几个模型组合的方式来解决单一预测问题。它的构建过程包括以下几个步骤：首先，从训练用例中以有放回抽样的方式，取样形成一个训练集，并用未抽到的用例作预测，评估其误差；然后，根据特征数目，计算其最佳的分裂方式；最后，重复上述步骤，构建另外一棵棵决策树，直到达到预定数目的一群决策树为止，即构建好了随机森林。 二、按照解决任务的不同来分类，粗略可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（Anomaly Detection）五种。 （1）二分类支持向量机（Two-class SVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。 （2）二分类平均感知器（Two-class Average Perceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。 （3）二分类逻辑回归（Two-class Logistic Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。 （4）二分类贝叶斯点机（Two-class Bayes Point Machine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。 （5）二分类决策森林（Two-class Decision Forest）：适用于训练时间短、精准的场景。 （6）二分类提升决策树（Two-class Boosted Decision Tree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景 （7）二分类决策丛林（Two-class Decision Jungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。 （8）二分类局部深度支持向量机（Two-class Locally Deep SVM）：适用于数据特征较多的场景。 （9）二分类神经网络（Two-class Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景 三、人工智能算法工程师是做什么的？ 人工智能算法工程师是专门负责设计、开发、调试和优化人工智能算法的专业人员。 在人工智能领域，算法是驱动一切智能行为的核心。算法工程师需要具备深厚的数学基础，如线性代数、概率论与数理统计，以及机器学习、深度学习等专业知识。他们的日常工作是针对不同的问题场景，选取或创造适合的算法，通过编程实现算法，并利用大数据进行训练，不断调整参数以达到最佳效果。例如，在图像识别项目中，算法工程师需要设计卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，通过反复训练使模型能够准确识别图像中的对象。 四、人工智能算法工程师前景 随着人工智能和大数据技术的迅速发展，算法工程师已成为当今社会炙手可热的人才。在各行各业，从科技公司到金融机构，甚至传统的制造业，都需要算法工程师来推动业务的发展和创新。因此，算法工程师的前景可谓一片光明。 行业发展趋势： 1. 专业技能要求提高：随着大数据技术的发展，数据分析和机器学习技能已成为算法工程师的基本素质。同时，由于算法工程师的工作涉及到实际应用场景，他们还需具备解决实际问题的能力。 2. 与业务深度结合：算法工程师需要深入理解业务需求，将算法与实际业务相结合，以实现业务目标。因此，他们不仅需要技术知识，还需具备出色的沟通技巧和商业理解能力。 未来职业规划： 1. 技术方向：作为算法工程师，不断学习和掌握新的技术是必不可少的。除了深入学习机器学习和深度学习等基本技术外，还应关注最新的技术动态和发展趋势。 2. 项目管理方向：除了专注于技术领域，算法工程师也可以考虑向项目管理方向发展。在项目中，他们可以负责协调团队成员，管理项目进度，确保项目成功完成。