特别加餐 | “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？

有解决推荐问题的“银弹”吗？

到底怎样的模型结构是最优的模型结构，跟你的业务特点和数据特点强相关。因此，在模型结构的选择上，没有“银弹”，没有最优，只有最合适。

在工作中避免学生思维

把业界的主流方法告诉你，期望你建立起来的是一套知识体系和方法论，而不是一套能让你一劳永逸的模型参数，因为“银弹”并不存在。

算法工程师正确的工作方法

做算法工程师，首先要有扎实全面的技术功底，但更重要的其实是自信和务实的精神，不迷信所谓的权威模型，不试图寻找万能的参数，从业务出发，从用户的真实行为出发，才能够构建出最适合你业务场景的推荐模型 。

小结

在解决推荐问题上，我认为是没有“银弹”的，特别是在模型结构这个点上，我们必须综合考虑自己的业务特点和数据特点，在实践中不断进行参数调优，才能找到最合适自己业务场景的模型。事实上，不仅仅是推荐问题，对于其他问题来说，我也不建议同学们去追求所谓的“银弹”。换句话说，我们必须要尽量避免学生思维，不要总是试图去寻找标准答案，而是应该尽可能多地掌握业界的主流技术手段，丰富自己的“武器库”，建立自己的知识框架。这样，我们才能在面对实际工作中复杂问题的时候，找到最合适的兵器。除此之外，作为一名算法工程师，我建议你在工作中按照“问题提出”，“数据和业务探索”，“提出初始解决方案”，“解决方案调优”，“工程落地调整”，“生产环境上线”，“迭代与复盘”的顺序，去完成整个的项目周期。这是能帮助你快速建立起正确方法论的有效途径。总的来说，算法工程师是一份极有挑战的工作，相比研发岗有非常确定的项目目标，算法的优化工作往往需要我们自己去找到那个可以提升的点，自己去找到那组最合适的参数，并且可以完成生产环境的工程实现。这给了我们极大的灵活性，也给了我们不小的业绩压力。希望这节课可以帮助你纠正一些误区，与你共勉。