作者ga6611220 (疥疮猫)
看板Soft_Job
标题[请益] 大四毕业前机器学习规划
时间Tue Apr 4 20:25:14 2017
软体版的前辈先进们，晚安
小弟中部私大资管大四生
因为对java,app没兴趣，喜欢C,python
最近开始尝试机器学习的领域
我是从
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
这里选Yoshua Bengio的电子书看
读腻了就看个youtube的分享听听高手的理解
目前的认知大概落在：
机器不知道哪些特徵useful->representation learning->autoencoder
Deep learning->MLP->模仿生物大脑->ANN...
然後开始K基本的线代
在这边想问板上各位先进
都是怎麽学习ML的
或者愿意提供其他的建议
我真的很希望有一天可以写出自己的AI
不用叫我念硕，当完兵开始还学贷QQ
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1F：推 jj0321: 拿Kaggle来练, 把学到的拿去实作会比较有感觉 04/04 20:32
2F：→ f496328mm: AI太快了 先玩玩ML 找一些data试试看 04/04 20:33
3F：→ f496328mm: R也不错 ML用R DL用python 04/04 20:35
4F：推 akpipnlge: 因为语言而喜欢一个领域XDD 04/04 20:37
6F：→ f496328mm: 高手就献丑了 DL 要用GPU 好难玩 04/04 20:37
7F：推 ghmsxtwo: 很少看到同时喜欢C跟Python的 04/04 20:48
8F：推 evan176: 搞懂optimization，练习写出一个NN就差不多了 04/04 21:00
10F：→ aa155495: 上课同时写作业，比较有方向 04/04 21:07
11F：→ aa155495: 先对ML有个通盘的了解，再往类神经网路前进比较好 04/04 21:08
12F：→ aa155495: 一些基本观念，梯度下降、overfitting、model selection 04/04 21:12
13F：→ aa155495: supervised learning、unsupervised learning 04/04 21:12
14F：→ aa155495: reinforcement learning、transfer learning 04/04 21:13
15F：→ aa155495: 先对以上这些东西，有个基本的认识，再去参加kaggle 04/04 21:15
16F：→ aa155495: 不然很可能只是在那边瞎tune参数，连overfitting都不知 04/04 21:15
17F：推 jigfopsda: 先上田神的ML啊XD 04/04 22:05
19F：推 goldflower: 我只觉得你的->顺序很怪啊XD 04/04 22:10
20F：推 goldflower: 知乎其实有蛮多资讯的也可以查查 04/04 22:19
21F：推 Morphee: 大四k线代？ 哪是大ㄧ大二在k的吧？ 04/04 22:21
22F：推 ghmsxtwo: 原po资管可能没修线代 04/04 22:31
23F：→ aa155495: 不过大四才读ML，又不打算读研，这样找相关工作会有难度 04/04 23:21
24F：→ aa155495: 准备时间有点太短... 04/04 23:22
25F：→ manaup: 毕业多年後自学ML才感受到线代的魅力 重读一下线代臭了吗 04/04 23:42
26F：推 jj0321: 短时间内没有作品的话,先从Web相关的工作边做边自修吧~ 04/04 23:43
27F：→ jj0321: 我也是钱的压力,没有继续读研,下班後自学想做的东西 04/04 23:44
28F：推 jj0321: 只是好累就是了XD 04/04 23:46
29F：→ physheepy: 数学基础太薄弱了 你有太多东西要补 诚心建议念硕 04/05 01:37
30F：→ physheepy: 补充一下做ML懂数学与不懂数学造成的差距:不懂->可靠经 04/05 01:46
31F：→ physheepy: 验与尝试学会call api做出一些成果 但是优化参数能力薄 04/05 01:47
32F：→ physheepy: 弱 基本上就是靠try and error 这样去试 可能欠缺修改 04/05 01:48
33F：→ physheepy: 现有api功能的能力 04/05 01:51
34F：推 WashFreeID: 除非四大+相关lab 新人根本不可能找到ML相关工作 04/05 09:26
35F：推 xsssxxzz: 读统计比较实际吧 读线代有点偏了 04/05 09:30
36F：→ Murasaki0110: 好一点的公司这都是找博的 别想了 04/05 09:48
37F：推 Sidney0503: 先把林轩田影片看完再说 04/05 09:49
38F：推 hung0724: 学了 ML 才体会到数学的美感XD 04/05 10:14
39F：推 jjjkid: 线代是很基础的东西吧 怎能说走偏了 04/05 10:51
40F：推 evan176: 统计的知识要有但吃最多的还是线代 04/05 11:05
41F：推 kyuudonut: 觉得读线代有点偏的人有念过统计吗 XDDD 04/05 11:38
43F：→ smalldra: 但是 真的想研究还是得吃学历才能进那些公司 04/05 12:37
44F：→ smalldra: 除非你是贾伯斯等类那种一个人就能创业打天下的人 04/05 12:37
45F：推 s89227: 读线代有点偏?认真吗wwwwwww 04/05 12:40
46F：→ physheepy: 睡一觉起来发现我怎打try and error该是trial (题外话 04/05 13:03
47F：推 weilun911: 推田神影片！！！ 04/05 14:03
48F：推 fasterrcnn: 读一些经典paper对实作满有帮助的 04/05 15:34
49F：→ f496328mm: 想问经典的PAPER有哪些 04/05 15:56
50F：→ DrTech: 资管没学过线性代数很平常 04/05 16:15
51F：推 tingwei0924: 先看Andrew Ng 在coursera的课 04/05 16:16
52F：→ DrTech: 线代基本上懂矩阵运算，看得懂论文表达式就好。 04/05 16:18
53F：→ DrTech: 的确统计，机率。用得多太多了。 04/05 16:19
54F：→ DrTech: 实务上，谁会没事去推导线代理论呢?又不走学术发Paper。 04/05 16:21
55F：推 tingwei0924: 类神经网路看 NTUEE 李宏毅老师在youtube 上的教学 04/05 16:22
56F：推 tingwei0924: 课程 04/05 16:22
57F：推 evan176: 也要有理论基础才看得懂论文表达式 04/05 17:31
58F：→ booloo: 推林轩田的课程，他的课看懂了再去Kaggle吧 04/05 22:23
59F：推 booloo: 如果对ML有兴趣，线代还是要学一下，到看得懂Paper的程度 04/05 22:30
60F：推 booloo: TensorFlow 有兴趣也可以摸摸，不过这是实作用的工具。 04/05 22:34
61F：推 stosto: 我也被学贷啊，念完硕士半年还完，你私立大概一年，但如果 04/06 00:37
62F：→ stosto: 你只有大学毕业加上你的学历，我想还完时间不会比念完硕士 04/06 00:37
63F：→ stosto: 好到哪 04/06 00:37
64F：推 fasterrcnn: Faster rcnn满经典的押XD 04/06 01:17
65F：推 goldflower: songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap 04/06 04:28
66F：→ goldflower: 以上github 04/06 04:29
67F：推 sttagomantis: 我之前写过一篇文你可以a一下 看完你大概就知道了 04/07 21:04
68F：→ sttagomantis: 简单说我还是建议从轩田或宏毅老师的课开始 04/07 21:07
69F：→ sttagomantis: 不建议直接啃那本DL的经典 那本不好啃 04/07 21:07
70F：推 vul3kuo: 认真说还是要念硕 念完硕就会觉得大学做的都是玩具 04/22 12:54
71F：推 brian980466: 推宏毅的课 实作导向 04/25 02:46