为什么说人工智能领域20%的理论基础往往决定了你80%的上升高度?

在人工智能领域内,我们往往重视项目和实战,大多数初级入行者总是享受完成一个项目带来的成就感和快感,简历上写的满当当的项目经历。 但一旦在工作中遭遇复杂问题,就发现自己处处有短板,同样的问题,别人花费一周就能达到90%的精准度,自己用一个模型跑了快1个月,才70%,问题在哪? 在于理论扎实与否。一个看似简单的线性回归模型,就有3-4种不同的解法,而你却只会一种。高低效率的工作,其差别并不在于实战经验
相关文章
相关标签/搜索