深度学习常用算法 深度学习最终会淘汰掉其他所有机器学习算法吗？
深度学习最终会淘汰掉其他所有机器学习算法吗？
谢谢。我可以确切地说，不！也许首先，为什么深度学习被称为“深度”？从当前技术的角度来看，深度学习结合底层特征，形成更抽象的属性类别或特征的高层表示，从而发现数据的分布式特征表示。
深度学习属于前者，它有很多参数需要调整，是一个非常大的参数模型。一般的机器学习模型属于后者，它需要强大的特征来分离数据，最终得到不同的类别。
一般来说，目前深度学习确实有很多优势。例如，对我来说，这是非常简单和暴力的。它不需要很长时间来调整参数，清理数据，并把它扔进去看看结果。如果不好，调整参数继续尝试。一般的机器学习模型不是这样的。它需要大量的特征工程。但是，深度学习有一个问题，到目前为止还没有解决的工程。它是一个可解释性差的“黑匣子”，导致系统出现错误，无法快速找出原因或追溯以前的错误。所以在工程中，我们实际上更喜欢特征少的工程和解释性强的模型来获得更好的结果。我们期待着深学在未来科学技术的进一步发展。
我将在这里发表所有关于算法、机器学习和深度学习的有趣文章。
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]选择深度学习。现在传统的图像处理方法基本上不如深度学习。如果你想学习更多，就要学习更多的机器学习理论
]实际上，计算机程序的最底层核心是各种数学算法，剩下的就是如何用代码来实现数学，这是世界上著名的计算几乎所有的计算机程序大师都与数学专家有关。tiktokwai
AI是目前互联网应用比较好的方向，所以需求比较大。推荐算法的地位还是很好的。推荐算法中有很多方向，如信息流推荐（今日头条）、电子商务推荐（淘宝）、视频推送（爱奇艺、抖动、快手等）、广告推荐（冯超）等，这些业务几乎是每个公司的收入。最好的部分，所以备受关注，因此，推荐算法工程师的前景是好的。
今年考上研究生，导师让我在图像处理算法和深度学习算法中选一个方向，请问有什么建议吗？
我已经在计算机行业工作了10年。如果您的计算机仅用于开发程序和运行算法，建议对其进行配置。酷睿i7处理器、32g内存、120g闪存、普通独立显卡均可使用
今年从事算法设计的毕业生在就业过程中经历了更多的考验。原因是整个行业对算法岗位的要求也在不断提高，单纯掌握基本算法设计的毕业生感到明显的就业压力。但要证明算法设计工作已经饱和还为时过早，因为市场上还有很多算法工作。
从产业结构来看，目前算法设计岗位应该有更大的发展空间。究其原因，是在工业互联网的发展阶段，特别是在发展初期，算法设计仍然是一个对传统行业大量应用需求较大的岗位。因此，算法设计后期还没有达到饱和阶段。但毫无疑问，算法设计的要求在不断提高，实践能力较强的毕业生将获得更多的机会。
与算法设计岗相比，开发岗的需求明显更多，因为大量的具体需求需要通过开发岗来完成。对于开发岗位，部分开发属于研发级岗位，部分开发属于应用级岗位。对于研发级岗位来说，掌握算法知识是基本要求，因此对于算法设计专业的毕业生来说，从事研发级岗位也是不错的选择。
从职业生命周期的角度来看，算法设计岗位和研发开发岗位的职业生命周期往往比较长，但普通应用级程序员对职业生命周期有顾虑。频繁的技术更新和繁重的开发任务常常使应用程序级程序员过早地结束他们的职业生涯。
目前很多公司都有算法设计和算法实现的一体化，纯算法设计的岗位目前还不多，所以对于算法设计专业的学生来说，也应该加强自己的编码能力。
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