作者del680202 (HANA)
看板Soft_Job
标题Re: [请益] 机器学习在台湾的出路
时间Mon Aug 28 18:34:15 2017
※ 引述《popo14777 (草草)》之铭言：
: 以前硕士有做过机器学习，用的语言是Matlab(LIBSVM)、Python(scikit-learn)
: 都是用监督式学习来做预测(y's=实数)，
: 演算法大多都用SVR、随机森林、回归树、整体式学习等
这让我想到
我之前问我在大鬼岛的上司，他在机器学习领域工作了很长一段时间
我问我想从大数据转机器学习这条路有没有什麽办法
他劝我死心，那些大厂已经把机器学习的产品包的太好了你阿骂都会用
除非真的进入那些领航的大厂
否则当SE起码还有饭吃，现在跟风投入机器学习领域几年後就会没饭吃了
诸如此类
我不是这方面的行家也没办法说啥
有没有神人出来说说看法
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1F：推 SILee: 老实说，我同意他的看法 08/28 18:39
2F：推 bxc: 大鬼岛? 08/28 18:40
3F：→ SILee: 我觉得ML和AI在市场上已经被炒作得太过火了 08/28 18:40
4F：→ SILee: 迟早有天会走上.com的老路，大爆炸重整 08/28 18:40
5F：→ SILee: 只是到时候市场上会留下来的是哪家现在还是个问号 08/28 18:41
6F：→ SILee: 极有可能还是G社就是了 08/28 18:41
7F：→ bobju: 这个逻辑好像套用到任何领域也都通..结论 鬼岛死路一条? 08/28 18:42
8F：推 SILee: 悲观一点来说，是死路一条没错啊 08/28 18:44
9F：→ SILee: 也不想想看那几家世界级的大厂在这领域已经投入几千个博士 08/28 18:45
10F：→ SILee: 花了几年的时间和几亿的研发经费下去搞 08/28 18:45
11F：推 starcraftiii: 我是领域内的人，我赞同他讲的 08/28 18:45
12F：→ SILee: 现在才想切入去做早就已经太慢了 08/28 18:46
13F：→ SILee: 台湾的产业问题一直都是这样——跟风 08/28 18:46
14F：→ SILee: 这种企业与政府文化不改，死路一条有啥好意外的 08/28 18:47
15F：→ SILee: 这年代的科技业要成功，就是要当议题的主导者 08/28 18:49
16F：→ SILee: 台湾在这方面真的是非常弱 08/28 18:49
17F：→ SILee: 当人家已经在思考下个世代的产业与议题时 08/28 18:50
18F：→ SILee: 台湾是才刚要跟风这个世代当红的东西 08/28 18:50
19F：→ robler: 想跟风又不想花钱 这个领域人才就是一切 然後又想尽办法 08/28 18:57
20F：→ robler: 打压劳工，花两悠买设备不手软，加两千薪水就唉唉叫 08/28 18:58
21F：→ MasterChang: 目前状况就是这样....除非做的东西很新 08/28 18:58
22F：→ robler: 说要能研发出三小我是不信啦 08/28 18:58
23F：→ senjor: 同意啊，就哪个老板会想请你去重写里面的数学模型...现有 08/28 19:19
24F：→ senjor: 的都是一堆强者写出来的，你能应用的很漂亮才是重点了 08/28 19:20
25F：推 mathrew: 我工作上有碰到一点点ML 同意大鬼岛上司讲的 08/28 20:58
26F：推 laba5566: 你老板是对的 美国也是这样 除了少数几家愿意养研究员 08/28 22:27
27F：→ laba5566: 现在DS有慢慢往OR靠的趋势 公司内部internal consulting 08/28 22:28
28F：→ laba5566: 不是除搞ML 一般人现在搞这个是死路一条 08/28 22:29
29F：推 senjor: 我觉得现在一堆人把kernel讲得太神，好像不会数学去写就会 08/28 22:35
30F：→ senjor: 没有未来，其实反而是调整或者研发数学模型的工作难找啊 08/28 22:36
31F：嘘 Sixigma: ...包的好是不用自造轮子，为什麽这样就没得发展？ 08/28 23:27
32F：→ Sixigma: 你只需要轮子就能当车开吗 08/28 23:27
33F：推 shortoneal: 这个领域跟风感觉能吃的很少，连汤都没得喝 08/28 23:38
34F：→ shortoneal: 到最後又变成单纯的养人给老外用 08/28 23:38
35F：推 uly: LAMP非常成熟了 所以大家来做WEB已经没前途了??? 08/29 10:48
36F：→ uly: 重点是你要怎麽把KERNEL用在不同的产业DATA上 改进产能 08/29 10:48
37F：→ uly: 开发出原本做不到的附加价值 应用KERNEL创造新的商机不是吗? 08/29 10:49
38F：推 uly: 那又何必去想做不出新的LAMP(KERNEL)这件事呢? 08/29 10:53
39F：→ uly: 目前各个产业经过WEB CLOUD的後的转型或多或少都有DATA 08/29 10:55
40F：→ uly: 怎麽去用这些AI KERNEL开发出新的自动化价值 就有新的需求 08/29 10:56
41F：→ uly: 新的工程师职缺出来 这不就是新领域的未来吗? 08/29 10:57
42F：推 mdkn35: SVM的kernel应该是指投射到特徵空间? 08/29 14:25
43F：推 f496328mm: 大致上是指投射到超平面没错，有RBF、poly等等，更高 08/29 20:54
44F：→ f496328mm: 维度有可能将 data 分开 08/29 20:54