- 一个可以用监督学习框架来解决的问题是手写数字识别。假设我们有一个包含手写数字图片和对应标签（数字）的数据集。
- 准备数据集：将手写数字的图片和对应标签组成一个训练集和测试集。
- 定义模型：使用一个MLP神经网络，其中包括输入层、隐藏层和输出层。权重和偏置是需要学习的参数。
- 前向传播：输入一个手写数字的图片，通过前向传播将图片输入到网络中，计算输出值。
- 计算损失：将预测值与真实标签进行比较，计算损失函数（如交叉熵损失）的值。
- 反向传播：根据损失函数的值，使用反向传播算法计算模型中每个参数的梯度。
- 参数更新：使用优化算法（如梯度下降），根据计算得到的梯度值对模型的参数进行更新。
- 重复训练：重复进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新的步骤，直到模型收敛或达到预设的训练轮数。
参数：在这个问题中，可以使用一个多层感知器（MLP）神经网络作为模型，其中的参数包括权重和偏置。网络的每个神经元与图像的像素相关联。
优化目标：优化目标是最小化预测值与真实标签之间的损失函数，以提高模型对手写数字的识别准确度。常见的损失函数可以选择交叉熵损失。
具体步骤如下：
优化目标是使模型能够准确地识别手写数字。通过不断调整模型的参数，最小化损失函数，模型的准确度会逐渐提高。最终，我们希望模型能够在给定手写数字图片时正确地预测对应的数字标签。
- 人工智能是当今世界上最热门的技术领域之一，随着AI技术的不断成熟，对于AI工程师的需求也在不断增加。这是因为AI技术逐渐被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、零售、物流等，使得越来越多的公司和组织需要拥有AI工程师的技能来推动业务发展。AI工程师的职责包括开发和实现人工智能算法、构建智能系统、处理海量数据等。这些技能对于许多公司和组织来说至关重要，因此AI工程师的需求日益增长。
从市场供需的角度来看，随着越来越多的公司投资于人工智能，AI工程师的就业前景将会非常广阔。根据Glassdoor的数据，在美国，AI工程师是一个高薪职业，平均薪资超过100,000美元/年。此外，AI技术的快速发展也意味着AI工程师需要不断学习和更新自己的技能，以保持竞争力和就业前景。随着AI技术的不断进步，未来AI工程师的岗位将会更加多样化和个性化，例如，机器学习工程师、人工智能产品经理、自然语言处理工程师等，这也将为AI工程师提供更多的发展机会和空间。
总而言之，AI工程师是一个充满前景和挑战的职业。随着人工智能技术的不断发展，AI工程师将会成为越来越多公司和组织不可或缺的一部分，他们的技能和知识将会在不同的领域中发挥重要作用。因此，对于有志于从事人工智能领域的人来说，学习和掌握AI工程师的技能将会是一个非常明智的选择。