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环球彩票下载字节跳动春招开放6000个岗位,在技术大牛身边工作是怎样的体验?

时间:2020-03-26 13:18:29 出处:大发快三计划

  近期,字节跳动公布,今年春季招聘为大学生开放超过20000个全职及实习生就业岗位。你这俩 招聘数字,超过字节跳动以往每年春季招聘的规模,也让字节跳动成为今年互联网行业少见的“不缩招”企业。  字节跳动招

  近期,字节跳动公布,今年春季招聘为大学生开放超过20000个全职及实习生就业岗位。你这俩 招聘数字,超过字节跳动以往每年春季招聘的规模,也让字节跳动成为今年互联网行业少见的“不缩招”企业。

  字节跳动招聘负责人表示,2020年,字节跳动会继续加大对人才的培养,倾注更多平台资源,帮助社会创造更多的就业岗位。字节跳动将为应届毕业生提供广阔稳定的发展你这俩 、环球彩票下载完善的新人培养体系、平等开放的工作氛围,以及有竞争力的回报和福利。

  此前,2019 ACL(国际计算语言医学会 )Fellow名单出炉,字节跳动人工智能实验室科学家李航入选。ACL Fellow是对NLP领域从业者的最高认可。据ACL官网信息,李航因在「信息检索方面做出基础性贡献,有点儿在学习排序、深度图学习和对话生成方面做出卓越贡献,同去有益于了中国NLP的发展与商业化」而入选。

  李航获东京大学计算机科学博士学位,曾任微软亚洲研究院主任研究员和华为诺亚方舟实验室首席科学家。2019年5月,李航编写的机环球彩票下载器学习入门“蓝宝书”《统计学习法环球彩票下载律辦法 》再版,字节范儿邀请李航就新书内容、加入字节跳动的体验、年轻技术人的成长、机器学习的未来和人工智能趋势等话题进行了分享。

  在李航身边工作是你这俩 要怎样的体验?

  字节跳动有的员工说,当然是很开心,都知道他是行业里的技术大牛,在微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室等知名机构有着充沛的从业经历。还有好多好多 员工说,我我我觉得也如此 如此 神秘,他老要穿着衬衫西裤而完全都是码农的T恤,开会带着纸质本子记东西,习惯用手表看时间,温和儒雅,一副大学教授的样子。

  他的你这俩 身份是《统计学习法律辦法 》的作者,这本书被好多好多 人亲切地称作“蓝宝书”,是不少技术人入门机器学习的启蒙读物。他出版过三部学术专著,并在顶级国际学术会议和期刊上发表过上百篇论文,拥有40项授权美国专利。

  在以下访谈中,李航就新书的内容、加入字节跳动的体验、年轻技术人的成长、机器学习的未来和人工智能的发展趋势等话题与其他同学进行了分享。

  关于新书

  Q:《统计学习法律辦法 》第二版相对于第一版有有哪些更新?

  A:统计学习即机器学习,第一版主你这俩 介绍了监督学习的算法与模型。第二版主你这俩 在过去六年的时间里,补充了无监督学习的三个法律辦法 ,并对第一版的监督学习法律辦法 做了你这俩 修改。我我觉得目前90%以上的机器学习完全都是监督学习,但无监督学习我我我觉得是机器学习的重点和难点,即让机器你这俩 人发现数据里的规律,它是未来实现强大人工智能的重要推动力。未来我还准备花3-4年时间把深度图学习和强化学习换成。你这俩 我完全都是业余时间写作,好多好多 花的时间比较久。

  Q:好多好多 人把《统计学习法律辦法 》叫做蓝宝书,是入门机器学习的启蒙读物,但你这俩 学生看这本书会我我觉得吃力,可还可以不能推荐你这俩 入门的法律辦法 ?

  A:这本书的内容你这俩 是最基础的,也你这俩 机器学习领域其他同学都应该掌握的东西,从你这俩 意义上来说我我我觉得是一本入门书籍。你这俩 我并如此 从入门的深度图写这本书,你这俩 更多地把你这俩 最基本的概念,提纲挈领地分发出来,也是我你这俩 人再学习和思考的过程。你也可还可以不能认为是从教材的深度图来写有有哪些内容,你这俩 这本书适合多次阅读,还要老要查看,而完全都是看了就了事。

  这本书比较适合有一定基础的读者,主你这俩 数学基础。它不太适合有点儿入门的初学者,你这俩 太适合概率论、统计学完全都是太了解的入门者,有有哪些基础知识可还可以不能通过其它课程或教材快速补全。当然,读者也可还可以不能一边阅读《统计学习法律辦法 》,一边补全基础知识,你这俩 学习你这俩 带宽更高。

  当然,假若《统计学习法律辦法 》不仅仅是教材,它还能为业界的工程师提供你这俩 有用的帮助。

  Q:可还可以不能给其他同学分享一下经验,年轻技术人员要怎样自我成长?

  A:我我我觉得有几件事情比较重要。一是建立远大的理想和目标,取舍你这俩 人喜欢做的,擅长做的,能给你这俩 人带来利益的事情的交集去做。制定有挑战的目标,想想希望你这俩 人5-10年后成为有哪些样子。二是一旦有了目标你这俩 ,在日常的工作中扎扎实实地去做。我我我觉得如此 捷径。

  另外,其他同学谈到技术人员的工作的你这俩 ,科学家和工程师的思维法律辦法 应该是不一样的。工程师的思维法律辦法 应该是面向现象补救现象,而科学家的思维应该是建立普世价值的理论和法律辦法 。在AI Lab的同事们更是你这俩 ,还要明确你这俩 人当前做的工作是哪种性质的。理想是不断培养你这俩 人两方面的能力,但完全都是侧重。

  关于加入字节跳动

  Q:问答社区上有有三个多现象“要怎样评价李航加入今日头条母公司字节跳动?”,好多好多 你为有哪些加入字节跳动?目前为止,感觉要怎样?

  A:字节跳动有很好的产品和极少量的用户,其他同学工智能研究还要的大数据,公司完全都是好多好多 优秀的人才,总之这里拥有做技术开发最好的环境,有好多好多 有意思的现象可还可以不能和其他同学同去去做。事实证明,这是有三个多正确的决定,公司的机制和文化很好,其他同学做起事来心情愉快,带宽也很高。

  Q:太多人工智能方向的专家从校园走向了工业界,为什么我么我看待你这俩 现象?

  A:这取决于你你这俩 人想做有哪些事情,学校适合做研究,工业界更偏产品和应用。人工智能时代还要利用大数据,学校很慢有你这俩 的环境,有益于好多好多 老师取舍到工业界。计算机科学领域,现在跟你这俩 有很大的不同,你这俩 的研究好多好多 是大学先工业界后,现在是同去推进,甚至是反过来了。

  我先后在NEC和微软的研究部门工作过,它们更像是传统工业界的研究部门,不直接负责产品的开发。字节跳动是我待过的第4家公司,这里的研究部门是这当中最接近产品的部门,好多好多 东西还要在实际的场景中应用,这很接近美国的你这俩 互联网公司的做法,既有偏产品的工作又有基础研究。

  Q:你享受你这俩 balance吗,难道它完全都是你这俩 角力吗?

  A:我你这俩 人意见:理想的状态是70%的精力做应用,200%中放去相关的基础研究上,当然上边如此 有三个多清晰的界限。其他同学还要为未来做有三个多很好的布局。这是你这俩 时代技术发展的必然趋势。好多好多 东西还要有现实数据以及实际场景去验证,机器学习你这俩 也是你这俩 你这俩 技术。好多好多 我很享受你这俩 balance,而不认为是角力。

  Q:现在主要在补救有哪些现象?

  A:做好内容平台。目前主你这俩 开发自然语言补救和机器学习的技术,希望还可以开发出更好的智能信息补救技术,帮助其他同学更好地获得信息和知识。比如跟搜索团队战略协作的精准问答,是为了帮助用户更加精确地获取高质量的信息。还有在头条的新闻推荐,用算法帮助提高内容质量,打压低质内容,提高优质内容。

  综合来说你这俩 要让每个用户在信息获取过程含有更好的体验,真正得到你这俩 人我时会的东西。最理想的状态你这俩 其他同学每你这俩 人完全都是智有益于手,我时会有哪些信息助手就我时会有哪些。

  Q:你最初读的是电气电子工程专业,为有哪些最终进入了机器学习领域的研究?

  A:不是机缘巧合吧。我最早接触人工智能,是大一的你这俩 在京都大学的人工智能实验室,200年代末是人工智能很火的你这俩 ,那会儿看了机器翻译、图像识别就我我觉得很有意思。到90年代,我在日本NEC公司的研究部门工作,偶然的你这俩 加入机器学习的小组,结速 了研究之路。

  这期间经历了人工智能的起起落落,但也感受到了整个领域的巨大发展。那个你这俩 只有专家在讨论AI,现在变成家喻户晓,其他同学都能去评论说说题,最典型的你这俩 AlphaGo。其他同学也你这俩 在使用好多好多 人工智能技术的产品,这是有三个多质的飞跃。不好的地方是,感觉其他同学会有你这俩 浮躁,其他同学的研究和技术开发还是应该更扎实你这俩 。

  能坚持在研究路上的秘诀你这俩 是保持年轻的心态吧,我感觉现在的心态跟20年前读博士的你这俩 如此 有哪些不同。做研究很痛苦,也变快乐。要去做出有三个多比已有的法律辦法 更好的法律辦法 很不容易,研究过程中的挫折和懊丧也挺多的。但当你把有三个多我我我觉得work的东西做出来的你这俩 ,你我我我觉得会有很大的成就感。可还可以不能借喻成长跑,跑的过程当中会我我觉得你这俩 人很累,你这俩 当你到达了终点,会享受到完成一件事情的快乐,大慨你这俩 你这俩 感觉吧。

  Q:好多好多 你不是见证了人工智能在中国的发展,你看好它的发展趋势吗?人工智能的未来到底是有哪些样的?

  A:是的,2002年复旦大学组织过有三个多机器学习研讨会MLA,当时只有只有200人参会,但现在你这俩 是近千人的规模了。只有20年的时间,人工智能在中国你这俩 有了突飞猛进的发展,这是我时会意想只有的。

  中国市场大、人才多、从业者努力,这是别的国家如此 的优势。你这俩 也要注意到,其他同学在创新方面的能力离美国还有一定距离,这你这俩 还要几代人的努力。目前最基本最核心的概念和法律辦法 大多还是在美国开发出来的,其他同学的快速发展更多还是体现在产品落地上。我相信其他同学带宽变快,但还是还要不断努力,不断提高你这俩 人的创新能力,真正的创新还是还要挺长时间的。

  其他同学可还可以不能把人工智能理解为人类很好的工具,你这俩 把它有点儿的夸大,大慨未来很长一段时间内是你这俩 ,就像你的秘书你这俩 助手。

  关于机器学习未来

  Q:你最近的一篇论文重点讲了脑科学,有有三个多观点是说机器学习有点儿要的内容你这俩 对人脑的研究,好多好多 脑科学给人工智能带了来有哪些?

  A:科学发展到今天,其他同学对内部内部结构宇宙有了不少了解,你这俩 对其他同学你这俩 人内部内部结构的“宇宙”环球彩票下载——人脑,其他同学了解得还远远匮乏,这是当今最大的有三个多未知领域。脑科学你这俩 研究你这俩 现象的科学领域。从计算机器的深度图看,人脑是有三个多非常了不起的计算机,它的能耗还只有200瓦,就能做太多简化的计算。

  人工智能希望开发智能性的工具,离不开对人脑信息补救机制的了解。脑科学的发展,对人工智能是有启发和指导作用的,有点儿是自然语言补救你这俩 块。人工智能有三大应用领域——声图文,也你这俩 语音、图像、文字,语言是最难的了。前两者是感知能力,而语言是认知能力。此外,看或听有三个多东西的你这俩 ,你这俩 大脑的局部在工作,但使用语言的你这俩 ,是整个大脑在工作,好多好多 说非常简化。你这俩 其他同学希望计算机还可以像人一样去操作语言使用语言,那就还要对人的语言补救机制有进一步的了解,关注脑科学的研究成果,多去进行跨学科的研究。

  Q:机器学习要怎样跟深度图学习结合?

  A:《统计学习法律辦法 》的第一版中,介绍了好多好多 算法,完全都是非常基础与经典的机器学习法律辦法 ,你这俩 在深度图学习时代,其他同学更多的是根据经验、实验和「启发式」法律辦法 理解模型,有有哪些经典算法被其他同学关注得比较少,反观常见的深度图学习法律辦法 与技巧,却不一定有传统法律辦法 那样的理论。

  我我我觉得传统机器学习与深度图学习在技术上是一脉相承的,上边你这俩 可还可以不能割裂。在我面试员工的你这俩 ,也会发现你这俩 的现象,其他同学对深度图学习了解得好多好多 ,但对传统机器学习了解得非常少。你这俩 现象你这俩 好,这类其他同学在 TensorFlow 上实现某个模型,你这俩 就直接跑实验,你这俩 对好多好多 基本概念了解得完全都是够。理想状态下,其他同学应该更全面地理解机器学习的概念与理论,再做深度图学习实践,也你这俩 说对传统机器学习的理解有益于更好地掌握深度图学习技术。

  此外,尽管深度图学习在众多任务上完全都是极好的效果,但你这俩 能说传统机器学习就如此 哪些用了。这类在小数据集或简单现象上,SVM 或 GBDT 有有哪些法律辦法 在实践中用得还是挺多的。

  Q:其他同学说机器学习无疑是最有希望实现突破的方向之一,你为什么我么我看待你这俩 判断?对机器学习的未来有有哪些期待?

  A:机器学习是人工智能的核心领域,几乎所有的人工智能技术我我我觉得完全都是机器学习技术,无疑机器学习技术的发展决定了人工智能的未来。希望机器学习能有更多的突破,有益于整个领域的发展。我认为,长期来看,机器学习与推理和知识的结合,类脑学习或类脑计不是你这俩 领域的未来发展大方向。

  Q:近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现,好多好多 计算机多大程度上可还可以不能自如地和人进行对话?自然语言对话的挑战在有有哪些?未来你这俩 会有有哪些突破?

  A:从功能的深度图,计算机完全都是你这俩 还可以像人一样,自如地进行自然语言对话,你这俩 现在你这俩 命题无法证真或证伪。愿因是尚不清楚人脑的语言理解机制,用计算机完全模拟人的语言理解仍然非常困难。但在特定领域,特定场景下,和人一样进行自然语言对话的计算机的实现,其他同学你这俩 看了。现象是要怎样进行扩展,还可以以更低的开发成本覆盖更多的领域和场景。

  语言理解的核心是向内部内部结构表征的映射。多义性和多样性是计算机进行语言理解最大的挑战。要完成具体的任务,体现计算机的智能性,定义和使用内部内部结构表征看来是不可或缺的。基于分析的法律辦法 本质上是重要的,甚至是在聊天机器人的场景。基于检索法律辦法 更适合于单轮问答的场景。基于生成的法律辦法 只有用于特定的场景。多轮对话要体现完成任务的整个逻辑,有限状态机表示。开放式的对话愿因动态地改变任务,好多好多 在现在的技术条件下,是非常困难的;在特定领域任务明确的条件下的对话,现实可行。

  近年,深度图学习和强化学习的使用,使得对话有了长足的进步。主要体现在表征学习、端到端学习上。事实上还要符号表征和神经表征,深度图学习和符号补救的结合,这应该是未来发展的重要方向。

  Q:最后分享一部你最喜欢的科幻电影吧?

  A:我看的电影太多,印象深刻的AI相关的是斯皮尔伯格导演的《AI》,我时会去思考机器与人的智能的本质区别。

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