各位做算法的老哥，你们能给我解释一下算法的难点到底在哪吗？
本人做算法一年了，每天就是取数据，观察数据先验分布，选算法模型，喂数据。这套流程没有任何难度啊。这些东西和后端的高并发大数据等架构设计比起来简直简单爆了。
现在非常后悔从后端转到算法，有哪位大神能给我指一条发展的明路吗？
索超：M
昆仑弟子：m
程序猿.廖化：m
程序猿.狐媚胡梅尔斯：m
程序猿.西湖吴彦祖：m
北京字节跳动科技有限公司员工：m
微软（中国）有限公司员工：m
自由职业员工：m
拼多多员工：m
少林弟子：m
滴滴出行员工：m
吴用：m
美团员工：。。。
少林弟子[2]：m
前百度员工：难道不是吗？
三人行员工：m
楼主：难道算法就这么简单吗？那为啥工资还这么高[挖鼻屎]
楼主：各位大佬，别老m呀，发表点见解
爱奇艺员工：给高只是为了探索宇宙储备一手[坏笑]
程序猿.想跟东哥做兄弟：M
茅十八：m
程序猿.武当弟子：m
程序猿.荀攸：m
程序猿.武当弟子：调参，选模型不是技术吗？
程序猿.小虾米：xm
武当弟子：m
嵩山弟子：m
小米员工：m
楼主：你看一眼数据大概是个啥样子就知道怎么调了，最核心的还是根据数据是什么样子从而选择什么样的模型，当你模型选好之后，调参带来的效果非常有限
嵩山弟子[2]：M
嵩山弟子[3]：学算法需要多久
班淑娴：同问 前期从后端花了多久转起算法
北京百度网讯科技有限公司员工：m
马岱：我是做CV的，我这块最难的是分析解决问题的能力。训练了一个模型效果不好，你得知道为什么不好，是数据不行还是模型不行；效果好你也得知道为什么好，是选了更好更多的数据还是模型本身带来的提升，数据的提升在哪方面，模型的提升又是在哪方面。同事问你问题的时候你得清楚他的问题以及如何解决，同时还要给出足够令人信服的理由。初级算法工程师能在一个月内产出90%准确率的模型，高级算法工程师能在一周时间内产出90%准确率的模型。算法工程师的核心竞争力就是能在最短时间内解决算法工程中模糊的问题并且讲好问题背后的故事
平安科技(深圳)有限公司员工：我认为只有有能力发paper的才能算真正的算法。自从深度学习火了起来，招聘岗位直接全变成算法工程师了，水分很大
一方通行：你这个主要是用到数学建模吧
程序猿.eight：我后端也是crud，现在做个没啥业务量的项目，一点技术要求都没有了[笑哭]
曹洪：m
青岛大学员工：思想
程序猿.绿竹翁：m
深圳前海微众银行股份有限公司员工：看paper撸代码算嘛？羡慕算法工资这么高
程序猿.小虾米：我是算法转后端，想继续做算法[笑哭]
程序猿.武当弟子[2]：调参调不上去 不就说明你能力不够呗
美团点评员工[2]：m
楼主：至少在深度学习CV这一块，并不存在啥选型的问题吧？难道resnet和vgg或者是densenet还有数据偏好吗？不都是分类模型吗？
字节跳动员工：m
楼主：CV方面我做过，同样的数据，喂到不同的神经网络里面，结果基本都差不多。相反构造一个更好的分类体系带来的提升更明显
百度员工：你做这一年算法，业务指标提升了吗？
程序猿.班淑娴：为啥从算法转后端
楼主：想得美让你看paper