作者aabbcc520 (U質文)
看板Soft_Job
標題[討論] 想請問目前投入ML AI的效益
時間Sun Nov 12 09:35:34 2017
yoyo
我南部乘5啦
我目前是做後端的
（很菜，不到兩年經驗）
這幾天到台北參加2017AI科學年會
有點想投入進去（ML AI）
但我想深入的是演算法，
感覺這才是真功夫
小弟現在一直在想，
要嘗試著投入進去嗎？
不知道大家怎麼看?
但又怕被說跟風＝0＝
謝謝
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請支持
柏木由紀 (天氣姊姊) >/////<
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.109.127.5
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1F：推 ken9527k: 這不是跟風那什麼才是跟風...11/12 09:57
很棒的推文，謝謝
※ 編輯: aabbcc520 (140.109.127.5), 11/12/2017 10:04:32
2F：推 hduek153: 想做就做 你會怕被說那還不叫跟風...11/12 10:11
這樣聽起來，感覺真的將AI拿到應用端還有一段距離，但又覺得蠻有趣的，不然就是先做幾
個基本練習再觀望看看，感覺好吃數學QAQ
3F：→ ericrobin: 你就是跟風阿= =明擺著的事實還怕被說阿11/12 10:20
嗯嗯
※ 編輯: aabbcc520 (140.109.127.5), 11/12/2017 10:24:05
4F：推 shiauji: 這個...跟風沒差吧 你有興趣才重要 11/12 10:24
5F：推 steve1012: 想學就學有啥好問… 11/12 10:32
6F：→ keke0421: 你爽就好 想學就學 幹嘛還上來問 11/12 10:36
7F：推 s06yji3: 趕快跟風啊，不然再過幾年不知道被甩出幾條街之後了 11/12 10:37
8F：推 NodeWay: 想做就去做 有興趣最重要 11/12 10:38
9F：推 final01: 風哥~帶我走阿~~ 11/12 10:57
10F：→ diabloevagto: 就做吧，跟風沒什麼不對啊 11/12 10:58
11F：→ diabloevagto: 一堆人還不是跟風，領頭羊只有一個人 11/12 10:58
12F：推 steve1012: 跟風沒差 賺到錢才是真的 11/12 11:02
13F：推 Hornet7: 大部分的狀況下沒什麼效益，不管個人或企業，這個就是要 11/12 11:07
14F：→ Hornet7: 一直持續投入，不是跟風一陣子就能回收的。個人了話，最 11/12 11:08
15F：→ Hornet7: 好還是要練個其他專長，不然想上個AI課就飛天真是想太多 11/12 11:10
16F：→ ccfux: 我跳坑又退坑了 如果是想把演算法當興趣 在家玩玩蠻好的 11/12 11:20
17F：→ ccfux: 如果想當正職 考量一下真正玩得起演算法的地方你是否進得去 11/12 11:21
18F：推 Hornet7: 補充一下 以國家角色或有競爭力的企業來看 AI的還是需要 11/12 11:22
19F：→ LinuxKernel: 這一看就是完全在跟風... 11/12 11:23
20F：→ Hornet7: 放資源長期投入才對，即使短期看不到效益。 11/12 11:23
21F：推 ghmsxtwo: 勿忘生科 11/12 11:31
22F：推 Sieg2010: 現在投入都是跟風 11/12 11:35
23F：推 Hordor: 不用跟了，那職缺有統計、資工管、物理等系在搶 11/12 11:37
24F：推 del680202: 沒有個科班出身Ph.D 洗洗睡吧 11/12 11:47
25F：→ lukelove: 支持 ， 總有人要去幫忙試坑 11/12 12:18
26F：推 shortoneal: 你最多就是做工程吧，研究演算法你現在跟拼不過了 11/12 12:36
27F：→ shortoneal: 拼的過我想不會上來問這種問題 11/12 12:36
28F：→ F14A: 當做興趣玩一玩也不錯阿，想做就去做吧 11/12 12:44
29F：→ elements: 如果你在意效益，那你基本上就是跟風，那你就死定了。 11/12 12:53
30F：→ elements: 以這個產業變化的速度來看，你還沒獲得效益焦點就開始 11/12 12:53
31F：→ elements: 轉移了，你也很快就撐不下去了，找自己喜歡的才是正解 11/12 12:53
32F：→ DLHZ: 你做什麼還要怕被說話嗎 11/12 13:35
33F：→ LinuxKernel: 尤其又是演算法，先談談你的背景跟底子吧 11/12 13:38
34F：→ lukelove: 也是 一開始亮底牌 ntu cs的話 底下推文大概就不同了 11/12 13:45
35F：推 Csir: 不缺錢就去啊 11/12 14:04
36F：推 vi000246: 等個幾年收割別人的成果比較快 11/12 14:11
37F：推 XJY13: 可以在這篇一起問嗎？讀書時論文是資料探勘相關的，但是工 11/12 14:33
38F：→ XJY13: 作後停了接近四年，但還是軟體開發工作，想回去試試看這個 11/12 14:33
39F：→ XJY13: 方向，請問有什麼建議 11/12 14:33
40F：→ Knudsen: 五年前開始做才不是跟風 沒錯 你是跟風 11/12 14:36
41F：推 leoloveivy: 不是做CV NLP音訊 根本沒必要投入啊 DATA MINING學過 11/12 14:45
42F：→ leoloveivy: 就好吧 11/12 14:45
43F：推 kener1988: 如果你天生神力 學習比別人快 11/12 15:03
44F：→ kener1988: 就叫進去做啊 11/12 15:03
45F：→ kener1988: 哪來的自信覺得現在進去可以比 11/12 15:04
46F：→ kener1988: 在這領域研究好幾年的人一樣 11/12 15:04
47F：推 lspci: 沒差啦 不是四大科班的 都是三腳貓沒贏你多少 衝吧 11/12 15:17
48F：→ lspci: 一堆菜比八 筆電貼一張「我是資料蝌學家」就升天惹 11/12 15:19
49F：→ bestchiao: 如果不是走研究端的 ai當個工具就好 要當成就業主力還 11/12 15:20
50F：→ bestchiao: 是有點拼 11/12 15:20
51F：→ chuegou: 有興趣就試阿 不然你是想要怎樣回答 11/12 15:23
52F：推 stitchris: 是跟風沒錯啊 11/12 17:24
53F：推 yesyesyesyes: 炒作居多 等你學成 大概也GG了 11/12 19:39
54F：推 azurepipi: 其實很多老闆都在觀望而已 以為一個工程屍可以蒐集 標 11/12 21:49
55F：→ azurepipi: 註 建模 全包... 11/12 21:49
56F：推 wxtn: 我們公司做ML的 完全不會解決問題 沒效益 11/13 00:48
57F：推 Jotarun: 有興趣要拼演算法當然是可以 不過如果你後端專業 11/13 13:12
58F：→ Jotarun: 實際要把演算法上線有很多工程問題 11/13 13:12
59F：推 CHOCOLATER00: 應該說原本不是做類神經網路研究的，從12年後都在 11/16 13:23
60F：→ CHOCOLATER00: 跟風啊XDD，但做研究跟學東西從來都是這樣啊哪個熱 11/16 13:23
61F：→ CHOCOLATER00: 門就學哪個，態度比較重要吧！ 11/16 13:23
62F：推 hcchiang0806: AI ML 目前價值在晶片。演算法學很快。軟體google m 11/19 11:38
63F：→ hcchiang0806: icrosoft 會做好。可能會用免錢 11/19 11:38
64F：噓 supermmi: 一堆人只想射箭，也不知道靶在哪 11/21 19:13