学PLC和学机器人_服务器

资料来源：网络整理时间：2023/3/9 2:36:35 共计：3547 浏览

学PLC和学机器人？

楼主问得好！

据我了解，机器学习虽不如其他领域那么火爆，但在过去几年里也算得上火热了，研究者和学习者越来越多，甚至很多大学还单独成立了AI学院及专业。然而，很遗憾，尽管如此，这个方面的人才还是稀缺。

那么，这是为什么呢？其实是因为现在是被信息和数据爆炸的时代。这么说吧，咱们每人每天至少会产生1G以上的数据，这些数据五花八门，包括网络数据、行为信息、设备数据、点击流、应用数据等，而这些信息具有以下特点，就决定了这么多应用场景，目前的人才产值显然是远远不够的。

1.庞大而复杂，无法直接被使用；

2.善加分析利用，可在电商、医疗、能源、交通、工业等方面产生价值，而且除了这些行业级领域外，在一些细分领域，也能产生价值。

下面，再来聊一聊哪个方面的人才最紧缺？

一个机器学习从业者面对这么多的数据、场景、行业、领域的时候，可能会茫然：我到底能做什么，能在哪个方面做出事情来？

1、机器学习平台建设：一个好的机器学习平台要包括算法、工程、服务发布等，从机器学习平台建设的角度去入手的话，现在已经晚了，因为现在的云上机器学习平台已经非常成熟了，而且还有云上的几乎可以说不限量、不加价的计算资源支撑——比如华为云EI，而且自己从零开始构建一个机器学习平台成本太高了。由此可见，机器学习平台不稀缺……

2、机器学习算法研究：这么说吧，算法研究永无止境，机器学习算法研究更是深坑无数，现在机器学习在图像、语音方面的算法、模型已经比较成熟了。拿图像识别来说，真正应用的时候95%准确率和96%准确率有区别吗？我个人认为并没有。所以如果未来3~5年是待在校园的话，建议还是继续从事算法研究；如果要踏入职场，建议放弃图像和语音方面的算法研究。至于文本相关的算法研究，个人认为可以持续，毕竟文本是非常常见的一种信息，而且中文文本又是这么的特殊，继续填坑非常有价值。由此可见，这一领域的人才稀缺！

3、机器学习场景识别：哪些场景可以用机器学习、哪些场景用传统方法即可解决、哪些场景写规则就可以了，这个需要对场景相对比较深的理解，这方面的知识是实践出来的。由此来看，这个领域的人才毫无疑问属于稀缺状态！

4、机器学习行业应用：机器学习从业者的口号是“只要有数据存在的地方，机器学习就有价值”，但实际上还是得分行业，有一些行业并不需要机器学习的进入。所以细分的、行业相关的、领域相关的机器学习人才是非常有价值的。故此，这个领域的人才稀缺无疑！

知道了哪个领域的人才最稀缺，或许有朋友想问了，那么我怎样才能成为最稀（zhi）缺（qian）的顶尖人才呢？

最后，我再给有志于从事该领域人才的朋友们支几招，助力有心人成为武林高手。

招数1、懂场景识别、懂平台建设

有人要问了“你上面不是说机器学习平台建设不稀缺吗？”是的，没错，机器学习平台本身不稀缺了，所以单纯要去做机器学习平台其实意义不大。但是如果你懂机器学习场景的话，将识别出来的一些重要场景能够嵌入到机器学习平台上成为固化的拿来即用的方案（有点绕，多读两遍），这个就非常有意义，尤其是对一些想要用AI的中小企业来说，无疑节省了非常多的成本。华为云EI目前就内置了非常多的场景，并且在持续不断的更新中。

招数2、懂细分行业中的场景识别

如果你能够在某一个行业深入的探索适合这个行业的机器学习解决方案，能够识别这个行业中能够应用机器学习的场景，能够明白这个行业的这个场景如何进行数据采集、数据清洗、数据预处理、算法选择、服务部署方式，那么恭喜你，你就是这个方面的专家！

招数3、迁移学习研究

与数据爆炸相悖的一些场景是数据量非常非常的少，比如工业界的故障数据。如果能够在迁移学习的研究上形成突破，解决数据量少、知识不完备、知识迁移的问题，那么将有很多的工业界的问题能够解决。

招数4、有趣的应用

做一个简单的应用方案已经不够吸引人了，比如现在图像识别这么成熟，你打开手机前置摄像头，识别出你的性别、大概年龄、衣服颜色等等，新鲜劲过了之后，意义就不大了。但是如果能够加上一些东西，比如通过表情识别在屏幕上显示“你现在不开心吗？”，这样的交互感更强（当然也更难实现）。说白了，现在的AI人机交互主要通过语音，如果能够通过语音+图像的方式，则更有意义。

招数5、文本研究

文本很特殊，中文文本更特殊，如果能够做到很好的文本理解，提高知识、信息的获取速度、准确度，会有很大价值。这一点不多解释。

招数6、工业应用

工业、制造业作为传统的行业，目前机器学习的进入还不够深入不够广泛，并且由于工业领域的多样性、数据的复杂性、设备的复杂性，导致应用泛机器学习很难，如果能够将工业界的机器学习应用进行划分，并且在每一个划分中总结合理的方法论，非常有意义。

本文作者：

@LoveCC

华为云 EI解决方案部

图片来源网络

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