l*8
2 楼
很多领域都是缺专家，不缺一般水平的。
e*o
3 楼
对于多数人，是个hype。
l*z
4 楼
朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
【在 e*******o 的大作中提到】
: 对于多数人，是个hype。
【在 e*******o 的大作中提到】
: 对于多数人，是个hype。
q*q
5 楼
搞机器学习的人，理论水平拼不过专搞应用数学统计专业的。想走尖端路线，必须得精
通理论。现阶段机器学习基本上仍然是基于数理统计。
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
通理论。现阶段机器学习基本上仍然是基于数理统计。
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
D*a
6 楼
缺专家级别的，但是不缺工人
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
c*l
7 楼
machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
西. CS时髦的称之为machine learning.
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
西. CS时髦的称之为machine learning.
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
k*a
8 楼
好用能解决问题就行，何必在意叫什么名字呢？
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
s*r
9 楼
不如像赵大牛，当app server的专家，入门级的ML，赵大牛也懂一些
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
M*6
10 楼
挺好啊，CMU都有Machine Learning department了，说明ML未来发展不会太差吧？ ML
应用领域太多，而且里面的数学只是也很有用。
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
应用领域太多，而且里面的数学只是也很有用。
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
m*2
11 楼
一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
r*g
12 楼
现在还是火但是只能去大厂
Google
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
z*e
13 楼
我最近发现好像某些地方已经开始用上了语音识别了
比如au政府的某个部门，我昨天打电话问他们一些事
都是自动语音服务，然后问我出了什么问题
我说了下，然后就转入相关部门服务
这是你软干的嘛？
【在 r**********g 的大作中提到】
: 现在还是火但是只能去大厂
:
: analysist
: 这种
r*g
14 楼
语音识别到处都在做。倒不一定是我软。十有八九买的nuance的solution
【在 z****e 的大作中提到】
:
: 我最近发现好像某些地方已经开始用上了语音识别了
: 比如au政府的某个部门，我昨天打电话问他们一些事
: 都是自动语音服务，然后问我出了什么问题
: 我说了下，然后就转入相关部门服务
: 这是你软干的嘛？
【在 z****e 的大作中提到】
:
: 我最近发现好像某些地方已经开始用上了语音识别了
: 比如au政府的某个部门，我昨天打电话问他们一些事
: 都是自动语音服务，然后问我出了什么问题
: 我说了下，然后就转入相关部门服务
: 这是你软干的嘛？
d*z
15 楼
-------------------------------
主要是缺乏突破性的概念和理论。跟AI处境类似。
你说呢？在这情况下算不算缺人？算不算hype？
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
z*e
16 楼
make sense
主要我觉得他们做得不错
我说了几个，都很快识别出来
【在 r**********g 的大作中提到】
: 语音识别到处都在做。倒不一定是我软。十有八九买的nuance的solution
主要我觉得他们做得不错
我说了几个，都很快识别出来
【在 r**********g 的大作中提到】
: 语音识别到处都在做。倒不一定是我软。十有八九买的nuance的solution
z*e
17 楼
这跟ee有什么关系？
你都说了是统计和线代
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
l*z
18 楼
ML和AI不是一回事吗？
【在 d**z 的大作中提到】
:
: -------------------------------
: 主要是缺乏突破性的概念和理论。跟AI处境类似。
: 你说呢？在这情况下算不算缺人？算不算hype？
【在 d**z 的大作中提到】
:
: -------------------------------
: 主要是缺乏突破性的概念和理论。跟AI处境类似。
: 你说呢？在这情况下算不算缺人？算不算hype？
l*z
19 楼
data analysist 不算ML吧，属于统计分析的范畴
Google
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
c*l
20 楼
也算。你去学Machine Learning的课，刚开始就是讲统计，线性回归的东西。
【在 l*****z 的大作中提到】
: data analysist 不算ML吧，属于统计分析的范畴
:
: Google
: analysist
: 这种
【在 l*****z 的大作中提到】
: data analysist 不算ML吧，属于统计分析的范畴
:
: analysist
: 这种
h*3
21 楼
machine learning基本上是统计的东西。EE那点东西，很多也是从统计里面来的。
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
B*i
22 楼
负责地说， 今后这几年是deep learning 爆炸性发展的几年。 有条件的朋友千万别错
过了这一波
过了这一波
l*z
23 楼
貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
l*8
24 楼
很多领域都是缺专家，不缺一般水平的。
e*o
25 楼
对于多数人，是个hype。
l*z
26 楼
朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
【在 e*******o 的大作中提到】
: 对于多数人，是个hype。
【在 e*******o 的大作中提到】
: 对于多数人，是个hype。
q*q
27 楼
搞机器学习的人，理论水平拼不过专搞应用数学统计专业的。想走尖端路线，必须得精
通理论。现阶段机器学习基本上仍然是基于数理统计。
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
通理论。现阶段机器学习基本上仍然是基于数理统计。
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
D*a
28 楼
缺专家级别的，但是不缺工人
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
c*l
29 楼
machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
西. CS时髦的称之为machine learning.
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
西. CS时髦的称之为machine learning.
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
k*a
30 楼
好用能解决问题就行，何必在意叫什么名字呢？
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
s*r
31 楼
不如像赵大牛，当app server的专家，入门级的ML，赵大牛也懂一些
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
M*6
32 楼
挺好啊，CMU都有Machine Learning department了，说明ML未来发展不会太差吧？ ML
应用领域太多，而且里面的数学只是也很有用。
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
应用领域太多，而且里面的数学只是也很有用。
【在 l*****z 的大作中提到】
: 朋友的小孩刚上大学读计算机，建议搞机器学习方向合适吗？
m*2
33 楼
一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
r*g
34 楼
现在还是火但是只能去大厂
Google
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
z*e
35 楼
我最近发现好像某些地方已经开始用上了语音识别了
比如au政府的某个部门，我昨天打电话问他们一些事
都是自动语音服务，然后问我出了什么问题
我说了下，然后就转入相关部门服务
这是你软干的嘛？
【在 r**********g 的大作中提到】
: 现在还是火但是只能去大厂
:
: analysist
: 这种
r*g
36 楼
语音识别到处都在做。倒不一定是我软。十有八九买的nuance的solution
【在 z****e 的大作中提到】
:
: 我最近发现好像某些地方已经开始用上了语音识别了
: 比如au政府的某个部门，我昨天打电话问他们一些事
: 都是自动语音服务，然后问我出了什么问题
: 我说了下，然后就转入相关部门服务
: 这是你软干的嘛？
【在 z****e 的大作中提到】
:
: 我最近发现好像某些地方已经开始用上了语音识别了
: 比如au政府的某个部门，我昨天打电话问他们一些事
: 都是自动语音服务，然后问我出了什么问题
: 我说了下，然后就转入相关部门服务
: 这是你软干的嘛？
d*z
37 楼
-------------------------------
主要是缺乏突破性的概念和理论。跟AI处境类似。
你说呢？在这情况下算不算缺人？算不算hype？
【在 l*****z 的大作中提到】
: 貌似FLG都号称缺ML人才，但是版上不少ML方向毕业的也没有拿多牛的offer
z*e
38 楼
make sense
主要我觉得他们做得不错
我说了几个，都很快识别出来
【在 r**********g 的大作中提到】
: 语音识别到处都在做。倒不一定是我软。十有八九买的nuance的solution
主要我觉得他们做得不错
我说了几个，都很快识别出来
【在 r**********g 的大作中提到】
: 语音识别到处都在做。倒不一定是我软。十有八九买的nuance的solution
z*e
39 楼
这跟ee有什么关系？
你都说了是统计和线代
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
l*z
40 楼
ML和AI不是一回事吗？
【在 d**z 的大作中提到】
:
: -------------------------------
: 主要是缺乏突破性的概念和理论。跟AI处境类似。
: 你说呢？在这情况下算不算缺人？算不算hype？
【在 d**z 的大作中提到】
:
: -------------------------------
: 主要是缺乏突破性的概念和理论。跟AI处境类似。
: 你说呢？在这情况下算不算缺人？算不算hype？
l*z
41 楼
data analysist 不算ML吧，属于统计分析的范畴
Google
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
c*l
42 楼
也算。你去学Machine Learning的课，刚开始就是讲统计，线性回归的东西。
【在 l*****z 的大作中提到】
: data analysist 不算ML吧，属于统计分析的范畴
:
: Google
: analysist
: 这种
【在 l*****z 的大作中提到】
: data analysist 不算ML吧，属于统计分析的范畴
:
: analysist
: 这种
h*3
43 楼
machine learning基本上是统计的东西。EE那点东西，很多也是从统计里面来的。
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
【在 c*********l 的大作中提到】
: machine learning基本上是统计加线性代数,时髦一点的加点神经网络,其实都是EE的东
: 西. CS时髦的称之为machine learning.
B*i
44 楼
负责地说， 今后这几年是deep learning 爆炸性发展的几年。 有条件的朋友千万别错
过了这一波
过了这一波
A*Y
45 楼
外行问一句， 这个machine learning and deep learning 是同一个东西吗？
b*e
46 楼
more details?
deep learning sounds like easy stuff... < 2,000 lines of code .... is enough
for the convolutional NN.
--------------
发信人: Bonzi (我以前和姚明一个队的), 信区: JobHunting
标 题: Re: 机器学习是hype还是真的缺人？
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Sep 27 21:41:45 2015, 美东)
负责地说， 今后这几年是deep learning 爆炸性发展的几年。 有条件的朋友千万别错
过了这一波
deep learning sounds like easy stuff... < 2,000 lines of code .... is enough
for the convolutional NN.
--------------
发信人: Bonzi (我以前和姚明一个队的), 信区: JobHunting
标 题: Re: 机器学习是hype还是真的缺人？
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Sep 27 21:41:45 2015, 美东)
负责地说， 今后这几年是deep learning 爆炸性发展的几年。 有条件的朋友千万别错
过了这一波
S*n
47 楼
什么样的offer算是牛的offer？
FLG其实对于学ML的人是不利的，很多牛人不愿或者不屑或者没时间去刷题，进不了FLG
并不等于人家不牛。
很多人说自己是ML方向的，但是做的其实是生物或者网络的，只是用到了一些ML的
model，更有人其实只是上了几门ML的课。现在随便一个人都敢说自己是ML的。ML方向
做理论做得好的，找工作都找得很轻松很容易，如果能耐下心来刷题的话，基本都能横
扫。
今年ML方向教职非常好找，全美200多个职位空缺，很多真正的牛人去学术界了
FLG其实对于学ML的人是不利的，很多牛人不愿或者不屑或者没时间去刷题，进不了FLG
并不等于人家不牛。
很多人说自己是ML方向的，但是做的其实是生物或者网络的，只是用到了一些ML的
model，更有人其实只是上了几门ML的课。现在随便一个人都敢说自己是ML的。ML方向
做理论做得好的，找工作都找得很轻松很容易，如果能耐下心来刷题的话，基本都能横
扫。
今年ML方向教职非常好找，全美200多个职位空缺，很多真正的牛人去学术界了
l*z
48 楼
200多？一年毕业的ML博士也没有200吧，
FLG
【在 S**********n 的大作中提到】
: 什么样的offer算是牛的offer？
: FLG其实对于学ML的人是不利的，很多牛人不愿或者不屑或者没时间去刷题，进不了FLG
: 并不等于人家不牛。
: 很多人说自己是ML方向的，但是做的其实是生物或者网络的，只是用到了一些ML的
: model，更有人其实只是上了几门ML的课。现在随便一个人都敢说自己是ML的。ML方向
: 做理论做得好的，找工作都找得很轻松很容易，如果能耐下心来刷题的话，基本都能横
: 扫。
: 今年ML方向教职非常好找，全美200多个职位空缺，很多真正的牛人去学术界了
FLG
【在 S**********n 的大作中提到】
: 什么样的offer算是牛的offer？
: FLG其实对于学ML的人是不利的，很多牛人不愿或者不屑或者没时间去刷题，进不了FLG
: 并不等于人家不牛。
: 很多人说自己是ML方向的，但是做的其实是生物或者网络的，只是用到了一些ML的
: model，更有人其实只是上了几门ML的课。现在随便一个人都敢说自己是ML的。ML方向
: 做理论做得好的，找工作都找得很轻松很容易，如果能耐下心来刷题的话，基本都能横
: 扫。
: 今年ML方向教职非常好找，全美200多个职位空缺，很多真正的牛人去学术界了
e*a
49 楼
一年毕业的ML博士 at least 2000
D*g
50 楼
精辟见血
Google
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
analysist
这种
【在 m***2 的大作中提到】
: 一般火都是理论上有个东西大家突然觉得它很好用，能解决实际问题，最开始是Google
: baidu搜索带来的自然语言处理方面的研究火了一阵子，后来data mining 在广告推荐
: 上很好用，火了一阵子，之后deep learning在语音识别方面的神奇效果让大家又激动
: 了一把，Google now Siri神马的，现在理论上好玩的东西基本被玩过了，除非发现新
: 的应用，现阶段应该不需要太多这方面的人，跟行业经验结合比较紧的data analysist
: 应该一直会招，但是门槛不会高，用个python 处理点特征再用个现成的模型算一算这种
D*g
51 楼
归根到底还不是“刷题”给害的。
对岗位很适合的人不会刷题过不了面试进不去，会刷题的没行业经验的靠刷题进去了出
不了货日子过的够呛试用期不到就被fire了。
FLG
【在 S**********n 的大作中提到】
: 什么样的offer算是牛的offer？
: FLG其实对于学ML的人是不利的，很多牛人不愿或者不屑或者没时间去刷题，进不了FLG
: 并不等于人家不牛。
: 很多人说自己是ML方向的，但是做的其实是生物或者网络的，只是用到了一些ML的
: model，更有人其实只是上了几门ML的课。现在随便一个人都敢说自己是ML的。ML方向
: 做理论做得好的，找工作都找得很轻松很容易，如果能耐下心来刷题的话，基本都能横
: 扫。
: 今年ML方向教职非常好找，全美200多个职位空缺，很多真正的牛人去学术界了
对岗位很适合的人不会刷题过不了面试进不去，会刷题的没行业经验的靠刷题进去了出
不了货日子过的够呛试用期不到就被fire了。
FLG
【在 S**********n 的大作中提到】
: 什么样的offer算是牛的offer？
: FLG其实对于学ML的人是不利的，很多牛人不愿或者不屑或者没时间去刷题，进不了FLG
: 并不等于人家不牛。
: 很多人说自己是ML方向的，但是做的其实是生物或者网络的，只是用到了一些ML的
: model，更有人其实只是上了几门ML的课。现在随便一个人都敢说自己是ML的。ML方向
: 做理论做得好的，找工作都找得很轻松很容易，如果能耐下心来刷题的话，基本都能横
: 扫。
: 今年ML方向教职非常好找，全美200多个职位空缺，很多真正的牛人去学术界了
f*o
52 楼
一线公司的ML组你不是这方面的科班PHD最好别进，就算你拼了命刷题刷进去，也是个
给大牛们端盘子打杂的命。
给大牛们端盘子打杂的命。
T*u
53 楼
他软连自己老板的话都听不懂。
【在 z****e 的大作中提到】
:
: 这跟ee有什么关系？
: 你都说了是统计和线代
【在 z****e 的大作中提到】
:
: 这跟ee有什么关系？
: 你都说了是统计和线代
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