知乎热门！互联网大厂推荐系统干货合集免费领取

Posted 2021-05-01 平凡而诗意

如果问我，算法工程师当前应该选择哪个方向？

我会毫不犹豫的建议选择推荐系统。

人工智能当下有很多算法方向可以选择，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、深度学习、强化学习。

这其中每个方向我都做过，本科毕业后的三个月实习期都是在做自然语言处理，这也是我第一次接触AI的内容。

读研之后先是做过一段时间传统的目标识别项目，随后又根据一位知名教授做了3个月的计算机视觉（深度学习）。

工作过程中先是做了一段时间的计算机视觉，然后部门调整，我就被划去做强化学习。

在这一系列的过程中，做了很多当下非常火热的领域和方向，也逐渐的看清这个方向的本质和现状。

计算机视觉是目前热度最高，也是被寄予厚望的一个方向。但是，以目前的应用效果来看，它的效果很难支撑取得进一步的突破。

自然语言是另外一个比较热门的领域，但是，它更多的是附庸价值，利于与推荐算法结合，应用于媒体、电商的推荐过程中。

强化学习和GAN这些更是只闻其声，不见其人。

而真正有价值，商业上带来利润最大的恰好是推荐系统。

当下我们耳熟能详的产品，背后都主要、甚至全部来自推荐系统的支撑，例如，头条新闻、抖音、淘宝电商、广告等。

推荐系统目前已经创造了非常巨大的商业价值，而它在很多领域的价值还有待进一步开发。

而由于推荐系统是一种复合领域，它会应用到深度学习、自然语言等更多知识，所以本身具备较大的难度，这也使得它的门槛不像深度学习、CV那么简单。仅仅通过使用tensorflow、调一下模型，是无法真正踏入这个领域的。

所以，这也是我建议选择推荐系统的另外一个原因：能够产生差异化。

而这里，我就来给大家带来蚂蚁金服、来也、猎聘、360、知乎、网易等大厂在推荐系统领域的实践和介绍。通过这些干货，能够清晰的认识到推荐系统的真实面目，应用场景以及价值。

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七步编程