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企業(yè)在深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)技能上對(duì)人才有哪些要求?

電子工程師 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-10-18 09:07 ? 次閱讀
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想成為一名優(yōu)秀的開(kāi)發(fā)工程師不是一件簡(jiǎn)單的事情,除了掌握工程師的通用技能以外,還需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的各種算法,更需要掌握從開(kāi)發(fā)到調(diào)試到優(yōu)化等一系列能力,這些能力中的每一項(xiàng)掌握起來(lái)都需要足夠的努力和經(jīng)驗(yàn)。?近兩年來(lái),深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)領(lǐng)域正在飛快的發(fā)展,我們?cè)谡劦綑C(jī)器學(xué)習(xí)工具時(shí),首先想到的就是深度學(xué)習(xí)框架。也是大家在技能進(jìn)階過(guò)程中必學(xué)的一項(xiàng)。今天我們就從深度學(xué)習(xí)框架的發(fā)展趨勢(shì)入手,分析現(xiàn)在企業(yè)對(duì)人才在深度學(xué)習(xí)框架與其他機(jī)器學(xué)習(xí)工具技能上有哪些要求。

▌深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)哪家強(qiáng)?你 Pick 了誰(shuí)?

根據(jù) GitHub 活躍數(shù)、開(kāi)發(fā)人員使用人數(shù)、在招聘描述中出現(xiàn)的頻率等綜合數(shù)據(jù)分析,Google的 TensorFlow 仍穩(wěn)居第一,被廣大網(wǎng)友一致認(rèn)為非常適合入門(mén)學(xué)習(xí)的 Keras 、人氣漲勢(shì)迅速的 PyTorch 、還有 Caffe 、Theano、MXNet 、CNTK 、Caffe 2.0、FastAi等框架都緊隨其后,受到越來(lái)越來(lái)多開(kāi)發(fā)者和企業(yè)的關(guān)注。

近日,ICLR 2019(國(guó)際學(xué)習(xí)表征會(huì)議,被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)的頂級(jí)會(huì)議)開(kāi)始投稿。在 Reddit 上有一個(gè)話題討論:” ICLR 2018 & ICLR 2019 使用 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 深度學(xué)習(xí)框架的論文數(shù)量對(duì)比”,從數(shù)據(jù)中我們可以看出,這三個(gè)深度學(xué)習(xí)框架仍然是關(guān)注度最高的三個(gè)框架,而今年 PyTorch 的漲勢(shì)則非常大。10 月 3 日,F(xiàn)acebook 更是重磅發(fā)布深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 1.0 開(kāi)發(fā)者預(yù)覽版,包括一系列工具和集成;fast.ai 發(fā)布的 fastai.1.0 也是基于 PyTorch 構(gòu)建的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)庫(kù)。

Keras 之父Fran?ois Chollet 在之前的一條 Twitter 中也曾表達(dá)過(guò)他的一些觀點(diǎn):“我覺(jué)得 TensorFlow 和 Keras 有 80% 的可能性在 20 年后仍然存在,并在 10 年后(2028年)仍擁有龐大的用戶群。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 20 年后(2038年)仍然流行的概率大約是 20%,AI 領(lǐng)域的發(fā)展實(shí)在太快了?!保╲ia:Fran?ois Chollet)

▌國(guó)內(nèi)開(kāi)始奮力發(fā)展,積極打造全方位生態(tài)體系

當(dāng)前,因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)性算法已經(jīng)較為成熟,各科技公司紛紛建立算法模型工具,以便開(kāi)發(fā)者和公司參考和使用并幫助大家實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)階與轉(zhuǎn)型。雖然上面提到的這些框架都是國(guó)外的 AI 科技巨頭或高校的研究成果,但是國(guó)內(nèi)的科技企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)也已經(jīng)開(kāi)始在這個(gè)技術(shù)領(lǐng)域上奮起發(fā)力,比如此前最為大家所熟知的由百度發(fā)布的深度學(xué)習(xí)開(kāi)源平臺(tái) PaddlePaddle,今年小米發(fā)布了自研移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架 MACE。上周,華為在全聯(lián)結(jié)大會(huì)上發(fā)布了 AI 戰(zhàn)略。除了宣布兩款 AI 芯片外,更是重磅發(fā)布了面向 AI 開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)放式平臺(tái)——ModelArts 和開(kāi)發(fā)框架 MindSpore 。

另一個(gè)必須要提到的工具就是以 AutoML 為代表的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具。Google 推出的開(kāi)發(fā)者的利器——AutoML 相信大家已經(jīng)非常熟悉了。在 Cloud AutoML 發(fā)布之時(shí)就表示”我們希望,即便你不懂機(jī)器學(xué)習(xí),也能幫你訓(xùn)練出一個(gè)定制化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,讓 AI 技術(shù)能夠普及每一個(gè)企業(yè)“。為了開(kāi)發(fā)者和公司不被技術(shù)的壁壘所限制,類似 Cloud AutoML 的工具開(kāi)始不斷出現(xiàn)。微軟之前也發(fā)布了云端服務(wù)的 Custom Vision;GitHub 上公開(kāi)的開(kāi)源自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) Auto-Keras;今年,國(guó)內(nèi)探智立方公司也發(fā)布了人工智能模型自動(dòng)設(shè)計(jì)平臺(tái)——DarwinML 1.0。

未來(lái),TensorFlow 與其他框架的競(jìng)爭(zhēng)仍將繼續(xù);科技公司也在積極合作探索模型互換、遷移等技術(shù);同時(shí),開(kāi)源框架也將向著統(tǒng)一與標(biāo)準(zhǔn)化的方向發(fā)展。更高級(jí)的 API 也將占據(jù)更重要的地位,例如 Keras,可以與 TensorFlow、MXNet 等多種框架結(jié)合運(yùn)行,甚至可以取得雙贏的效果;對(duì)計(jì)算力的高需求,如何突破現(xiàn)在面臨的瓶頸;隨著應(yīng)用場(chǎng)景的不斷豐富,機(jī)器學(xué)習(xí)工具如何結(jié)合各行各業(yè)進(jìn)行工業(yè)級(jí)、大規(guī)模實(shí)踐;如何利用自動(dòng)模型工具更高效的訓(xùn)練模型、選擇模型都是我們要探討的問(wèn)題,也是所有AI 開(kāi)發(fā)者要學(xué)習(xí)與努力的方向。

▌企業(yè)更關(guān)注開(kāi)發(fā)人員的哪些技術(shù)技能呢?

上面的圖表是國(guó)外一位作者爬取了LinkedIn、Indeed、Simply Hired、Monster 和 Angel List 上的招聘描述。營(yíng)長(zhǎng)也在國(guó)內(nèi)某互聯(lián)網(wǎng)、技術(shù)人才招聘網(wǎng)站上搜索了幾個(gè)著名科技公司的招聘需求。可以看到,無(wú)論在國(guó)內(nèi)還是國(guó)外,TensorFlow 都是現(xiàn)在是各大企業(yè)在招聘描述中關(guān)注度最高的深度學(xué)習(xí)框架。

還有一些實(shí)習(xí)生的招聘要求:

可見(jiàn),除了深度學(xué)習(xí)框架,大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)與分布式平臺(tái)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)、集群并發(fā)計(jì)算開(kāi)發(fā)等相關(guān)的實(shí)踐能力與經(jīng)驗(yàn)同樣非常重要。但是,我們往往很難真正接觸到工業(yè)級(jí)大規(guī)模的業(yè)界實(shí)際問(wèn)題,那面試的時(shí)候又如何具備這些知識(shí)與技能呢?如果從一開(kāi)始就沒(méi)有這方面的積累,到真正找工作時(shí)候又如何應(yīng)對(duì)?

現(xiàn)在,CSDN 以 AI 開(kāi)發(fā)者的需求為導(dǎo)向,聯(lián)合硅谷 AI 社區(qū) AICamp 出品的 2018 AI 開(kāi)發(fā)者大會(huì)(AI NEXTCon)于 2018 年 11 月 8-9 日在北京召開(kāi)。

8 日下午,我們專門(mén)開(kāi)設(shè)“機(jī)器學(xué)習(xí)工具技術(shù)專場(chǎng)”,為大家邀請(qǐng)到了在研究和工業(yè)級(jí)大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用有著豐富經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專家們。

大家不僅可以學(xué)習(xí)到 TensorFlow 在工業(yè)級(jí)大規(guī)模平臺(tái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)與案例;深度學(xué)習(xí)框架新架構(gòu)下的應(yīng)用、測(cè)試分析與調(diào)優(yōu)技術(shù);百度 PaddlePaddle 平臺(tái)核心技術(shù)的開(kāi)發(fā)實(shí)踐與應(yīng)用;還有Google Brain 技術(shù)專家與你一起共同探討 AutoML 在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用。

下面介紹機(jī)器學(xué)習(xí)工具技術(shù)專題的重磅講師團(tuán):

鄒欣:微軟亞洲研究院研發(fā)經(jīng)理

演講議題:AI 平臺(tái)和應(yīng)用實(shí)踐

鄒欣老師,負(fù)責(zé)過(guò)必應(yīng)搜索客戶端、必應(yīng)輸入法、必應(yīng)詞典、微軟小娜等產(chǎn)品。曾出版《移山之道》、《編輯之美》(合作)、《構(gòu)建之法》三部書(shū)籍。鄒欣老師是 CSDN 博客專家,在 CSDN 博客網(wǎng)站上開(kāi)設(shè)人工智能專欄,文章深受開(kāi)發(fā)者們的喜愛(ài)。

袁進(jìn)輝:北京一流科技有限公司董事長(zhǎng)、首席科學(xué)家

演講議題:如何讓深度學(xué)習(xí)框架具有橫向拓展能力?

袁進(jìn)輝老師于 2008 年 7 月獲得清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系工學(xué)博士學(xué)位,并獲得清華大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)。2013 年加入微軟亞洲研究院從事大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的研發(fā)工作。2014 年,發(fā)明了當(dāng)時(shí)世界上最快的主題模型訓(xùn)練算法和系統(tǒng) LightLDA,只用數(shù)十臺(tái)服務(wù)器即可完成以前數(shù)千臺(tái)服務(wù)器才能實(shí)現(xiàn)的大規(guī)模主題模型,該技術(shù)成功應(yīng)用于微軟在線廣告系統(tǒng)。2015 年至 2016 年底,專注于搭建基于異構(gòu)集群的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。2017 年創(chuàng)立北京一流科技有限公司,致力于打造分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的事實(shí)工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。袁老師將會(huì)會(huì)結(jié)合深度學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)算力需求,分析目前在軟硬件上的瓶頸;提出深度學(xué)習(xí)框架的新架構(gòu);并教大家在靜態(tài)調(diào)度的流式引擎新架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)框架下,如何進(jìn)行測(cè)試結(jié)果分析、性能調(diào)優(yōu)等一系列實(shí)踐技能。

林嵩:Google Developers Experts 谷歌開(kāi)發(fā)者專家

演講議題:基于 TensorFlow 框架的輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)踐

林嵩老師是大中華地區(qū)首位人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方向的谷歌開(kāi)發(fā)者專家。在提議題時(shí),林老師特別告訴營(yíng)長(zhǎng),“我希望介紹的應(yīng)用案例都是每個(gè)人都可以去嘗試的,服務(wù)器單機(jī)甚至移動(dòng)端就可以實(shí)現(xiàn)的”,相信這樣的內(nèi)容無(wú)論大家在哪類開(kāi)發(fā)平臺(tái)都不可錯(cuò)過(guò),相信林老師豐富的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)也一定可以讓大家獲益匪淺。

Yifeng Lu:Staff software engineer of Google Brain.

演講議題:Google AutoML 在研究與商業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)域

Yifeng Lu 是 Cloud AutoML Vision 的技術(shù)負(fù)責(zé)人和架構(gòu)師。相信大家現(xiàn)在對(duì) AutoML 已經(jīng)不再陌生,今年 1 月,Google 發(fā)布了最新的 Cloud AutoML 技術(shù),此技術(shù)能使企業(yè)開(kāi)發(fā)者們通過(guò) Google Cloud 平臺(tái)自動(dòng)創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。谷歌首先發(fā)布了 AutoML Vision,用于建立機(jī)器視覺(jué)模型的工具。由于 AutoML 使用費(fèi)用昂貴,平常大家很難有機(jī)會(huì)參與實(shí)踐。這次大會(huì)我們專門(mén)邀請(qǐng)到了 Cloud AutoML Vision 的技術(shù)專家,也希望幫助大家在技術(shù)之路上再進(jìn)階一個(gè)層次。

胡曉光:百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)平臺(tái)部主任工程師

演講議題:PaddlePaddle 平臺(tái)的核心技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐

胡曉光老師具有多年的深度學(xué)習(xí)算法實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),2015 年帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)上線全球首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的在線翻譯引擎,現(xiàn)在負(fù)責(zé) PaddlePaddle 框架應(yīng)用開(kāi)發(fā),致力于打造最好用的深度學(xué)習(xí)平臺(tái),服務(wù)廣大AI開(kāi)發(fā)者。本次大會(huì)上,胡老師將通過(guò)分析 PaddlePaddle 原理,深入講解深度學(xué)習(xí)框架的實(shí)現(xiàn)方式,移動(dòng)端部署,以及并行等技術(shù)實(shí)踐問(wèn)題;并結(jié)合在 CV 與 NLP 領(lǐng)域的應(yīng)用案例進(jìn)行全面分析。

除了機(jī)器學(xué)習(xí)工具技術(shù)專題之外,我們還為大家準(zhǔn)備了“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”、“自然語(yǔ)言處理”、“數(shù)據(jù)分析”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“知識(shí)圖譜”、“語(yǔ)音識(shí)別”等技術(shù)專題,以及“智慧金融”、“智能駕駛”、“智慧醫(yī)療”等行業(yè)峰會(huì)。大會(huì)完整日程以及嘉賓議題請(qǐng)查看下方海報(bào)。

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原文標(biāo)題:掌握哪些機(jī)器學(xué)習(xí)工具更受企業(yè)青睞?

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    發(fā)表于 10-21 16:25

    如何在機(jī)器視覺(jué)中部署深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    人士而言往往難以理解,人們也常常誤以為需要扎實(shí)的編程技能才能真正掌握并合理使用這項(xiàng)技術(shù)。事實(shí)上,這種印象忽視了該技術(shù)為機(jī)器視覺(jué)(乃至生產(chǎn)自動(dòng)化)帶來(lái)的潛力,因?yàn)?b class='flag-5'>深度學(xué)習(xí)并非只屬于計(jì)算機(jī)
    的頭像 發(fā)表于 09-10 17:38 ?923次閱讀
    如何在<b class='flag-5'>機(jī)器</b>視覺(jué)中部署<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    深度學(xué)習(xí)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些幫助

    深度學(xué)習(xí)作為人工智能的核心分支,通過(guò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu),能夠自動(dòng)從海量工業(yè)數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜特征,為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)提供了從數(shù)據(jù)感知到智能決策的全鏈路升級(jí)能力。以下從技術(shù)賦能、場(chǎng)景突破
    的頭像 發(fā)表于 08-20 14:56 ?1055次閱讀

    自動(dòng)駕駛中Transformer大模型會(huì)取代深度學(xué)習(xí)嗎?

    持續(xù)討論。特別是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,部分廠商開(kāi)始嘗試將多模態(tài)大模型(MLLM)引入到感知、規(guī)劃與決策系統(tǒng),引發(fā)了“傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)是否已過(guò)時(shí)”的激烈爭(zhēng)論。然而,從技術(shù)原理、算力成本、安全需求與實(shí)際落地路徑等維度來(lái)看,Transforme
    的頭像 發(fā)表于 08-13 09:15 ?4218次閱讀
    自動(dòng)駕駛中Transformer大模型會(huì)取代<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>嗎?

    FPGA機(jī)器學(xué)習(xí)中的具體應(yīng)用

    ,越來(lái)越多地被應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。本文將探討 FPGA 機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用,特別是加速神經(jīng)網(wǎng)
    的頭像 發(fā)表于 07-16 15:34 ?2924次閱讀

    嵌入式AI技術(shù)之深度學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)樣本預(yù)處理過(guò)程中使用合適的特征變換對(duì)深度學(xué)習(xí)的意義

    ? 作者:蘇勇Andrew 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)層都將對(duì)輸入的數(shù)據(jù)做一次抽象,多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成深度學(xué)習(xí)的框架,可以深度理解數(shù)
    的頭像 發(fā)表于 04-02 18:21 ?1533次閱讀