咸阳人工智能工程师培训，为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”？

最近咨询咸阳人工智能工程师培训的同学蛮多，下面为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”？，如何评价Csdn出的人工智能工程师的课程？，放弃在深圳人工智能工程师的工作，回五线的老家教书，可行吗？你怎么看？??是相关的简单介绍

1.为什么人工智能工程师被戏称为“调参侠”？

确实，现在做人工智能方向的工程师，有不少被称为“调参侠”，但也并不全是。以我自己为例，我做cv方向（计算机视觉）的， 调参在我日常工作中占的比例并不大。在CV这块，除了超参数外，影响模型效果的主要还是要网络结构、数据和损失函数，这三方面确定下来后，调参基本花不了多少时间。回归正题！调参侠，到底调什么参？在人工智能里面，参数大致可分为2大类：参数()/模型参数：由模型通过学习得到的变量，比如权重w和偏置b，这个多半是不能调节的，它是由神经网络自己学习出来的。超参数：在机器学习中，超参数是在神经网络训练之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。常见的有学习率、迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数等。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。这一般是根据经验进行设定，影响到权重w和偏置b大小的数值。为什么会被称为“调参侠”？主要原因有以下2个：多半是刚入门的算法工程师做的事情，他们不是很懂神经网络的结构、数据分布等等，只能通过调整超参数，以期望获得较好的结果，这样有时候是可行的；更重要的原因是，GitHub上开源了很多模型，并附上了预训练参数，如常用的检测、分割、分类等等，这些模型都非常成熟，大部分直接调用就可以，然后根据自己的训练数据，稍加修改，就可以得到非常好的结果。公司只要结果，不要求创新，开源项目已经可以做到这点了，所以大多数只要调参即可。怎么避免成为“调参侠”目前AI人才竞争越来越激烈，“调参侠”的时代已慢慢过去，这些事情其实根本不需要AI工程师来做，未来的研发工程师就可以承担这些了！ 几年前如果熟练使用，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现在不一样了，AI岗位的要求越来越高，对知识的深度也提出了更高的要求。要想跟上时代，得武装自己，才能不被淘汰。对于真正的人工智能工程师而言，他们往往是从数据和特征下手的，同时还需要丰富的行业经验。一定要记住一句行业内的谚语，数据和特征才决定算法 的上限，而选择的算法和参数只是决定了已逼近这个上限的速度。

2.如何评价Csdn出的人工智能工程师的课程？

还可以，因为自制力不好报了csdn人工智能课程，每周批改作业，直播，问答啥的，服务还可以。要想学的好，还得下功夫了，班级有的同学985 211的比较厉害。

3.放弃在深圳人工智能工程师的工作，回五线的老家教书，可行吗？你怎么看？

有句话叫“存在(某种事物或事件)，就是合理的”。我赞同这一观点的1/3。突然又联想到了‘李娜’出家。∴对此事没什么更多看法和见解。理解罢了。

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