AI 的算法和数据结构中的算法一样吗， AI 的模型和数学建模一样吗？

[James369]

现在 AI 这么火，但是有些概念没搞懂（如题），还有搭建神经网络 是不是就是在那做数学建模？。

另外什么是算法工程师，我感觉他们也没搞出什么算法，都在标注数据、训练、调参，完了继续重复上述过程（中间可能看看复杂的各种学术论文=天书）

[jdhao]

差不多，算法就是解决问题流程代码话而已。

也不一样，leetcode 上的算法，譬如二分，搜索等等，比较简单，而且程序运行结果大多数是确定的，输入 A，必须输出 B 。AI 用的算法就不是这样，因为用到了模型，必须要训练这个模型，经过训练模型的输出，也不一定会是你想要的输出，所以 AI 算法才有准确率的问题。

[NilChan]

我觉得不一样。AI 算法更像人类给定一个模型，让计算机自己训练出算法。

[James369]

@jdhao 是不是可以理解为，AI 算法就是一个神经网络结构？

[p2pCoder]

片面点来讲，AI 最基础来说，就是统计，最基础的就是数据，有了数据就是去拟合一个 f(x)j=y 这个函数，就比如大学做实验的时候，我们会在坐标纸上根据点的分布，去拟合一个线性函数，这也是机器学习的一种基础应用。只是真实世界的数据特别特别多，很高维，对应的函数也特别复杂
这是很简单片面的理解，到了真正的落地就很复杂了

[root99527]

算法工程师的价值在于，通常落地场景的资源都是有限的，尤其是端侧，如何让有限的资源在当前场景中表现最优，是工程师需要考虑的问题。

[jdhao]

@James369 不是，神经网络只是众多 AI 算法中的一种。

[James369]

@root99527 是吗，我觉得算法工程师的价值不在于 工程落地，而是在于研究出新颖的算法，发表顶级论文（本身论文就是评估算法工程师的一项指标）。
工程落地是属于软件工程师和系统架构师的职责。

[MinQ]

@James369 工程师这个称呼本身就代表着他要面对的是工程场景，他们要做的事情就是将算法在一个合适的场景中实现，达到在各种资源的约束下的最优解。研究新颖算法的人我们管他们叫做研究员

[MinQ]

@James369 算法工程师的价值在于解答在当前场景的资源约束下，用哪个算法，以什么样的参数设置最合适，为什么

[JerryCha]

朴 素 贝 叶 斯

[p2pCoder]

@James369 算法工程师核心在于落地，而且所有问题的基础在于数据，无论对于实验室的研究员还是大厂的算法工程师，做数据的时间都远多于做模型的时间，因为再复杂的模型都是一个确定的结构，都算是简单的，但是数据却有太多东西需要去探索。

[p2pCoder]

@James369 所有技术的核心都在于商业价值，无论对于 cv nlp 还是推荐 搜索 广告，整个系统的计算和存储成本都是极高的，而算法模型的结构复杂度，参数数量，都是对计算 和存储的成本的极大考量。还有就是大公司的算法的核心 kpi 在于业务指标，不在于发论文，大厂的算法研究员现在也大都有落地的 kpi 了。

[James369]

@p2pCoder 让他们按一定指标去优化算法还有可能，不过很多算法工程师只会用 Python （甚至连计算机系统原理都不懂），所以让他们去落地我想还得借助于软件工程师。但是他们的工资开的老高了，真是匪夷所思。

[TimePPT]

@James369 术业有专攻而已，解决的是整个系统里不同的问题，你让普通的系统工程师天天面对深度学习各种问题调参也会懵逼。
至于工资价格，是市场供需决定的，未来趋势是 AI 技术平民化，工资溢价自然会降低。

[czfy]

要是你觉得算法工程师工作很简单，机器学习算法和数据结构算法没啥区别，算法工程师只会 python，你去面试一下这些岗位就行了，然后你也能拿你觉得高得不合理的工资了

[GrayXu]

@James369 你这话的问题在于你不了解算法实际部署的问题。在很多场景下，并不是我给出一个算法，这个算法直接对接新数据，直接输出你想要的结果。除了楼上所说的资源限制以外，对于实际场景针对性的优化、finetune 、特征的处理都是算法最后效果好坏中很重要的一环。而不仅仅是算法是否 fancy，是否有发表论文。
和 @p2pCoder 说的一样，实际业务上线的算法有方方面面的角度需要考虑，而不是哪一个是 state of the art 就拿来用。不要低估特征处理等的重要性。

至于你说的"很多算法工程师只会用 Python （甚至连计算机系统原理都不懂）"，就只是你所处环境的 bias 了。

[p2pCoder]

@James369 工程能力强的算法很多，这个群体是卷到变态的，我这几年就是做算法的工程落地的，作为一个后端，遇到过很多工程能力碾压后端开发的算法工程师。

[fredli]

传统算法是命令式，AI 更像声明式

[pcslide]

你说的应该时神经网络吧？
数学建模涵盖的内容远超神经网络。。。

[pcslide]

@James369 喷算法工程师不懂计算机原理有点过了吧？计算机组成，操作系统，编译原理，c 语言这些是系里的必修课。研究生阶段大概太多时间放在算法这块，之前的知识变得模糊了，但不可能不懂。