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3天,我把NLP机器学习聚类算法、无监督模型彻底撸干净了!

机器学习算法与自然语言处理 • 3 年前 • 372 次点击  
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,NLP 工程师都是被争抢的“香饽饽”。


主攻 NLP 方向还有一个好处是,NLP 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。


然而,要达到大厂 NLP 工程师要求并不容易。NLP 业务背后是集成了大量模块、算法的庞大系统,日常工作涉及文本处理、文本挖掘、检索、深度学习、排序等,关键还要具备发现和解决问题的能力:

不同场景应该匹配何种算法,各个算法的优劣势是什么?
Bert 相比于 word2vec 有哪些优势?
如何搭建一个满足业务需求的客服机器人?
如何用 NLP 实现聊天记录分析并捕捉定位人群画像?


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