1. 深度学习,机器学习等前沿研究及其相关应用; 2. 从事机器学习,深度学习,计算机视觉,图像处理等算法和系统框架搭建; 3. 探索应用场景,开发和部署产品原型。 岗位要求: 1. 计算机等相关专业硕士及以上学历; 2. 具有深度学习/机器学习/模式识别/人工智能, 图像处理/计算机视觉领域的相关经验; ...
机器学习算法/工程化经验 语音/图像识别 深度学习经验 Python 职位名称: 算法工程师(深度学习、机器学习、自然语言处理) 工作时间: 朝九晚六 / 单双休 / 午休1.5小时 / 节假日休 资薪福利: 20-30k 月薪(由实际能力和工作经验定夺) / 五险一金 / 十三薪 / 包午餐 / 包住宿(免费提供步行3分钟的中高级公寓...
1. 基于距离的算法:如K近邻算法、支持向量机(SVM)等,它们计算样本之间的距离或相似度,需要对数据进行标准化或归一化,以便消除特征间的量纲影响。 2. 梯度下降优化算法:如线性回归、逻辑回归和神经网络等,它们通常需要对数据进行标准化,以加快算法收敛速度和优化效果。 3. 特征提取算法:如主成分分析(PCA)、因子分...
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机器学习 岗位职责: 在大量用户行为数据中通过机器学习训练模型,通过模型实时判断用户当前情境 岗位要求: 1. 掌握基础数据结构及算法,了解常用分类/聚类算法的思想及应用; 2. 有机器学习/数据挖掘经验,参与过真实项目; 3. 有工程实践经验,熟练使用MapReduce/Spark等工具; ...
因此，熟练使用多种编程语言也是一个算法工程师的能力。常用工具 在互联网公司里面笔者用过的机器学习工具...
一、机器学习相关 1.基本概念 1-1 损失函数是什么,如何定义合理的损失函数? 损失函数是在机器学习和优化算法中使用的一种衡量模型预测结果与真实值之间差异的函数。其目标是最小化模型的预测误差,从而提高模型的性能。 定义合理的损失函数需要考虑以下几个因素: ...
机器学习算法的基本目标是在训练样本的基础上进行泛化，即成功解释之前从未“见过”的数据。机器学习模型的...
1. 梯度下降(Gradient Descent):梯度下降是最基本的优化算法之一,通过计算损失函数关于参数的梯度方向进行参数更新。优点是简单易懂,缺点是可能陷入局部最优解,并且需要选择合适的学习率。 2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD):SGD每次迭代只使用一个样本来计算梯度和更新参数,因此计算速度更快。缺点是更...
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