简介：今天，首席CTO笔记将与您分享大数据和简历的良好内容。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
大数据和人工智能在概念上包含与大数据的关系，云计算是人工智能的左右臂。如果您转到计算机中专业的计算机，那么4年就足以主修大数据。如果您是人工智能，则需要学习。
NLP竞争压力很小。
1.算法的数量：NLP是上述6种算法中最具挑战性的位置。简历超过8。
2.在工作方面：NLP高管是基本工程师。简历工程师的黄金比基本的NLP更多，而NPL更容易找到工作。
CV.CV是课程的缩写。它最初意味着生活之路，现在将其扩展为简历，主要是指学术简历。与2022年9月3日一样，CV主要用于申请学术，教育，科学研究职位或奖学金。，CV数学的需求更高，NLP具有较大的开发空间，但还不够成熟。要求不够严格。简历开发得很好，更成熟，并且对员工的数学水平有更高的要求。NLP是一种自然语言处理，是研究人员与计算机互动的语言问题的学科。
数据科学和大数据技术（英语名称数据科学和大数据技术）被称为数据科学或大数据，旨在使用大数据思维和分析应用程序技术来培养具有大数据思维的高级大数据才能。
主要原因是序列中涉及的所有内容都不容易做。CV头痛作为头痛。
另一方面，我个人了解CV目前正在使用提取和发电。有很多理解。大量论文集中在前两个点。
此外，对理解的事物的个人理解不得逐步获得（例如样式转移的过程更像逐步生成）。
简历路线非常适合提取和生成，可以带来高质量的分类质量和快速的应用可能性，这可以代表行业的关注和资金。NLP任务很难通过简单的提取，而NLP生成任务（NLG））本质上也不要做任何剩余的事情。
顺便说一句，国内NLP也正在迅速发展。您可以关注学术网站上的学者，以及什么相关的研究指示：NLP Indi Dharmayanti-Scholars（Xueshufan.com）
实际上，NLP和CV都已经很大，而且总体上很难说这更加困难。在NLP领域，还有许多更容易的问题，并且在CV领域存在许多困难问题。
就直观的感觉而言，NLP在行业中几乎没有应用，但实际情况并非如此。每个大型工厂背后的许多NLP技术支持。对NLP工程师的需求不少于简历工程师。
加上它，为什么您觉得NLP不成熟？有两个主要原因：
1预计它会太高。NLP的技术发展始终落后于人们对他的期望。People对NLP的期望等同于AI在科幻电影中的期望。NLP技术的难度与人们的理想NLP水平有很大不同。例如，人们认为实施与SIRI类似的日常对话系统的困难低于专业领域中的问答系统，但是实施的困难可能恰恰相反。
2不能标准化。类似语音识别和图像识别可以相对标准化，并且输入和输出特别清楚。大数据可以使用的优势相对易于使用机器学习算法。大多数NLP应用程序的场景被非标准化。输入数据非常“脏”。它需要很多预处理。输出与场景紧密结合，没有统一的标准。例如，NLP中没有统一的标准，也没有统一的标准。不同方案对分割标准有不同的要求。这带来了问题。NLP的大多数应用程序场景都缺乏足够的标签标签数据，并且标签成本也很高。因此，准确性通常不是理想的。以相同的方式，CV所涉及的个性化应用程序方案实际上非常困难。
此外，感觉NLP在行业中的应用相对较小，因为NLP的大多数应用仍在后台。对于搜索和推荐应用程序的技术支持，前台是看不见的。
CV/NLP的哪个方向更好：CV方向更好。
计算机视觉CVS广泛用于无人驾驶，E -Sports，图像识别，面部识别，无人监测和其他领域的领域；从直觉中可以想象它的发展前景。
自然语言处理NLP不仅可以应用于机器翻译，文本聚类，自动摘要，主要提取甚至某些语义理解，而且还可以实现人工智能客户服务，自动询问，在线电子医生和其他应用程序。
目前，在人工智能的所有类别中，NLP和CV的两个方向的普及相对较高。在我的同学的促进下，这两个方向在过去两年中已经打开，但是由于积累很大，因此我目前还与其他导师合作，以促进为学生建立更好的沟通和研究场景。尽管我对这两个方向更加乐观，但是现在我想在这两个领域中取得成果。它仍然有一些困难。
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