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(parameters)/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TensorFlow，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。
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人工智能领域，还有一群从业者躲在墙角瑟瑟发抖，那就是大家说的调参师。一个神经网络从理论到落地，有这么几个阶段，一个是模型构建，就是把别人论文里的网络搭建起来。然后是模型训练，把自己需要的数据准备好，然后部署到显卡上去跑，这个过程有很多参数要调，很玄，属于老中医看病，全靠经验，妙，不可言。一名调参师的日常是这样的：
调参师接到需求，第一件事就是去github和各种框架的modelzoo上当搬运工。调参师没有设计网络的能力，如果github上没有，就只能看论文动手撸了，不仅费时费力，出了bug还得到处求人。
模型搭好了，调参师开始彻夜整理数据。你果哥有句话常常挂在嘴上，就是有多少人工，就有多少智能。很多时候大家用的模型是一样的，你牛逼就牛逼在有高质量的标注数据。实在没有？威胁老板买买买啊。
数据准备好了，调参师就开始调参了。嗯，先用默认值来一遍，不行，试试小一点的LR呢？不行，换个initializer试试？艾玛，一不小心过拟合了，快快快，加大正则，加大正则还有救。
算法工程师是做什么的发展前景怎么样
原创算法工程师是做什么的？发展前景怎么样？发布时间：2020-02-2510:49:51浏览20015来源：博学谷作者：照照随着大数据和人工智能领域的不断深入发展，自然语言处理、机器学习等方向成为求职的大热门，算法工程师也自然而然成为目前最炙手可热的岗位。虽然算法工程师一直被频频提及，但是许多人对这个岗位的了解还知之甚少。那么算法工程师究竟是做什么的？发展前景怎么样呢？下面我们来一起解开这个高薪技术岗位的神秘面纱吧！
1、算法工程师的就业前景：
如今，人工智能领域进入新的发展阶段，可以预见在不久之后AI技术将掀起一轮新的技术改革热潮。提到人工智能，我们就不得不提人工智能领域最炙手可热的岗位——算法工程师。随着AI技术的快速发展，促使企业在人工智能领域的探索热情日益高涨，因此优秀的算法工程师可以说是各大企业公司争抢的稀缺资源。一方面是由于高校形成体系化的人才输出相对滞后。另一方面，人工智能领域的知识、技术门槛较高，跨界难度大。所以短期来看，这个岗位的人才缺口将被继续放大。总的来说，算法工程师在就业市场上完全处于主动的地位。
2、算法工程师的能力要求：
算法工程师的工作内容主要是利用算法处理事物，不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。算法工程师根据研究领域来分，主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。一般来讲，算法工程师主要根据业务进行细分，常见的有广告算法工程师、推荐算法工程师、图像算法工程师等等。因此对于从业者的能力要求比较高，在人工智能领域需要对机器学习、数据挖掘、统计学方向拥有扎实的理论基础。另外，如果是在工业界的话，编程能力是非常重要的。因为从事算法的人通常来说会有一些算法上的优化，工程上的改进，数据分析之类的工作。因此算法工程师需要熟练掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，至少会一门编程语言。
3、算法工程师的薪资待遇：
作为热门领域和人才供不应求的算法工程师，开出的薪资依旧让人羡慕眼红。根据各大招聘平台的统计，像北上广深这样的一线城市，平均薪资基本在20K出头。而在二三线城市，算法工程师的平均薪资大概也在10K左右。由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富，同时算法工程师岗位主要以研发为主，需要从业者具备一定的创新能力，所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生，目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。人工智能科班出身的博士，50万年薪仅仅是起步价，优秀的开到80万、100万都不一定能抢到。
4、算法工程师的发展规划：
关于算法工程师的发展规划，主要就是需要不断的学习。毕竟人工智能领域的技术迭代更新很快，做不到持续的学习就很容易止步不前。同时大家在工作中，还要注意一点，即坚持使用一个开发平台，框架或语言。举个例子：如果你是做Android开发方向的，企业并不会重点关注你拥有多少其它方向的开发经验，只会关注你没有足够的 Android应用开发经验。因此，转换平台会对你的简历产生巨大的负面影响。另外，算法工程师在进行工作选择的时候不要被自己原先所属的细分领域太过限制。例如算法方向，可以分为排序、推荐、NLP、图像识别和用户行为研究等，攻坚某一领域是一条发展路径，但横跨不是一个领域也是一条发展路径。
讲到这里，相信大家对于算法工程师也有了一定的认识了。这个岗位的职业发展前景是不限量的，但是要发展到更高的位置，就看大家自身如何把握机会，不断跳出舒适区去承担新的业务和需求，在技术的道路上不断学习探索。
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