一张机器学习算法地图背后

国内机器学习课程经常会引用一篇名为“机器学习算法地图”的文章来说明机器学习领域的知识范畴，其原图如下。

图片来源：https://blog.****.net/SIGAI_****/article/details/80924985

本图清晰明了地将机器学习/深度学习涉及的算法归纳总结，实为入门数据挖掘/分析等相关领域的干货。“图的左半部分列出了常用的机器学习算法与它们之间的演化关系，分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。右半部分列出了典型算法的总结比较，包括算法的核心点如类型，预测函数，求解的目标函数，求解算法。”能将图中各大算法解释的不留余地，洞悉其中机密的人年薪怎么也能过百万了吧！

据创业邦2019年2月18日的消息，国内首家全流程可视化人工智能框架平台「SIGAI」近日完成了数百万元天使轮融资，领投方为PNP中国(Plug and Play China)，启迪种子基金跟投。

SIGAI（北京张量无限科技有限公司）成立于2018年2月，专注底层人工智能算法工具与平台研究，建立面向各行业细分需求的通用AI框架。SIGAI平台涵盖行业内的几乎所有主流算法，并可以快速复现和使用最新（论文发布）算法，为需要AI解决方案的客户进行算法匹配，解决AI应用方案的核心算法问题。SIGAI的一个特点是，通过AutoML等技术，0编程基础的用户也可以轻松驾驭，调整出适合的模型和参数，降低人工智能应用的门槛和成本。

单就其初衷而言，真能算的上程序员的福音！该平台目前开设的课程特点是少而精，但其核心课程机器学习、深度学习、AI领域的Python编程收费稍高！

SIGAI创始人雷明，清华大学计算机系硕士，人工智能和机器学习领域资深专家。曾为知名智能硬件与智能家居公司CTO，百度高级工程师、项目经理，有超过12年的机器学习、机器视觉、自然语言处理学术研究和产品研发经验。

目前云计算和大数据在各行各业大行其道，在企业里用的如火如荼，成效卓著，但在军队、政府、高校等关键领域并没有企业里那么多的数据科学家、算法工程师，当面对云大潮流的冲击，军队巨额投入信息化建设、云大设备相继上线，但据实际调查显示，这些设备很多时候都成了摆设，仅仅为了糊弄领导，名副其实的面子工程，究其原因，关键位置上缺乏具备高精深素质的专家，政府如此，高校何尝不是？

数据分析往往是要根据具体环境场景、数据特点、业务流程等深度定制的业务领域，军队、政府、高校等业务单位没有足够的人力投入应付快速变化的需求，导致在云大建设中后期出现严重疲软，平台扩展性很差，应用效果差，深受诟病。

也许SIGAI还是以创业者的姿态，一切为了商业，但其背后这种0编程思想，可以部分程度上解决云大平台建设中中后期扩展性不足的问题。