p*******n
发帖数: 2697 | 1 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
管中窥豹，这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
方法的全面崛起，在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
而神经网络的全面崛起，从几年前的怀疑，到今年的全面投降，传统统计方法纷纷被打
得不能自理，基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
基本上所有方法都是曲折进步的，这几年神经网络井喷，主要原因是工具的完善，使得
门槛降低，大量研究人员涌入，使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋，一
旦优秀工具出现，前沿会迅速推进，迭代极快。但是很快也会碰到边界，就像统计方法
几年的hype过去后，就陷入困境。
但是就像弯曲房价，虽然会碰到淡季，泡沫破之后房价还是比泡沫出现前高，神经网络
取代传统统计方法已经是板上钉钉的事。如果你做的是监督学习，并且还在搞非神经网
络的方法，我建议你好好想想自己的未来。
神经网络的最大好处就是简单，对中国人来说，学过高数线代就够了，最多十几二十天
就能理解。工具方便，实验简单粗暴效果惊人。如今这个领域牛人多是华人，如微软邓
力极其带的一群华人。越南人，如Quoc，和一票欧洲人包括毛子。
我是建议马工业余搞搞神经网络，别被高大上的名词吓到，其实远远比之前的各种奇葩
统计方法简单得多。趁着东方提高自己，说不定就能摆脱普通马工，走上研发道路。这
种机遇不是每年都能遇到的。 |
e*******o
发帖数: 4654 | 2 卫东大牛如何看？
【在 p*******n 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
: 发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
: 标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
: 管中窥豹，这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
: 方法的全面崛起，在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
: 而神经网络的全面崛起，从几年前的怀疑，到今年的全面投降，传统统计方法纷纷被打
: 得不能自理，基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
: 基本上所有方法都是曲折进步的，这几年神经网络井喷，主要原因是工具的完善，使得
: 门槛降低，大量研究人员涌入，使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋，一
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x****u
发帖数: 44466 | 3 现在神经网络是个很好的忽悠人钱的机会，再过个一年两年，大家都明白了这玩意其实
用起来非常简单，就不好唬人了。
【在 p*******n 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
: 发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
: 标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
: 管中窥豹，这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
: 方法的全面崛起，在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
: 而神经网络的全面崛起，从几年前的怀疑，到今年的全面投降，传统统计方法纷纷被打
: 得不能自理，基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
: 基本上所有方法都是曲折进步的，这几年神经网络井喷，主要原因是工具的完善，使得
: 门槛降低，大量研究人员涌入，使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋，一
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w***g
发帖数: 5958 | 4 你说的对。我现在就是到网上找别人的model，跑一个乎悠人。现在他们还不知道这个
很容易做。其实更麻烦的是数据前期/后期处理。
现在这个领域最大的问题是看似这么多轮子，其实只有一个算法。哪天被新算法颠覆了，
这么多轮子全都会被一起干掉。我现在在做一些新算法的尝试，无奈要养家糊口实在
没啥时间。
【在 x****u 的大作中提到】
: 现在神经网络是个很好的忽悠人钱的机会，再过个一年两年，大家都明白了这玩意其实
: 用起来非常简单，就不好唬人了。
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l*******m
发帖数: 1096 | 5 这就和hadoop一样，懂了没啥，不懂就落伍了
【在 x****u 的大作中提到】
: 现在神经网络是个很好的忽悠人钱的机会，再过个一年两年，大家都明白了这玩意其实
: 用起来非常简单，就不好唬人了。
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S*******s
发帖数: 13043 | 6 for a dummy, how to catch? |
h****e
发帖数: 2125 | 7 哪个算法，大牛给个经典的教材link?
了，
【在 w***g 的大作中提到】
: 你说的对。我现在就是到网上找别人的model，跑一个乎悠人。现在他们还不知道这个
: 很容易做。其实更麻烦的是数据前期/后期处理。
: 现在这个领域最大的问题是看似这么多轮子，其实只有一个算法。哪天被新算法颠覆了，
: 这么多轮子全都会被一起干掉。我现在在做一些新算法的尝试，无奈要养家糊口实在
: 没啥时间。
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w***g
发帖数: 5958 | 8 我觉得一方面科技的发展确实激动人心，但另一方面码公的前景其实非常悲观。
其实自从工业革命以来一直都是这样：机器取代人力。只有造轮子是不变的主题。
放在大部分码公面前的只有两条路，一条是等着自己做的事情被自动化，然后吃
救济。另一条路就是造轮子根人拼。但是最终只会有一个轮子胜出，所以大部分
造轮子的人最后也得吃救济。想要活得好，只能不断找新的没有被自动化的事情
做，或者去造新的轮子。这些其实都没什么。我觉得比较悲哀的是很多人看到了
自己的职位被淘汰的命运，而无法突破工资势垒去另谋出路。
我说的是大趋势。随着技术跌代的加速，中产这个社会阶层将会消失，大部分人
最后都要不可避免地吃救济，然后时不时的有极少比例的穷人能直接越过中产成为
富人。新轮子的出现是间歇性的。目前基本上就是一个新轮子淘汰专业人员的一
个高峰，很多人投入了一辈子的技术这两年都被干掉了。川普有可能今年上台，
但他就是上了，也改不了美国黑墨化的大趋势。这个是生产力决定生产关系，
共产主义最终是通过全民吃救济来实现的。我觉得这个是熵增原理在社会学上的
体现，或者像老祖宗说的不患贫而患不均。按测度说，最后谁也别想比别人过得
更好。
【在 p*******n 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
: 发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
: 标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
: 管中窥豹，这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
: 方法的全面崛起，在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
: 而神经网络的全面崛起，从几年前的怀疑，到今年的全面投降，传统统计方法纷纷被打
: 得不能自理，基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
: 基本上所有方法都是曲折进步的，这几年神经网络井喷，主要原因是工具的完善，使得
: 门槛降低，大量研究人员涌入，使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋，一
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W***o
发帖数: 6519 | 9 我觉得要跳出这个怪圈自己找个熟悉的领域创业，创造能消费产生价值的产品出来才是
正道
【在 w***g 的大作中提到】
: 我觉得一方面科技的发展确实激动人心，但另一方面码公的前景其实非常悲观。
: 其实自从工业革命以来一直都是这样：机器取代人力。只有造轮子是不变的主题。
: 放在大部分码公面前的只有两条路，一条是等着自己做的事情被自动化，然后吃
: 救济。另一条路就是造轮子根人拼。但是最终只会有一个轮子胜出，所以大部分
: 造轮子的人最后也得吃救济。想要活得好，只能不断找新的没有被自动化的事情
: 做，或者去造新的轮子。这些其实都没什么。我觉得比较悲哀的是很多人看到了
: 自己的职位被淘汰的命运，而无法突破工资势垒去另谋出路。
: 我说的是大趋势。随着技术跌代的加速，中产这个社会阶层将会消失，大部分人
: 最后都要不可避免地吃救济，然后时不时的有极少比例的穷人能直接越过中产成为
: 富人。新轮子的出现是间歇性的。目前基本上就是一个新轮子淘汰专业人员的一
|
w***g
发帖数: 5958 | 10 你随便找个轮子学, theano, tensorflow, caffe都行，背后都是同一套东西。一通百
通。
【在 h****e 的大作中提到】
: 哪个算法，大牛给个经典的教材link?
:
: 了，
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W***o
发帖数: 6519 | 11 大多数人其实写半天也就是调调参数，画画图，按摩数据而已；机器学习，听起来名字
好听，大多数人还只是在卖概念阶段 |
d*******r
发帖数: 3299 | 12 这个问题我也想过，要直接越过中产阶级致富，自己是技术大牛可以走造轮子,
不是大牛应该造 application 卖钱，因为现在是组合轮子最好的时代.
当然，不是谁都能致富，所以要保持学好"技术贬值慢"的技术以温饱.
【在 w***g 的大作中提到】
: 我觉得一方面科技的发展确实激动人心，但另一方面码公的前景其实非常悲观。
: 其实自从工业革命以来一直都是这样：机器取代人力。只有造轮子是不变的主题。
: 放在大部分码公面前的只有两条路，一条是等着自己做的事情被自动化，然后吃
: 救济。另一条路就是造轮子根人拼。但是最终只会有一个轮子胜出，所以大部分
: 造轮子的人最后也得吃救济。想要活得好，只能不断找新的没有被自动化的事情
: 做，或者去造新的轮子。这些其实都没什么。我觉得比较悲哀的是很多人看到了
: 自己的职位被淘汰的命运，而无法突破工资势垒去另谋出路。
: 我说的是大趋势。随着技术跌代的加速，中产这个社会阶层将会消失，大部分人
: 最后都要不可避免地吃救济，然后时不时的有极少比例的穷人能直接越过中产成为
: 富人。新轮子的出现是间歇性的。目前基本上就是一个新轮子淘汰专业人员的一
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n******7
发帖数: 12463 | 13 就是说需要domain knowledge吧？
那我还是呆在老鼠圈好了
【在 W***o 的大作中提到】
: 我觉得要跳出这个怪圈自己找个熟悉的领域创业，创造能消费产生价值的产品出来才是
: 正道
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n******7
发帖数: 12463 | 14 看来主党才代表了先进生产力的方向
【在 w***g 的大作中提到】
: 我觉得一方面科技的发展确实激动人心，但另一方面码公的前景其实非常悲观。
: 其实自从工业革命以来一直都是这样：机器取代人力。只有造轮子是不变的主题。
: 放在大部分码公面前的只有两条路，一条是等着自己做的事情被自动化，然后吃
: 救济。另一条路就是造轮子根人拼。但是最终只会有一个轮子胜出，所以大部分
: 造轮子的人最后也得吃救济。想要活得好，只能不断找新的没有被自动化的事情
: 做，或者去造新的轮子。这些其实都没什么。我觉得比较悲哀的是很多人看到了
: 自己的职位被淘汰的命运，而无法突破工资势垒去另谋出路。
: 我说的是大趋势。随着技术跌代的加速，中产这个社会阶层将会消失，大部分人
: 最后都要不可避免地吃救济，然后时不时的有极少比例的穷人能直接越过中产成为
: 富人。新轮子的出现是间歇性的。目前基本上就是一个新轮子淘汰专业人员的一
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h****e
发帖数: 2125 | 15 背后那套东西是啥呢，有好的document吗？我完全是门外汉，纯感兴趣，没时间细看代
码了。
【在 w***g 的大作中提到】
: 你随便找个轮子学, theano, tensorflow, caffe都行，背后都是同一套东西。一通百
: 通。
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x****u
发帖数: 44466 | 16 CNN背后就是1981年生物炸药奖，上世纪50年代切开猫脑子研究的成果。
神经网络几十年历史，被无数概念思想启发过，但能搞成大事的只有CNN。
【在 h****e 的大作中提到】
: 背后那套东西是啥呢，有好的document吗？我完全是门外汉，纯感兴趣，没时间细看代
: 码了。
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l***j
发帖数: 59 | 17 神经网络这东西也不算什么新东西，而且跟传统的机器学习模型有着千丝万缕的联系，
你甚至可以把它想象成把一堆logistic regression用factor analysis的思想攒到一起
，训练方法也是传统ml用滥了的gradient descent
所以说 神经网络并不是那么太新的东西 认真学过传统ml方法的 就会明白我说的
个人认为 最大的机会是应用而不是理论创新
可以结合目前你的工作 把神经网络一个个替换掉目前的东西 看看有什么提高 然后吹
嘘一通 靠这个上位 这才是投资最少见效最快的。等这个技术滥大街了，你早就上位了
，也就不用担心技术落后了。新来的技术牛逼的，会成为你的手下。
至于技术学起来不难 门槛低 这都不是问题。你要是光想跟人拼纯技术，真不一定比刚
毕业的phd高多少。
有工作经验的优势在于，行业知识！行业知识！行业知识！这个才是让你脱颖而出体现
独特价值的地方。
技术是重要，但也是为商业服务的，不断提高自己的行业知识，这是让自己的工作持续
安全的关键 |
w****6
发帖数: 796 | 18 Can't agree more
独特价值的地方。
技术是重要，但也是为商业服务的，不断提高自己的行业知识，这是让自己的工作持续
安全的关键
【在 l***j 的大作中提到】
: 神经网络这东西也不算什么新东西，而且跟传统的机器学习模型有着千丝万缕的联系，
: 你甚至可以把它想象成把一堆logistic regression用factor analysis的思想攒到一起
: ，训练方法也是传统ml用滥了的gradient descent
: 所以说 神经网络并不是那么太新的东西 认真学过传统ml方法的 就会明白我说的
: 个人认为 最大的机会是应用而不是理论创新
: 可以结合目前你的工作 把神经网络一个个替换掉目前的东西 看看有什么提高 然后吹
: 嘘一通 靠这个上位 这才是投资最少见效最快的。等这个技术滥大街了，你早就上位了
: ，也就不用担心技术落后了。新来的技术牛逼的，会成为你的手下。
: 至于技术学起来不难 门槛低 这都不是问题。你要是光想跟人拼纯技术，真不一定比刚
: 毕业的phd高多少。
|
w********m
发帖数: 1137 | 19 具体哪个行业？
【在 l***j 的大作中提到】
: 神经网络这东西也不算什么新东西，而且跟传统的机器学习模型有着千丝万缕的联系，
: 你甚至可以把它想象成把一堆logistic regression用factor analysis的思想攒到一起
: ，训练方法也是传统ml用滥了的gradient descent
: 所以说 神经网络并不是那么太新的东西 认真学过传统ml方法的 就会明白我说的
: 个人认为 最大的机会是应用而不是理论创新
: 可以结合目前你的工作 把神经网络一个个替换掉目前的东西 看看有什么提高 然后吹
: 嘘一通 靠这个上位 这才是投资最少见效最快的。等这个技术滥大街了，你早就上位了
: ，也就不用担心技术落后了。新来的技术牛逼的，会成为你的手下。
: 至于技术学起来不难 门槛低 这都不是问题。你要是光想跟人拼纯技术，真不一定比刚
: 毕业的phd高多少。
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d*******r
发帖数: 3299 | 20 关键是，如果没站对边，有些行业知识也会过时
【在 l***j 的大作中提到】
: 神经网络这东西也不算什么新东西，而且跟传统的机器学习模型有着千丝万缕的联系，
: 你甚至可以把它想象成把一堆logistic regression用factor analysis的思想攒到一起
: ，训练方法也是传统ml用滥了的gradient descent
: 所以说 神经网络并不是那么太新的东西 认真学过传统ml方法的 就会明白我说的
: 个人认为 最大的机会是应用而不是理论创新
: 可以结合目前你的工作 把神经网络一个个替换掉目前的东西 看看有什么提高 然后吹
: 嘘一通 靠这个上位 这才是投资最少见效最快的。等这个技术滥大街了，你早就上位了
: ，也就不用担心技术落后了。新来的技术牛逼的，会成为你的手下。
: 至于技术学起来不难 门槛低 这都不是问题。你要是光想跟人拼纯技术，真不一定比刚
: 毕业的phd高多少。
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l***j
发帖数: 59 | 21 哪个行业都适用。
比如金融行业，不了解行业知识的话，都不知道哪个feature能用，哪个不能用，数据
也不知道问谁要。还有里面一大堆细节的东西，不了解这些，浑身的本事都使不出来。
【在 w********m 的大作中提到】
: 具体哪个行业？
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l***j
发帖数: 59 | 22 关键是，首先要意识到站到行业知识这边，在考虑具体往哪个方向靠。但至少都比押宝
纯技术要强。
【在 d*******r 的大作中提到】
: 关键是，如果没站对边，有些行业知识也会过时
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r******y
发帖数: 3838 | 23 效率高了，用的人少了，需要行业知识的人同样会少。除非这行本身就门槛很高找不到
人。
【在 l***j 的大作中提到】
: 哪个行业都适用。
: 比如金融行业，不了解行业知识的话，都不知道哪个feature能用，哪个不能用，数据
: 也不知道问谁要。还有里面一大堆细节的东西，不了解这些，浑身的本事都使不出来。
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c******3
发帖数: 6509 | 24 ANN有突破？好像近10年只是换了个概念忽悠钱啊。
一个1000欧姆电阻换成了10个100欧的，就号称爆炸性、突破性的进展 |
L****8
发帖数: 3938 | 25 我擦 你这个比喻太tmd正确了 哈哈
【在 c******3 的大作中提到】
: ANN有突破？好像近10年只是换了个概念忽悠钱啊。
: 一个1000欧姆电阻换成了10个100欧的，就号称爆炸性、突破性的进展
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