算法和算法框架是機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要的兩個(gè)因素，算法就是諸如LR、GBDT、DNN、DeepFM這樣的實(shí)際解決某個(gè)數(shù)學(xué)問題的公示實(shí)現(xiàn)。算法框架指的是計(jì)算框架，計(jì)算框架可以讓算法執(zhí)行更高效，比如最早玩深度學(xué)習(xí)的人都用過Theano，基于Theano去開發(fā)算法很困難，后來有了PyTorch和TensorFlow，讓基于深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)更方便。

最近看了很多文章也參加了很多討論，分享下我的看法。目前看上來，業(yè)內(nèi)做框架的看上去更吃香，特別是在大公司。但是這個(gè)現(xiàn)狀跟我自己的看法有些出入。

算法代表著業(yè)務(wù)，更具生命力

首先我們回顧下算法的發(fā)展，其實(shí)無論是淺層的以LR為代表的算法，還是深度學(xué)習(xí)中以DNN為代表的算法。本質(zhì)上都是計(jì)算梯度，然后反向傳播去更新每一層級(jí)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，區(qū)別就是網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不同。可以說這種算法誕生于上世紀(jì)60年代，在這么多年的發(fā)展中，這些算法并沒有被時(shí)代淘汰。即使是今天，LR依然在大部分業(yè)內(nèi)的推薦系統(tǒng)中發(fā)光發(fā)熱。

算法之所以有生命力，是因?yàn)樗惴ǜ鷺I(yè)務(wù)結(jié)合的更緊密，無論是上世紀(jì)還是下世紀(jì)，我覺得業(yè)務(wù)的本質(zhì)不會(huì)變，這也意味著算法的邏輯本質(zhì)上不會(huì)變，只會(huì)不斷演進(jìn)。

框架代表計(jì)算力，更迭更快

而框架往往是不感知業(yè)務(wù)邏輯的，今天的TF框架跟10年前的框架不同，而10年前的框架跟20年前的框架又不同。我的一個(gè)觀點(diǎn)是框架軟件層面的優(yōu)化永遠(yuǎn)追不上硬件的發(fā)展。

舉個(gè)例子，10年前做機(jī)器學(xué)習(xí)都用CPU為計(jì)算資源，當(dāng)時(shí)很多人做CPU計(jì)算框架的編譯優(yōu)化。但是后來Hilton的學(xué)生發(fā)表了如何用GPU做深度學(xué)習(xí)，一下子將計(jì)算效率提升了幾十倍，這種情況下過去CPU級(jí)別的框架優(yōu)化變的沒有那么有意義。未來可能有TPU，有量子計(jì)算等計(jì)算硬件不斷推出。今天的框架優(yōu)化，一定會(huì)在未來成為泡影。

框架和算法誰是未來

既然算法更有生命力，框架是暫時(shí)的，那是不是就不做框架優(yōu)化了？這個(gè)要站在不同的角度去看，如果今天對一個(gè)開發(fā)同學(xué)來說，我覺得做框架更有意義，因?yàn)榭蚣軙?huì)涉及到更多地底層，門檻更高。雖然今天框架會(huì)逐漸被未來的框架替代，但是其中的一些優(yōu)化邏輯是相同的。所以，對于技術(shù)同學(xué)來說，做框架更有前途。

那如果是站在產(chǎn)品經(jīng)理的角度呢？產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)更多地去接觸業(yè)務(wù)，我覺得去更多了解算法更有前途。

所以框架和算法誰是未來，對于產(chǎn)品經(jīng)理來說，更多地了解算法更好。對于技術(shù)同學(xué)來說，優(yōu)化框架更有利于技術(shù)發(fā)展。自己的一點(diǎn)看法~歡迎拋轉(zhuǎn)。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的算法工程师和算法框架开发，谁会代表未来？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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