算法工程师技术成长之路：大数据时代的挑战和解决方案

广告算法工程经验交流分享 本资源摘要信息基于大数据时代的算法工程师技术成长之路，涵盖了算法工程师的技术成长之路的多个方面，包括Beta阶段、特征调研、在线应用、模型训练和深度学习等。 Beta阶段是算法工程师技术成长之路的开始阶段，此阶段主要涉及到大数据处理、特征调研和模型训练等方面。其中，大数据处理是指通过Hadoop/Spark等平台对大量数据进行处理，并对其进行拼接、去重、字段处理等基本处理，以及去噪、采样等高级处理。 特征调研是算法工程师技术成长之路的重要组成部分，包括特征设计和分类、特征选择和模型训练等方面。在特征设计和分类中，需要设计和具体业务相关的特征，并对其进行分类，例如离散值/连续值和单边特征/组合特征等。此外，特征选择也是一个关键步骤，需要选择合适的特征类和特征值。 在线应用是算法工程师技术成长之路的另一个重要组成部分，包括快速迭代实验、关注性能情况和数据处理能力等方面。在在线应用中，需要快速迭代实验，关注性能情况，例如在线打分性能、模型存储和加载、模型的更新方式等。此外，数据处理能力也是在线应用的关键，需要分布式训练和快速训练等。 模型训练是算法工程师技术成长之路的核心组成部分，包括在线训练、开发能力和模型评估等方面。在在线训练中，需要提高模型更新频率，实际应用对时效性都有要求，例如FTRL、SOA算法等。此外，开发能力也是模型训练的关键，需要定制需求升级，例如自定义的DNN结构等。 深度学习是算法工程师技术成长之路的高级组成部分，包括尝试不同的模型、调整人工设置的超参数、模型评估等方面。在深度学习中，需要尝试不同的模型，例如直接使用训练工具、比赛和调研相对容易等。此外，调整人工设置的超参数也是深度学习的关键，需要模型结构参数和优化算法参数等。 本资源摘要信息涵盖了算法工程师技术成长之路的多个方面，包括Beta阶段、特征调研、在线应用、模型训练和深度学习等，为算法工程师提供了一个系统的技术成长之路指南。