每个行业都有自己高端和中低端人才的需求，这个并不是机器学习和人工智能领域的独有特点。团子认为规律是这样的，如果一个行业属于新兴行业，行业前景和方向充满各种不确定性的时候，那么对高端人才的需求是最主要的，这个时候不怎么需要中低端人才，因为不太帮的上忙。如果一个行业已经逐渐趋向成熟，开始了大规模资金涌入，启动大规模开发的时候，这个时候对中低端的人才需求将开始凸显，因为需要大规模的开发的人力需求。

机器学习和人工智能行业现在还是处于黑暗丛林之中。有很多方向，各种不确定性，需要科学家和研究员的基础研究，来揣摩正确的方向，探索未知的可能，并且未来大规模开发引路，避免无谓的投入。这种研究并非不具备高等数学能力的人可以做得到的。所以现在在机器学习和人工智能领域要求的都是高端人才，薪水也比其它领域高上数倍。

机器学习面前已知算法可以简单描述一下，看看你是不是具备这个能力优化或者引入新的算法。普通的硕士，如果不是有数学天赋或者人工智能算法专业领域的也不一定合适。所以即使是硕士，也是百里挑一，才能进入这个领域。

①回归算法

②基于实例的算法

③正则算法

④决策树学习

⑤贝叶斯方法

⑥基于核的算法

⑦人工智能网络

⑧降维算法

9⃣ ，还有很多等你研究

团子认为，面前没有哪一种算法可以真实描述这个世界。每种算法都是尽量模拟，试图接近这个世界真实的本源。但是以我们目前的能力。往往每种算法都有它的局限性，都只适合特定的场景，并没有找到一种通用型的算法。通用型的算法，他是要和物理学结合起来。比如爱因斯坦毕生的精力都投入在统一场论，想找到一个统一的方程来描述这个世界四种的力场。人工智能也是这样，他想找到一个统一的算法来描述这个世界所有的因果关系。这个非常烧脑的领域。也许毕生的精力投入，都未必会有产出。

未来当人工智能逐渐成熟起来，有了具体方向的具体描述，需要很多具体性的工作的时候，那么就需要更多硕士，本科甚至专科的开发工程师介入进来，因为大规模的开发工作，并不太需要人工智能的高端知识，只需要了解和培训别人已经研究好的算法，具备一些基本的代码知识，比如python，就可以进行开发工作。那时候就是人工智能领域真正成熟，可以大规模改变世界的时候。