技术策略之外如何将成熟的学术算法落地到工程业务场景?
第一,抓住算法框架的核心点,不要太在乎结构性,要看算法解决的核心问题的切入点,和你要解决的是不是一个问题,是不是能借鉴; 第二,与大数据有关的算法,一定要关注好数据集的质和量,结合自身业务,积累高质量的大量数据; 第三,算法效果的度量标准,结合业务场景来看,尤其是那些非标准化、不好量化的场景,避免生硬的套用已有标准,毕竟你才是对问题最了解的人; 第四,像 AB 测试、大数据 Pipeline 等工程系统能力,确实对产品技术的迭代效率提升是非常大的。
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