技术栈
【摘要】 技术栈梳理
github镜像域名 hub.fastgit.org
python-tools工具包
https://gitee.com/ys-tian/python-tools
人工智能深度学习框架
https://zhuanlan.zhihu.com/p/225223709
| 编程语言 | python | |
| shell | 熟悉linux操作和shell脚本的编写 | |
| sql | ||
| java、scala | ||
| C、C++ | ||
| 开发框架 | 机器学习 | pandas+numpy |
| xgboost或lightGBM | ||
| scikit-learn | ||
| 深度学习 | tensorflow | |
| sklearn | ||
| torch | ||
| keras | ||
| paddlepaddle | ||
| 微服务 | sanic | |
| 大数据工具 | hadoop | |
| spark | ||
| hive | ||
| hbase | ||
| ES(elasticsearch) | ||
| Database | sql | mysql |
| hive | ||
| postgresql | ||
| oracle | ||
| 图数据库 | redis | |
| neo4j | ||
| 算法能力 | 数学基础 | 线性代数、高等数学 |
| 概率论 | ||
| 传统机器学习 | 线性回归、logistic回归、时间序列、SVM、BP神经网络等模型 | |
| 决策树、随机森林、xgboost和lightGBM等树模型 | ||
| 特征工程，模型融合 | ||
| HMM、bayes网络和CRF等 | ||
| k-means、GMM和DBSCAN等聚类算法 | ||
| 深度学习 | CNN | |
| RNN(LSTM和GRU) | ||
| Transformer | ||
| GAN | ||
| BERT类、GPT、Xlnet等预训练模型 | ||
| ResNet | ||
| 应用方向 | 自然语言处理 | 对话机器人 |
| 文本分词、词性标注、命名实体识别 | ||
| 智能推荐、智能搜索 | ||
| word2vec、glove、ELMO和BERT等文本表征 | ||
| 信息抽取 | ||
| 熟练使用jieba、hanlp、spacy和nltk等框架进行文本预处理 | ||
| 图像处理 | 熟悉常用的图像预处理方法 | |
| 熟练使用opencv、PIL等处理图像 | ||
| OCR识别 | ||
| 人脸识别、活体识别 | ||
| 数据挖掘 | 熟练使用pandas+numpy去做数据预处理 | |
| 熟悉常用的特征工程方法，比如互信息、卡方检验 | ||
| 风控建模、营销建模 | ||
| 语音 | 语音信号处理 | |
| 语音识别 | ||
| 语音合成 |
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