f********t 发帖数: 6999 | 1 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: fuckthrust (...), 信区: JobHunting
标 题: 别转machine learning,坚守马工
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jan 25 11:03:56 2017, 美东)
why? ml也是马工干的活啊
【 raul07 (utopian) 提到:】
版上不是有人说一定别碰ml,坚守马公吗 |
g****t 发帖数: 31659 | 2 这个看法是对的。machine learning还有图像,其实都是EE性质的活。
属于domain knowledge,会迅速屌丝化,然后只有几个老师傅能常年赚大钱。
通用性质的工具性质的CS知识,对大多数人更有用。
【在 f********t 的大作中提到】 : 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】 : 发信人: fuckthrust (...), 信区: JobHunting : 标 题: 别转machine learning,坚守马工 : 发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jan 25 11:03:56 2017, 美东) : why? ml也是马工干的活啊 : 【 raul07 (utopian) 提到:】 : 版上不是有人说一定别碰ml,坚守马公吗
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x****u 发帖数: 44466 | 3 卧槽dl的程序可不好写,各种工具概念比传统基于数据结构的要大n倍
【在 g****t 的大作中提到】 : 这个看法是对的。machine learning还有图像,其实都是EE性质的活。 : 属于domain knowledge,会迅速屌丝化,然后只有几个老师傅能常年赚大钱。 : 通用性质的工具性质的CS知识,对大多数人更有用。
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g****t 发帖数: 31659 | 4 你看看digital filtering的图。跟NN差不多,没学过的那也是天书。
10几年前digital就哀鸿遍野了。你再看看偏微分方程有限元什么的,那也是
分层分格点分步长,各种乱凑。这种东西开始都是黑科技,最后收敛了就不值钱了。
反过来说,例如服务业的程序。例如做个能被广泛接受的tool,
这活才是CS常吃常有的。最基本的,例如手机app。这种服务业的性质的
东西才是王道。
再有难度的东西,只要背后是数学物理原理,tool sets赶上来之后,
就会迅速屌丝化。
【在 x****u 的大作中提到】 : 卧槽dl的程序可不好写,各种工具概念比传统基于数据结构的要大n倍
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x****u 发帖数: 44466 | 5 信号处理是照抄算法即可,算法虽然偏数学点,编程还是老一套东西
可深度学习编程时要用的工具的深度和广度高了一个数量级啊,短期内没有通吃一切的
结构和模型诞生的可能。持续不断的看paper的结论和折腾工具就有所收获
编程这东西,能用数学严格描述定义的东西都卖不了好价钱,值钱的是离散的,基于复
杂图的,人类数学连边也摸不到的领域
【在 g****t 的大作中提到】 : 你看看digital filtering的图。跟NN差不多,没学过的那也是天书。 : 10几年前digital就哀鸿遍野了。你再看看偏微分方程有限元什么的,那也是 : 分层分格点分步长,各种乱凑。这种东西开始都是黑科技,最后收敛了就不值钱了。 : 反过来说,例如服务业的程序。例如做个能被广泛接受的tool, : 这活才是CS常吃常有的。最基本的,例如手机app。这种服务业的性质的 : 东西才是王道。 : 再有难度的东西,只要背后是数学物理原理,tool sets赶上来之后, : 就会迅速屌丝化。
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x***4 发帖数: 1815 | 6 除了最顶尖的人才,工资高低跟难不难一点关系都没有。工资高低取决于坑的数量。普
通cs的坑比dl多不止100倍。
【在 x****u 的大作中提到】 : 信号处理是照抄算法即可,算法虽然偏数学点,编程还是老一套东西 : 可深度学习编程时要用的工具的深度和广度高了一个数量级啊,短期内没有通吃一切的 : 结构和模型诞生的可能。持续不断的看paper的结论和折腾工具就有所收获 : 编程这东西,能用数学严格描述定义的东西都卖不了好价钱,值钱的是离散的,基于复 : 杂图的,人类数学连边也摸不到的领域
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d*******r 发帖数: 3299 | 7 关键是技术的通用性,适用面.
目前看来ML/NN/DL那些东西通用性和适用性还是广的.
EE那些东西黑科技,适用性就有限.
【在 g****t 的大作中提到】 : 你看看digital filtering的图。跟NN差不多,没学过的那也是天书。 : 10几年前digital就哀鸿遍野了。你再看看偏微分方程有限元什么的,那也是 : 分层分格点分步长,各种乱凑。这种东西开始都是黑科技,最后收敛了就不值钱了。 : 反过来说,例如服务业的程序。例如做个能被广泛接受的tool, : 这活才是CS常吃常有的。最基本的,例如手机app。这种服务业的性质的 : 东西才是王道。 : 再有难度的东西,只要背后是数学物理原理,tool sets赶上来之后, : 就会迅速屌丝化。
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x****u 发帖数: 44466 | 8 现在dl坑也多啊,不说别的,出名论文带源代码的都验证比较一遍,就是编程高手了
【在 x***4 的大作中提到】 : 除了最顶尖的人才,工资高低跟难不难一点关系都没有。工资高低取决于坑的数量。普 : 通cs的坑比dl多不止100倍。
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x****u 发帖数: 44466 | 9 他说的一点我非常同意,收敛了就不值钱了。
问题是DL好像是看不到收敛的希望啊,如果DL收敛是不是相当于人类完全掌握了获得宇
宙真理的最近路?
【在 d*******r 的大作中提到】 : 关键是技术的通用性,适用面. : 目前看来ML/NN/DL那些东西通用性和适用性还是广的. : EE那些东西黑科技,适用性就有限.
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g****t 发帖数: 31659 | 10 收敛到两部分。一部分工具成熟化,人员迅速屌丝化。
另一部分是剩余一些老大难问题,谁也不愿意再大规模投资这些
问题了。
: 他说的一点我非常同意,收敛了就不值钱了。
: 问题是DL好像是看不到收敛的希望啊,如果DL收敛是不是相当于人类完全掌握了
获得宇
: 宙真理的最近路?
【在 x****u 的大作中提到】 : 他说的一点我非常同意,收敛了就不值钱了。 : 问题是DL好像是看不到收敛的希望啊,如果DL收敛是不是相当于人类完全掌握了获得宇 : 宙真理的最近路?
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g****t 发帖数: 31659 | 11 EE适用性有限?谁家不是几十个CPu
: 关键是技术的通用性,适用面.
: 目前看来ML/NN/DL那些东西通用性和适用性还是广的.
: EE那些东西黑科技,适用性就有限.
【在 d*******r 的大作中提到】 : 关键是技术的通用性,适用面. : 目前看来ML/NN/DL那些东西通用性和适用性还是广的. : EE那些东西黑科技,适用性就有限.
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n******t 发帖数: 4406 | 12 信號處理顯然照抄算法那只能用來交作業。。。
商用的東西,我沒聽說能夠靠抄算法賣錢的,不管你是什麼方向的。
【在 x****u 的大作中提到】 : 信号处理是照抄算法即可,算法虽然偏数学点,编程还是老一套东西 : 可深度学习编程时要用的工具的深度和广度高了一个数量级啊,短期内没有通吃一切的 : 结构和模型诞生的可能。持续不断的看paper的结论和折腾工具就有所收获 : 编程这东西,能用数学严格描述定义的东西都卖不了好价钱,值钱的是离散的,基于复 : 杂图的,人类数学连边也摸不到的领域
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n******t 发帖数: 4406 | 13 人類沒有大規模戰爭,所以對技術突破的需求沒有讓主體人群happy的需求大。
這種情況下,沒有什麼人能去搞老大難問題。
【在 g****t 的大作中提到】 : 收敛到两部分。一部分工具成熟化,人员迅速屌丝化。 : 另一部分是剩余一些老大难问题,谁也不愿意再大规模投资这些 : 问题了。 : : : 他说的一点我非常同意,收敛了就不值钱了。 : : 问题是DL好像是看不到收敛的希望啊,如果DL收敛是不是相当于人类完全掌握了 : 获得宇 : : 宙真理的最近路? :
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x****u 发帖数: 44466 | 14 将来DL变的更强有力的话,可以把老大难问题揪出来鞭尸一遍,看哪一个能出点油水
【在 g****t 的大作中提到】 : 收敛到两部分。一部分工具成熟化,人员迅速屌丝化。 : 另一部分是剩余一些老大难问题,谁也不愿意再大规模投资这些 : 问题了。 : : : 他说的一点我非常同意,收敛了就不值钱了。 : : 问题是DL好像是看不到收敛的希望啊,如果DL收敛是不是相当于人类完全掌握了 : 获得宇 : : 宙真理的最近路? :
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g****t 发帖数: 31659 | 15 是,上量的拿去卖的算法。哪怕是最小二乘法这样很成熟的,
也要几周仔细看。
【在 n******t 的大作中提到】 : 信號處理顯然照抄算法那只能用來交作業。。。 : 商用的東西,我沒聽說能夠靠抄算法賣錢的,不管你是什麼方向的。
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x****u 发帖数: 44466 | 16 商用也是一两个算法砸大量人力去写和测,和今天的AI玩法完全不一样
【在 n******t 的大作中提到】 : 信號處理顯然照抄算法那只能用來交作業。。。 : 商用的東西,我沒聽說能夠靠抄算法賣錢的,不管你是什麼方向的。
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d*******r 发帖数: 3299 | 17 我指的是搞EE用的那些技术,适合搞那些底层的开发.
搞上层应用层的技术,适用面更广. ML这种偏上层应用.
【在 g****t 的大作中提到】 : EE适用性有限?谁家不是几十个CPu : : : 关键是技术的通用性,适用面. : : 目前看来ML/NN/DL那些东西通用性和适用性还是广的. : : EE那些东西黑科技,适用性就有限. :
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w***g 发帖数: 5958 | 18 AI也一样是砸大量人力去写和测,没啥不一样的。
就是alphago这种娱乐性的背后都一堆人在做。
【在 x****u 的大作中提到】 : 商用也是一两个算法砸大量人力去写和测,和今天的AI玩法完全不一样
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g****t 发帖数: 31659 | 19 我卖过算法给世界最大的公司之一。
我一个人写的。一小点东西,测了几百页slides。
只要你水平比客户水平高,
Exhaust了所有力所能及的uncertainty。
买家看的人也都是同行,一眼就能看出你尽责了。
当然,这些都是sales事先搞定。工程师确保不出错即可。
: 商用也是一两个算法砸大量人力去写和测,和今天的AI玩法完全不一样
【在 x****u 的大作中提到】 : 商用也是一两个算法砸大量人力去写和测,和今天的AI玩法完全不一样
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x****u 发帖数: 44466 | 20 能合格运用ai工具的还是少啊,不能人海战术。国内BAT现在就是人海,也没搞出大新
闻来。
【在 w***g 的大作中提到】 : AI也一样是砸大量人力去写和测,没啥不一样的。 : 就是alphago这种娱乐性的背后都一堆人在做。
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T*******e 发帖数: 4928 | 21 懂行的说说,machine learning 值得入吗?
【在 f********t 的大作中提到】 : 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】 : 发信人: fuckthrust (...), 信区: JobHunting : 标 题: 别转machine learning,坚守马工 : 发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jan 25 11:03:56 2017, 美东) : why? ml也是马工干的活啊 : 【 raul07 (utopian) 提到:】 : 版上不是有人说一定别碰ml,坚守马公吗
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