我在QQ群里和不少渴望学习人工智能和机器学习的同学交流，发现有一些高频的问题 经常被大家问到 这里统一发帖 希望对更多的人能够有所帮助。这些答复未必周全 不足之处 欢迎大家指正
Q: 机器学习未来的发展形势如何，该如何选择未来的求职方向
A:我的理解 人工智能和机器学习只是一种技术 或者一种工具 未来要结合社会和时代的需要 把它的价值挖掘出来 目前的无人车 无人机 人脸语音图像 等都只是开始 如果从找工作的角度 进互联网公司做机器学习比较靠谱 大中型互联网公司都需要大量的机器学习工程师。 比如现在很多的创业公司都已经开始搞机器学习和大数据了 这是一个非常有想象空间的领域。 当然 大疆创新 face++ 第四范式 地平线 这些非互联网公司也做的很不错
Q：机器学习专业中，是否还要分很多不同的类型？或者方向呢？
A：根据处理的数据类型不同 有文本处理（NLP，这个需求最大）、语音识别（如百度语音搜索、讯飞语音）、视频识别（如无人车）以及其他的数据挖掘，如金融征信、量化交易、智能硬件中的数据挖掘等。以熟知的互联网公司举例，XX头条做个性化推荐、XX打车做智能调度算法
Q：互联网公司对一般的从业者的基本要求
A：
基本的语言能力： linux python C++或者JAVA
算法和数据结构功底
机器学习理论和一定的实战经验
hadoop（加分）
实习或者竞赛经验（加分）
Q：现在做机器学习和深度学习的门槛高吗
A：说起来门槛比较高 不过随着需求越来越多 学习资源越来越丰富 加上一些培训机构的作用 其实难度是逐渐降低的
Q：机器学习在实际工作中要不要推公式
A：实际工作中 不会推公式 。一般的机器学习工程师做的事情就是
数据准备、清洗 特征选择 模型选择 调参 评估 实验验证
其中 数据的准备 和 特征的选择 往往是工作量的大头
Q：图像识别哪家强？
A：图像识别领域有很多细分方向 不好一概而论 。无人机、无人车、人脸识别（如face++）、视觉导航、图像检索、OCR等技术侧重点都是不一样的 各有所长
Q: 机器学习未来的发展形势如何，该如何选择未来的求职方向
A:我的理解 人工智能和机器学习只是一种技术 或者一种工具 未来要结合社会和时代的需要 把它的价值挖掘出来 目前的无人车 无人机 人脸语音图像 等都只是开始 如果从找工作的角度 进互联网公司做机器学习比较靠谱 大中型互联网公司都需要大量的机器学习工程师。 比如现在很多的创业公司都已经开始搞机器学习和大数据了 这是一个非常有想象空间的领域。 当然 大疆创新 face++ 第四范式 地平线 这些非互联网公司也做的很不错
Q：机器学习专业中，是否还要分很多不同的类型？或者方向呢？
A：根据处理的数据类型不同 有文本处理（NLP，这个需求最大）、语音识别（如百度语音搜索、讯飞语音）、视频识别（如无人车）以及其他的数据挖掘，如金融征信、量化交易、智能硬件中的数据挖掘等。以熟知的互联网公司举例，XX头条做个性化推荐、XX打车做智能调度算法
Q：互联网公司对一般的从业者的基本要求
A：
基本的语言能力： linux python C++或者JAVA
算法和数据结构功底
机器学习理论和一定的实战经验
hadoop（加分）
实习或者竞赛经验（加分）
Q：现在做机器学习和深度学习的门槛高吗
A：说起来门槛比较高 不过随着需求越来越多 学习资源越来越丰富 加上一些培训机构的作用 其实难度是逐渐降低的
Q：机器学习在实际工作中要不要推公式
A：实际工作中 不会推公式 。一般的机器学习工程师做的事情就是
数据准备、清洗 特征选择 模型选择 调参 评估 实验验证
其中 数据的准备 和 特征的选择 往往是工作量的大头
Q：图像识别哪家强？
A：图像识别领域有很多细分方向 不好一概而论 。无人机、无人车、人脸识别（如face++）、视觉导航、图像检索、OCR等技术侧重点都是不一样的 各有所长
