机器学习大牛怎么看的简单介绍

接下来为大家讲解机器学习大牛怎么看，以及涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、机器学习专家与统计学家观点上有哪些不同
• 2、AI大牛马维英离职字节跳动回归学术,以经验助力高校AI人才培育?
• 3、超强干货!地平线编译器大牛的编译优化实践总结
• 4、领创集团的技术大牛们都在读什么书?

机器学习专家与统计学家观点上有哪些不同

对于这句话：统计学家更关心模型的可解释性，而机器学习专家更关心模型的预测能力。我想大部分统计学家不能同意吧。统计学家不是更关心模型的可解释性，统计学家更加注重构建和解释统计模型时的严谨性。

统计学的核心在于数据分析，通过统计方法来理解和解释数据，而人工智能的核心在于通过算法和模型来模仿人类的思维方式和行为，从而让机器能够自主完成特定任务。尽管两者都处理数据，但它们的侧重点和目标有所不同。

当不同的学科、理论相互交叉结合，同时一种新技术达到成熟的时候，往往就会出现理论上的突破和技术上的创新。他希望未来能在运筹学与机器学习的交叉融合上，看到更多全新的成果。同时，他也强调，学术界需要一些老师静下心来理解算法的本质，才能创造出更多新的有价值的模型与方法。

AI大牛马维英离职字节跳动回归学术,以经验助力高校AI人才培育?

今天，AI领域的一位重量级人物——马维英，从产业界巨头字节跳动离职，重返学术界。在字节跳动担任副总裁及AI Lab负责人的三年后，他因个人兴趣选择跟随昔日老领导张亚勤，共同筹备清华大学智能产业研究院（AIR），致力于人才培养和科研工作。

超强干货!地平线编译器大牛的编译优化实践总结

1、李建军博士介绍了征程历代芯片架构的迭代过程，强调了计算架构的复杂度提升会给编译器优化相应带来很大复杂性。 地平线编译优化实践 李建军博士介绍了地平线目前的第四代在研编译器架构HBDK4的结构和编译流程，重点讲解了为什么选MLIR并且对比了 MLIR和TVM。

领创集团的技术大牛们都在读什么书?

领创集团的技术大牛们都在读的书单如下：技术大牛书单《Designing data-intensive applications》作者：Martin Kleppmann 推荐理由：这本书深入浅出地讲解了分布式数据应用的底层原理和实现策略，有助于巩固理论基础，对技术选型和研发系统都有所助益。

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