演算法工程師與後端研發有什麼區別?

演算法工程師與前後端研發一樣，只是軟體工程師的一個細分工種，不過在解決問題的類型方面有所側重。 我想演算法工程師與普通的後端區別在於解決更加偏向研究性和業務性，很多問題帶有很大的不確定性，很多思路和方案都需要驗證和調參才能確切的知道方案的可行性。

演算法工程師和軟體工程師有什麼區別?

軟體工程師工作內容可以很泛, 從編程到演算法, 從架構設計到編碼實現. 演算法工程師的工作內容偏向數據挖掘 (或其他特定領域), 面向的多是開放性問題, 編碼實現佔得比重不太高, 學習研究不同方法的效果的時候多. 軟體工程師經常調BUG, 而其中的一類, 演算法工程師經常調參數. 對演算法的需求差別在於, 一般軟體工程師可能對各種數據結構的操作, 對常見問題的程序化複雜度的把握, 對設計, 編碼實現能力, 要求比較高. 演算法工程師對特定數據挖掘領域的知識有要求. 通常, 演算法工程師負責數據質量部分, 軟體工程師負責展現. 展現方式其實也挺開放地, 但大家研究地不多, 據我據知, 還沒有多少演算法工程師參與.

演算法是甚麼?

演算法，可以說是學習電腦科學時，最常被提及要加強的知識，也是很多跨國科技公司，在面試工程師時的基礎學科之一。 那演算法到底是什麼呢？ 名詞解釋起來，就是指 設定一套解決一個問題的固定流程 。 而這個流程會用一些數學符號表示，並再用程式實作出來，所以一個好的演算法跟一個壞的演算法比起來，能用更有效率、更少資源來解決一個相同的問題。

機器學習演算法是什麼?

機器學習演算法本質上即是個數學模型，需在「數值」數據基礎上進行運算。 然而，真實世界的數據集，往往包含像性別（“男”、“女”）、居住區域（“北”、“中”、“南”）等一個或多個的非數值「分類」（categorical )資料，這類資料需經預先處理後，才能丟進演算法模型裏處理。