作者JingJing00 (晶晶)
看板Soft_Job
标题Re: [请益] deep learning怎麽学习？
时间Sun Jul 30 04:52:51 2017
※ 引述《beaprayguy (小羊快跑啊)》之铭言：
: 最近被deepmind的AI震惊
: AI最核心部分是deep learning
: 阅读文献得知，deep learning
: 是透过artificial neural network
: 透过一层一层neuron堆叠，得到一个output
: 目前解决方法是找到gradient descent
: 或者现今有比他更好的方式？
: 透过和标准答案的loss，取得最低点。
: 但过多层可能导致Vanishing Gradient
: 都是最低点，可能要透过调整达成
: 若想自学要从哪一方面进入，若相关职缺基础门槛是什麽。
: 今年30岁，想做一个人工智慧梦。
: 请问有可能的挂吗
免费课程
https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
Udacity 比 coursera好, 因为有更多的习题, 也比较接近业界
比较麻烦的是能发挥舞台的公司不多, 职缺也不多, 可以去glassdoor看一下
而且职缺都要有相关的论文发表
如果没拿个phd, 很难达到门槛
有些小公司有些这方面机会没错, 但资料基础设施还没做起来
资料品质很糟, 工作有很大部分会变成在建资料基础设施
毕竟市场上愿意做资料基础设施的人比想做DP的难找多了
小公司找不到这一批人, 只有大公司才会有
但大公司只要有很多论文发表的人
所以要这职缺的门槛, 现在确实蛮高的
不过再过几年一些资料基础设施越趋成熟, 情况也许会大不相同
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1F：推 Kazimir: 我不知道该不该推荐这门课的原因是 严格说起来这门课是在 07/30 04:54
2F：→ Kazimir: 教你怎麽用tensorflow.. 07/30 04:55
3F：→ laputaflutin: 这篇正解，一堆人要当资料分析师，基础设施都没有 07/30 09:29
4F：→ laputaflutin: ，是要分析什麽啦Orz ，讲的ML, DL 多厉害，结果问 07/30 09:30
5F：→ laputaflutin: 题一堆都是DB、资料结构blablabla 07/30 09:30
6F：→ laputaflutin: 连python环境变数都要苦逼工程师帮忙设定QQ 07/30 09:38
7F：→ robler: 只要徵资料分析师，随便都有一大堆人应徵，但是要找资料 07/30 10:11
8F：→ robler: 工程师就很难 07/30 10:12
9F：→ robler: 因为做这些基础建设要的都是真工夫，不能只出嘴 07/30 10:13
10F：推 askia: 台湾有很多公司都想跟风做这块，但是没人没设备没资料 07/30 12:47
11F：→ askia: 但是只要有钱，人跟设备不是问题，不过资料无解 07/30 12:47
12F：→ askia: 没资料想做这块，就好像没汉堡肉想做汉堡一样 07/30 12:47
13F：→ askia: 之前还遇过洲子街上一家小喇叭公司想跟风做推荐系统 07/30 12:48
14F：→ askia: 结果不但主管一问三不知，公司内部什麽也没有 07/30 12:49
15F：推 wxtn: 狂推这篇文跟推文 敝公司就是这种状况XD 07/30 13:46
16F：→ wxtn: 资料品质差不知道是要搞什麽ML DL 07/30 13:47
17F：推 preed: 推好文章 讲得一针见血 07/30 16:13
18F：→ julian07027: 正解，台湾实际的状况，资料工程和分析很模糊 07/30 19:28
19F：推 lovesora: 资料建立资料清理是在做苦工吧 都尽量找现成了 07/31 10:32