算法需求分析做什么？

一、算法需求分析做什么？

一、业务需求分析

如果不看市场分析，那么业务需求分析应该是产品经理进入产品规划的第一步。

尤其是ToB类的产品，只有摸透用户的业务需求，做出来的产品才能更加贴合用户，让用户欲罢不能地买单，这一块分析笔者一般从以下几个核心点去收集用户资料。

1. 业务需求背景

首先，需要弄清楚当前需求所处的业务背景，这点笔者一般还是非常关注的。

收集业务需求背景不仅是为了弄清楚用户为什么要做产品，即当前业务状态出现了什么瓶颈需要采用AI技术来解决；其次弄清楚业务需求背景还有利于收集行业属性，从而为后期的竞品分析做准备。

2. 业务场景

众所周知，目前计算机视觉虽然取得了很大的进步，但是依然存在很多的瓶颈，比如摄像头角度，光照、阴影、遮挡等依然影响着结果准确率。因此在需求调研的时候，一定要梳理清楚用户是想在什么场景下使用图像识别技术。

笔者以物流行业举例，暂不考虑摄像头，带宽、服务器等硬件本身的情况，只考虑场景和对应场景的算法应用

二、去雾算法硬件需求？

首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的模块如下：

Pytorch模块用来模型训练和网络层建立；其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。

numpy模块用来进行数值运算处理矩阵运算；

opencv用来读取图片和图像处理；

os模块用来读取数据集等本地文件操作

三、算法工程师工资，算法工程师工资很高吗？

算法工程师各种待遇按工作时间，资历，等不同，差异很大，基本从4500元到15000元不等。

四、算法工程师原理？

算法工程师是处理数据的专业人士，他们研究并开发可用于计算机程序的算法。原理是基于数学和计算机科学的基础理论，结合各种技术来实现数据处理、模型构建和性能优化等任务。算法工程师的工作需要了解常用算法的原理，需要掌握数据结构、算法复杂度分析等知识，以及具备编程能力。算法工程师的工作职责是识别问题、设计解决方案，实现这些方案并优化算法的性能。算法的使用和优化是算法工程师的核心任务，他们需要保证算法的准确性、高效性以及可扩展性，以使计算机程序能够高效地进行数据处理和分析。

五、算法工程师简称？

答：算法工程师简称是cuda。

利用算法处理事物的人

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

六、算法工程师评价？

我认为算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，对于模型不仅知其然，还得知其所以然。

于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各种目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理方式的异同，思考各种处理方式各自的优缺点，以及有没有更好的处理方式，比如：

深度卷积神经网络中的降采样总结了降采样的各种方式；

深度卷积神经网络中的升采样梳理了升采样的诸多方法；

关于物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系；

深度学习高效网络结构设计和高效卷积神经网络一览总结了高效网络的设计思路与具体细节；

在anchor free检测器炙手可热的时候，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来，以及各自利弊。

同时对目标检测实践中一些开放式的问题也有一些自己的思考，比如：

关于感受野的总结详述了感受野的计算方式和在应用时需要注意的地方；

目标检测网络train from scratch问题猜想了一下目标检测能够train from scratch的关键，在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论（当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来，从何恺明后来paper的实验看来，我的质疑是对的）。

上面是把模型揉碎了看，最近开始有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务，于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来，最近有了一点小的想法，该想法形成了一篇简短的文章。

第二阶段

这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力在于代码功底好，一则知道各个模型的实现细节，二则能即快又好地实现idea。于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了不少优秀的开源代码，比如darknet、mmdetection等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection撸一个语意分割的训练框架。

第三阶段

最近开始接触各个行业对计算机视觉的需求，我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错、代码功底不错是不够的，还需要对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章，专访里这几段话我深以为然：

在阿里云的时候，我就亲自打造了一个岗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有两个含义，一个是数据技术Data Technology，一个是数字化转型Digital Transformation，一语双关。他们像大夫，望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式。DTC不只是对行业整体的判断，还要对赛道中的选手体检，有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后从整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行。你要在传统行业创造新价值，就要搞清楚：什么东西制约了你的产能，制约了你的效率，制约了你的利润率。技术人员今天往产业走，我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。

虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师，但我觉得这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。

总结一段话就是：

算法工程师往产业里走，需要把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维；

算法工程师需要像大夫一样望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式；

算法工程师不仅需要有对行业整体的判断，还需要对客户有体检、开药的能力，可以把客户的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行；

要在传统行业创造新价值就要搞清楚什么东西制约了产能、效率、利润率。

仅仅输出模型的算法工程师比较容易被替代，更高的追求是输出一整套端到端的系统方案，从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。

七、需求工程师面试技巧？

应该了解软件工程的过程，软件需求的获取、分析、编写需求说明书（SPECIFICATION)和验证的关系及其迭代过程。还应该了解用例（USE CASE）、类图、ER图等。你可以买几本有关软件需求的书看看，如徐锋的《软件需求最佳实践——SERU过程框架原理与应用》等，供参考。

八、人力资源需求预测算法？

主观判断法是组织各级领导根据自己的经验和直觉，自下而上确定未来所需人员的方法。是一种较粗的人力需求预测方法，适用于短期预测，对组织规模较小、结构简单和发展均衡稳定的企业比较有用。是一种定性的预测方法。

定量预测法是根据以往比较完整的历史统计资料，运用各种数学模型对市场未来发展趋势作出定量的计算，求得预测结果。这类方法有助于在定性分析的基础上，掌握事物量的界限，帮助企业更正确地进行决策。常用的定量预测方法主要有时间序列分析法和因果分析法。

九、算法工程师能干多久？

40岁。据今晚报可知，一般来说，算法工程师的职业寿命很少超过40岁。当然这中间的原因很多，有的是跟不上IT行业的发展节奏，有的是因为常年加班没有自己的生活，有的是因为没有养成常年学习的习惯，被行业淘汰了。算法工程师就是利用算法处理事物的人， 算法工程师有计算机、电子、通信、数学等相关专业要求，研究方向有视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师等。

十、图像算法工程师前景？

算法工程师前景好，愿意投入大量时间精力进去，时刻跟进国际前沿，确实非常有前途。随着岗位对技术的要求越来越高，薪水在大规模增长。 所以，图像算法的前景有很多好的。够有天赋，够努力，再有好的团队和项目，初学者几年以后，会发展的不错。

如果不是兴趣使然，依靠图像算法发家致富的可能性不大。

如果自身喜欢，愿意投入大量时间精力进去，时刻跟进国际前沿，确实非常有前途。