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1oNflow
V2EX  ›  职场话题

你喜欢机器学习的什么地方?

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  •   1oNflow · 2019-03-17 01:40:16 +08:00 via iPhone · 2575 次点击
    这是一个创建于 1839 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    标题是最近找机器学习岗实习时被问道的一个问题,当时被问的哑口无言。一方面这个问题挺虚的,不知道从什么角度入手,另一方面,我发现自己其实真的不喜欢机器学习,对科研,对算法一点兴趣都没有,申请完全因为大家都争着去做而跟风,说这个职位薪水高,职业壁垒高。但就算最后侥幸进了这行,每天工作可能也不会开心吧。

    现在读研,做什么所谓人工智能的东西,写不出论文,每天都很痛苦。回想起来之前写 java web 项目的时候,虽然也遇到很多问题查也查不到答案,但一步步推测试验解决问题的感觉真的很快乐。有人说 985 本国外硕校招不试试机器学习、数据分析可惜了,但真的想不明白为什大家一定要挤这个独木桥,美国 master 毕业也大部分去做了 SDE 了,算法起码得 PhD 吧,可感觉国内网上人均算法……

    如果大家觉得我 naive,2019 年做 java web 迟早后悔,请打醒我……不过目前怎么也得搞一阵子机器学习了,因为还得混毕业。
    16 条回复    2019-03-17 12:20:17 +08:00
    Humorce
        1
    Humorce  
       2019-03-17 01:43:14 +08:00   ❤️ 4
    机器学 习,学 习 强国
    kisara
        2
    kisara  
       2019-03-17 01:44:04 +08:00 via iPhone
    现在国内很多 985 的硕士生 都不懂科研
    相反清华北大的本科生 在 AAAI IJCAI 上狂发文章 连 CVPR ICLR 等等也发了不少

    其实读硕士 时间能力上绝对够你做科研的 但真正考验的人 是环境
    Antidictator
        3
    Antidictator  
       2019-03-17 02:10:23 +08:00 via iPhone
    室友调侃说饿死都不做 web,没前途的 hhh 开玩笑别当真。

    说下自己的感觉,java 做了也两年了,可能一直在小公司,觉得都是业务 curd,偶尔兼职下运维服务器之类的东西。很高级的分布式啊高并发也用的比较少,不算 demo,在生产环境就用过 redis 而已。

    如果学历提上去了,可能能有机会去大点的厂,互联网公司啊,做一些真的挑战性比较强的东西,真的有业务场景支撑你用分布式高并发 zookepper 等框架,但又觉得不做算法有点可惜。毕竟码农也是有阶级之分的,可能还没有接触太深,不知道算法到底水有多深吧,最多转行失败回来搞 java,饿不死咯,但是自己放弃这么一个机会,不会甘心的。

    感觉我这段时间是写给自己的话,希望 op 不要介意,2333。
    UN2758
        4
    UN2758  
       2019-03-17 04:32:28 +08:00
    机器学习,学到自闭
    takato
        5
    takato  
       2019-03-17 05:30:47 +08:00
    科研并不意味着一定要在一个科研机构,也并不意味着一定得是硕士或者 PhD
    l1ve
        6
    l1ve  
       2019-03-17 07:53:21 +08:00 via iPhone
    炼丹???
    kimown
        7
    kimown  
       2019-03-17 09:21:28 +08:00 via Android   ❤️ 1
    回答 钱 不就完了
    yangzhezjgs
        8
    yangzhezjgs  
       2019-03-17 09:22:58 +08:00
    大多数人只是跟风,支持楼主,做自己喜欢的事会更快乐
    saluton
        9
    saluton  
       2019-03-17 10:35:47 +08:00
    因为钱多
    NarwhalL
        10
    NarwhalL  
       2019-03-17 10:51:37 +08:00
    因为要吃饭啊
    ipwx
        11
    ipwx  
       2019-03-17 11:04:54 +08:00   ❤️ 1
    @kisara AAAI IJCAI 是水会。。。

    清本 ICLR 发了不少?你逗我? ICLR 一年才录几篇?

    ICLR 和 AAAI IJCAI 完全不是一类会议,要求有深度的。你看看这篇被拒稿的拒稿意见:

    https://openreview.net/forum?id=Hyg74h05tX

    这个二作 Xi Chen 好歹是当年一作和 Kingma 合作过的作者( Variational Lossy Auto-encoder )。
    ipwx
        12
    ipwx  
       2019-03-17 11:10:47 +08:00   ❤️ 2
    @1oNflow 其实机器学习的东西也是一步步推测试验解决问题…… 如果你不能以这种方式研究,而是读一堆论文,看到一个 trick 就放到你的模型里面试一试,基本上还都没有用处,那确实挺痛苦的。

    机器学习的东西,看多了论文,大致上得有一种“啊这个 trick 放到我的模型里面到底会不会有用”的基本判断,甚至你得没看论文也能想出一些 trick (当然大概率最后发现别人已经提出过了)。这种境界就不会痛苦了。
    ipwx
        13
    ipwx  
       2019-03-17 11:12:20 +08:00   ❤️ 2
    @1oNflow 更进步一个层次,你得知道你所研究的领域的发展脉络、有什么问题。以及最重要的,要明白有什么根本性问题一直没有解决,但是包括大佬都只能暂时避而不谈。还有和其他领域的联系。

    当然,以上所有,你都得有比较扎实的数学基础。
    nimrc
        14
    nimrc  
       2019-03-17 11:21:16 +08:00
    机器学习如果和 web 钱一样多,90%都会转行
    Kilerd
        15
    Kilerd  
       2019-03-17 11:24:16 +08:00 via iPhone
    玄学调参?
    kisara
        16
    kisara  
       2019-03-17 12:20:17 +08:00
    @ipwx
    虽然我也认同 AAAI IJCAI 的声望和 ICLR NeurIPS 有差距 但是说这俩是水会 我是没有这个资格的
    另外关于清本发了多少篇 ICLR 的问题 我可以告诉你 我认识的人里面是个位数 毕竟我的圈子就那么大 有人发了 在我看来就算不少了 我也没说过清本在 ICLR 发了几十篇、上百篇文章 我想说的只是清北已经有挺多本科生 科研做得挺不错的
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