入行 AI 的幾個常見問題

入行 AI 的幾個常見問題

作為 AI 從業者，筆者經常被問及關於 入行或轉行 AI  的問題，其中頗有一些高頻重複出現，今天總結出來幾個，供大家參考。

問題1：年齡偏大了，而且之前也不是計算機相關專業的，怎麼才能轉行做 AI？

這個問題經常被問到。有不少朋友，工作了幾年之後，想轉向 AI 技術崗位。但感覺自己年紀比較大了，或者有生活壓力，考全日制的研究生不太現實。

偏偏大多數公司招 AI 工程師的時候，要求應聘者有相關專業碩士學位等學術背書。作為轉行者，應該怎樣提高專業背景？

針對這種情況，筆者的建議是： 從自己原來的專業領域入手 。

比如，一位原本製造業的自動化工程師，肯定對各種工業生產裝置比較熟悉，瞭解各種各樣的電機、感測器，知道這些裝置輸出訊號的物理含義。

那麼，當工業領域運用機器學習方法時，自動化工程師在特徵工程方面就具備了相當的優勢，這些領域知識，不是純粹搞機器學習的人能比的。

至少在現階段，機器學習、深度學習的實際落地都以資料為主——能夠把實際問題轉化成數值拿去運算，比把運算本身（演算法）做得精巧要來的重要。

因此，轉行的人員如果能夠充分利用之前的專業背景，而不是拋棄它，以前的專業就會成為加分項。以此為突破轉向 AI，反而可能比去讀一個學位更容易。

另外，現在許多行業都在嘗試 AI+，把 AI 技術應用於傳統業務。這種大背景之下，如果想 轉向 AI 崗位，不妨先在自己本行業內尋找機會 。

也許自己現在的單位就在做或者準備做 AI+的專案，那麼可以先爭取加入進去。畢竟，在單位內部謀求一份新的工作內容，一般都比跳槽容易。

很多企業在嘗試 AI 轉型時，會聘用一些有 AI 背景的諮詢人員，為他們做規劃和解決方案。

外聘人員有機器學習方面的知識和技能，但是他們對業務領域不熟悉，需要本行業的人協助——在這個時候看看能不能成為他們的協助者，透過和專業人員合作來學習 AI 在實際領域的應用。

假設能夠有這種經歷，或者至少對自己行業的資料有足夠深入的瞭解，對於業務應用有思考和嘗試，就擁有了XX行業 AI 實踐經驗。而不必非要透過讀書或者打比賽來提升背景。

問題2：我想入職人工智慧行業，但發現要學的東西太多了，而且都那麼難。是不是先多學兩年，然後再去找工作？

這個問題也是蠻典型的。

客觀的來講，一個人去報考一個人工智慧相關專業的研究生，或者自己在家安安心心的學兩三年，之後再去求職，是不是的真的競爭能力就會提高？

雖然學術背景確實是加分項，但是筆者並不推薦“等兩年再入職”這種做法。

首先，當一個人有這個想法的時候，其實是畏難情緒的體現。說白了“等兩年”是一種逃避，而非計劃。

現在不動手，往往並不是真的去學習了，而是從此就放棄了。

另外，就算有些人沒有放棄，真的是去埋頭學了，也不要忘了， 任何行業的高速上升都是有視窗期的 。

目前，人工智慧正處在這樣的一個視窗期。因為需求遠大於供給，因此給大量沒有學術背景的人提供了入行機會。

然而，這樣的視窗稍縱即逝。很可能短則一兩年，長則也不過三四年後就會關閉。等到那個時候，想入職AI，就不是光自學就可以，而是真的必須要有畢業證了。

想入行而不去搶時間點，趁著風口期趕緊進去，反而說要在那裡等，那麼大機率的結果是將機會錯過。

問題3：這是一個和問題 2 類似的問題——我想成為機器學習工程師，但是感覺難度太大。那我是不是先去嘗試一下門檻更低的職位，比如做資料標註？資料標註工作做得好，是不是也可以“升級”成演算法工程師？

應該說，在行業內部逆難度而上逐步達到職位升級的機率不是零，但是實際上可能性很小的。

對一個個人而言，以“做資料”的崗位入行，就已經給自己打上了一個標籤，而別人也會以此來對 TA 進行歸類。

難度不同的崗位，原本門檻不同，人們自然會為它們劃定界限。要從做資料的崗位晉升到做工程，就要衝破一層天花板。

現實當中，真的能夠衝破天花板的人極少。更何況這種原本已經很小的可能性，還受制於行業大勢的。

當行業的崗位缺口開得很大的時候，進去相對還容易一點。

如果是在幾年前，一個人從做資料標註工作入行，能接觸到很多演算法專家、機器學習工程師，一邊藉著做專案的過程拼命學習，一邊等待機會——像機器學習工程師這類崗位，在一個時期內會非常急需人才——一旦遇到做工程的崗位空缺，就趕緊衝上去。

老闆瞭解這是一個靠譜的人，願意學習，有學習能力，又做過資料方面的工作，也許確實會給TA一個進階的機會。 但隨著時間的推移，越往後，行業缺口越小，這種職位躍遷的可能性也就隨之加倍縮小。

所以，筆者建議：想做機器學習工程師，就應該以此為目標努力學習，不要猶豫，不要等待，更不要逃避，從現在開始趕緊去學！

問題4：很多同學都會說：”我想從事XXX領域的工作（這裡的領域多種多樣，比如：股票預測，用 AI 治療疑難雜症，計算機視覺，語音識別，強化學習等等），需要學習哪些知識？筆試面試怎麼準備？”

大家首先要區分開研究和工程實踐這兩件事。

如果你是想去做研究——在高校、科研院所，或者大公司的研究院裡做演算法科學家，那麼可以把重點放在某一項具體的技術上面，比如強化學習。

假設你就是想研究強化學習，那你可以去大學、研究所，還有一些這方面走在比較前沿的公司，諸如 Facebook，DeepMind 等等，到那裡去求職，做演算法研究。當然，一般走到這一步都至少要有個博士學位才行。

但是如果你想做的是工程，準備求職的是工程類技術崗位，就不是用某一種技術來做區分的了。

在工業界，領域的區分是產品導向的，對標的是一個個應用方向，比如人臉識別、語音識別等。

在應用方向之下，具體用什麼樣的技術則要看當時的需求。並不是說要去做計算機視覺，就只會用 cnn 就行了。要解決實際問題，往往會將各種學術界的成果結合起來使用，並根據具體的限制與要求進行改進。

在這個過程中，會不會用到某一種技術，決定因素非常多樣，要看該技術能否支援需求解決；客觀的裝置、人員、時間是否允許採用這種技術；你的老闆是否有動力做這方面的嘗試等。

做工程的過程中要用到的工具有很多，而無論做工程還是做研究，都要具備最基礎的知識！

經典的機器學習模型，常見的深度學習網路，以及模型訓練和推斷（預測）的整個流程，都必須掌握。

如果你就是對某一種應用特別感興趣，比如就是想要預測股票，那你完全可以自己先試一試，畢竟股票資料到處都有。

雖然早就已經有許多人才和機構嘗試用機器學習的辦法解決投資股票的問題，但直到現在，就長期的股票預測而言，機器還是完敗給人類的。

你要做網際網路金融，或者想去金融企業做機器學習，都還有對應崗位可找，但好像並沒有某一類工業界的職位是讓你一天到晚坐在那兒只預測股票價格的。

至於 AI 在醫療方面的落地，更多不是技術問題，而是體制壁壘和資料獲取的問題。

要做醫療 AI，首先得能和醫院對接上。就算有渠道做到這一步，大量的病例都是手寫的，而且大夫的那種手寫體，有什麼辦法把它電子化，用計算機管理起來？

這獲取資料的第一步，就是目前 AI+ 醫療都還沒有解決的問題。連最基礎的資料管理和統計都沒有，還談什麼資料分析，談什麼AI？

說到筆試和麵試，所有的筆試和麵試一定會從基礎的知識問起。

比如，面試時面試官往往會選定一種經典模型（早些年是線性迴歸，前兩年是邏輯迴歸，現在可能已經到了 SVM了），問你它的模型函式是什麼？目標函式是什麼？最最佳化演算法有哪些？然後看你能否把函式公式寫清楚，能否把過程一步步說清楚。

大家不必太功利。有具體的職業目標是好的，但在這個目標之前， 先要把基礎掌握好 。

先學會那些最經典的模型，例如：Linear Regression，Logistic Regression，Naive Bayes，Decision Tree， SVM，HMM，CRF，Clustering，GMM，PCA 等。

沉下心來把基礎打牢，到了面試的時候，自然就能對答如流了 。

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