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简单说说这几年机器学习的形势 (转载)
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简单说说这几年机器学习的形势 (转载)# Programming - 葵花宝典
p*n
1
很自然很漂亮 台词也不少,蛮惊艳的
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N*D
2
☆─────────────────────────────────────☆
Notsaw (没看见 -- 系统发文延时 10 分钟) 于 (Fri Sep 17 01:35:05 2010, 美东) 提到:
价钱差不多,但是功能多多了,又小一点,拿着很方便
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fading (逝) 于 (Fri Sep 17 01:44:08 2010, 美东) 提到:
啥屏幕?

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NKVD (Chuikov) 于 (Fri Sep 17 01:44:36 2010, 美东) 提到:
aoled aleod stuff like that
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qqjf (2只手) 于 (Fri Sep 17 01:45:33 2010, 美东) 提到:
NEED ANY PLAN FOR IT?
☆─────────────────────────────────────☆
Notsaw (没看见 -- 系统发文延时 10 分钟) 于 (Fri Sep 17 01:45:54 2010, 美东) 提到:
屏幕真的不重要
有几个人买了网板是打算斜着看的
除非是炫耀给别人看
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typical (高天流云) 于 (Fri Sep 17 01:47:51 2010, 美东) 提到:
ipad我都嫌有点小,看pdf不得劲
7寸的,更没兴趣了
☆─────────────────────────────────────☆
Notsaw (没看见 -- 系统发文延时 10 分钟) 于 (Fri Sep 17 01:49:33 2010, 美东) 提到:
那你期待 iphone4 的屏幕密度做到 10 寸那么大吧,hoho
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typical (高天流云) 于 (Fri Sep 17 02:03:08 2010, 美东) 提到:
能做到那么大我肯定再买一个ipad,hoho
samsung的captivate的屏幕也很赞,不过据说三星不把这个屏幕用在他的pad上面。
☆─────────────────────────────────────☆
dsb (大手笔) 于 (Fri Sep 17 03:29:52 2010, 美东) 提到:
冲击个屁,无论ipad还是三爽,都是nano market里的大熊猫。你来说说拿这玩意能干
些什么呢?什么人出门时还需要专门在包理放一个这玩意?
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yiyuanlouzu (不破楼兰终不回) 于 (Fri Sep 17 12:57:09 2010, 美东) 提到:
not oled. just normal tft
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autumnworm (虫子,秋天的) 于 (Fri Sep 17 13:47:16 2010, 美东) 提到:
不看好。价格没优势,别家的粉丝忠诚度比蝈蝈家的差太多了。
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weidong (伊拉克学习小组副组长) 于 (Fri Sep 17 14:11:09 2010, 美东) 提到:
三爽这次标价很情绪化. 它可能自认为自己是神鸡, 所以要高价. 但是广大群众
的心目中的三爽还是一个山寨. 说白了还是棒子的自大心理作怪.
刚刚看到新闻说三爽被美帝电信和连通合伙坑了一把:
http://www.engadget.com/2010/09/16/samsung-galaxy-tab-loses-voi
所以...看来要悲剧了....
老乔是很狡猾的. IPAD虽然有很多问题, 但是刚出来的时候的确有神鸡的风范. 一开始
大家猜的价格是1000刀起价, 结果他才要500刀. 于是大家疯狂购买. 然后乔总说这个
鸡要吃APPLE STORE里的饲料, 那可是上好的精饲料, 贵啊. 所以老乔是一个一体化
, 系统化的奸商. 鸡也买, 饲料也卖, 很有才.
不知道安猪市场里面猪饲料的分成是如何的. GOOGLE提成么? 然后硬件厂家除了造
机器, 软件上有分红么.
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autumnworm (虫子,秋天的) 于 (Fri Sep 17 14:17:05 2010, 美东) 提到:
500刀第一眼觉得还是不错了,不过开始以为用osx,后来仔细一看是ios...
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weidong (伊拉克学习小组副组长) 于 (Fri Sep 17 14:19:23 2010, 美东) 提到:
没有办法的事情, 所以....既然不能抵抗, 那就闭眼享受吧.
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autumnworm (虫子,秋天的) 于 (Fri Sep 17 14:24:11 2010, 美东) 提到:
不买就好了,赫赫。500刀大号ipod还是有点烧的。
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weidong (伊拉克学习小组副组长) 于 (Fri Sep 17 14:32:13 2010, 美东) 提到:
我进了。都是我下的那堆playboy闹的,一直没有好办法看。这也是我不会进七寸板的
原故。屏幕小,看不清一些细节。
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beattie (永恒的猪肉卷) 于 (Fri Sep 17 14:33:30 2010, 美东) 提到:
朦胧也是美
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autumnworm (虫子,秋天的) 于 (Fri Sep 17 14:35:31 2010, 美东) 提到:
恩。7寸有点小。800*600分辨率看网页一般也需要横向滚动,9-10寸应该更实用点,对
俺来说上网1024分辨率算比较硬的指标,当然最硬还是价格。:)
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wesley (向左向右) 于 (Fri Sep 17 14:55:56 2010, 美东) 提到:
有帮人本来离开office必须带笔记本,有pad后就不需要了,因为Y们要做的就是在是开会
的时候回个email,看看股票指数,偶尔做记录,上个日程啥的。尽管你说得对,没人
出门
约会带pad,但是pad能做不开本来用笔记本做的事情。
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daye520 (哈哈) 于 (Fri Sep 17 15:13:01 2010, 美东) 提到:
开会的时候想改个ppt咋办?
开会
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mfnx (yxinar) 于 (Fri Sep 17 15:16:59 2010, 美东) 提到:
三星本本到底多少钱?
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weidong (伊拉克学习小组副组长) 于 (Fri Sep 17 15:19:41 2010, 美东) 提到:
用手画。
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USMLESTEPS (USMLE123) 于 (Fri Sep 17 15:20:29 2010, 美东) 提到:
啥细节?直接看到一个个淋球菌?
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weidong (伊拉克学习小组副组长) 于 (Fri Sep 17 15:44:58 2010, 美东) 提到:
你这个小盆友很不浪漫。
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beattie (永恒的猪肉卷) 于 (Fri Sep 17 15:49:33 2010, 美东) 提到:
看playboy江神马浪漫
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larrabee (larrabee) 于 (Fri Sep 17 15:52:03 2010, 美东) 提到:
话说现在谁还看这玩意?
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bread22 (bread22) 于 (Fri Sep 17 16:14:08 2010, 美东) 提到:
个头比ipad小,卖得比ipad贵,牌子又没ipad硬,三丧想什么呢?
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wesley (向左向右) 于 (Fri Sep 17 16:59:13 2010, 美东) 提到:
牛人都是发给email叫学生或者手下改,或者报告的时候口头改。
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fading (逝) 于 (Fri Sep 17 17:01:40 2010, 美东) 提到:
cow only use hand writing slides
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weidong (伊拉克学习小组副组长) 于 (Fri Sep 17 17:18:33 2010, 美东) 提到:
极度自卑引发的极度自大.
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weidong (伊拉克学习小组副组长) 于 (Fri Sep 17 17:19:30 2010, 美东) 提到:
自然是经典萎缩男啊.
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Lwangls (老王老师) 于 (Fri Sep 17 18:10:05 2010, 美东) 提到:
我觉得啊那个德国的WEPAD还要强不少
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Red327 (red327) 于 (Sat Sep 18 16:11:37 2010, 美东) 提到:
好奇一下,公牛用啥? lol
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antee (蚂蚁) 于 (Mon Sep 20 21:54:32 2010, 美东) 提到:
跟硬件收入比,那个app的饲料就是毛毛雨吧
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p*n
3
【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
管中窥豹,这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
方法的全面崛起,在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
而神经网络的全面崛起,从几年前的怀疑,到今年的全面投降,传统统计方法纷纷被打
得不能自理,基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
基本上所有方法都是曲折进步的,这几年神经网络井喷,主要原因是工具的完善,使得
门槛降低,大量研究人员涌入,使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋,一
旦优秀工具出现,前沿会迅速推进,迭代极快。但是很快也会碰到边界,就像统计方法
几年的hype过去后,就陷入困境。
但是就像弯曲房价,虽然会碰到淡季,泡沫破之后房价还是比泡沫出现前高,神经网络
取代传统统计方法已经是板上钉钉的事。如果你做的是监督学习,并且还在搞非神经网
络的方法,我建议你好好想想自己的未来。
神经网络的最大好处就是简单,对中国人来说,学过高数线代就够了,最多十几二十天
就能理解。工具方便,实验简单粗暴效果惊人。如今这个领域牛人多是华人,如微软邓
力极其带的一群华人。越南人,如Quoc,和一票欧洲人包括毛子。
我是建议马工业余搞搞神经网络,别被高大上的名词吓到,其实远远比之前的各种奇葩
统计方法简单得多。趁着东方提高自己,说不定就能摆脱普通马工,走上研发道路。这
种机遇不是每年都能遇到的。
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p*n
4
就是男人啥的,没看到啊

【在 p******n 的大作中提到】
: 很自然很漂亮 台词也不少,蛮惊艳的
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e*o
5
卫东大牛如何看?

【在 p*******n 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
: 发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
: 标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
: 管中窥豹,这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
: 方法的全面崛起,在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
: 而神经网络的全面崛起,从几年前的怀疑,到今年的全面投降,传统统计方法纷纷被打
: 得不能自理,基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
: 基本上所有方法都是曲折进步的,这几年神经网络井喷,主要原因是工具的完善,使得
: 门槛降低,大量研究人员涌入,使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋,一

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p*n
6
不过前面兄弟提到了,迅哥儿估计不肯漏点,戏份比小韩要少很多,

【在 p******n 的大作中提到】
: 很自然很漂亮 台词也不少,蛮惊艳的
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x*u
7
现在神经网络是个很好的忽悠人钱的机会,再过个一年两年,大家都明白了这玩意其实
用起来非常简单,就不好唬人了。

【在 p*******n 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
: 发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
: 标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
: 管中窥豹,这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
: 方法的全面崛起,在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
: 而神经网络的全面崛起,从几年前的怀疑,到今年的全面投降,传统统计方法纷纷被打
: 得不能自理,基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
: 基本上所有方法都是曲折进步的,这几年神经网络井喷,主要原因是工具的完善,使得
: 门槛降低,大量研究人员涌入,使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋,一

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b*s
8
???
Yoona-939?
Rose?
总共没有几句话啊?Yoona-939还被大肥猪操……

很自然很漂亮 台词也不少,蛮惊艳的

【在 p******n 的大作中提到】
: 很自然很漂亮 台词也不少,蛮惊艳的
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w*g
9
你说的对。我现在就是到网上找别人的model,跑一个乎悠人。现在他们还不知道这个
很容易做。其实更麻烦的是数据前期/后期处理。
现在这个领域最大的问题是看似这么多轮子,其实只有一个算法。哪天被新算法颠覆了,
这么多轮子全都会被一起干掉。我现在在做一些新算法的尝试,无奈要养家糊口实在
没啥时间。

【在 x****u 的大作中提到】
: 现在神经网络是个很好的忽悠人钱的机会,再过个一年两年,大家都明白了这玩意其实
: 用起来非常简单,就不好唬人了。

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S*a
10
纯牌龙套阿
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l*m
11
这就和hadoop一样,懂了没啥,不懂就落伍了

【在 x****u 的大作中提到】
: 现在神经网络是个很好的忽悠人钱的机会,再过个一年两年,大家都明白了这玩意其实
: 用起来非常简单,就不好唬人了。

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b*m
12
嗯,纯配角。

【在 S*****a 的大作中提到】
: 纯牌龙套阿
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S*s
13
for a dummy, how to catch?
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s*y
14
这都可以看出来吗?她就出来几个镜头。

【在 p******n 的大作中提到】
: 很自然很漂亮 台词也不少,蛮惊艳的
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h*e
15
哪个算法,大牛给个经典的教材link?

了,

【在 w***g 的大作中提到】
: 你说的对。我现在就是到网上找别人的model,跑一个乎悠人。现在他们还不知道这个
: 很容易做。其实更麻烦的是数据前期/后期处理。
: 现在这个领域最大的问题是看似这么多轮子,其实只有一个算法。哪天被新算法颠覆了,
: 这么多轮子全都会被一起干掉。我现在在做一些新算法的尝试,无奈要养家糊口实在
: 没啥时间。

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w*g
16
我觉得一方面科技的发展确实激动人心,但另一方面码公的前景其实非常悲观。
其实自从工业革命以来一直都是这样:机器取代人力。只有造轮子是不变的主题。
放在大部分码公面前的只有两条路,一条是等着自己做的事情被自动化,然后吃
救济。另一条路就是造轮子根人拼。但是最终只会有一个轮子胜出,所以大部分
造轮子的人最后也得吃救济。想要活得好,只能不断找新的没有被自动化的事情
做,或者去造新的轮子。这些其实都没什么。我觉得比较悲哀的是很多人看到了
自己的职位被淘汰的命运,而无法突破工资势垒去另谋出路。
我说的是大趋势。随着技术跌代的加速,中产这个社会阶层将会消失,大部分人
最后都要不可避免地吃救济,然后时不时的有极少比例的穷人能直接越过中产成为
富人。新轮子的出现是间歇性的。目前基本上就是一个新轮子淘汰专业人员的一
个高峰,很多人投入了一辈子的技术这两年都被干掉了。川普有可能今年上台,
但他就是上了,也改不了美国黑墨化的大趋势。这个是生产力决定生产关系,
共产主义最终是通过全民吃救济来实现的。我觉得这个是熵增原理在社会学上的
体现,或者像老祖宗说的不患贫而患不均。按测度说,最后谁也别想比别人过得
更好。

【在 p*******n 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
: 发信人: pcdor (锅巴), 信区: JobHunting
: 标 题: 简单说说这几年机器学习的形势
: 发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jun 16 01:19:35 2016, 美东)
: 管中窥豹,这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
: 方法的全面崛起,在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
: 而神经网络的全面崛起,从几年前的怀疑,到今年的全面投降,传统统计方法纷纷被打
: 得不能自理,基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
: 基本上所有方法都是曲折进步的,这几年神经网络井喷,主要原因是工具的完善,使得
: 门槛降低,大量研究人员涌入,使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋,一

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W*o
17
我觉得要跳出这个怪圈自己找个熟悉的领域创业,创造能消费产生价值的产品出来才是
正道

【在 w***g 的大作中提到】
: 我觉得一方面科技的发展确实激动人心,但另一方面码公的前景其实非常悲观。
: 其实自从工业革命以来一直都是这样:机器取代人力。只有造轮子是不变的主题。
: 放在大部分码公面前的只有两条路,一条是等着自己做的事情被自动化,然后吃
: 救济。另一条路就是造轮子根人拼。但是最终只会有一个轮子胜出,所以大部分
: 造轮子的人最后也得吃救济。想要活得好,只能不断找新的没有被自动化的事情
: 做,或者去造新的轮子。这些其实都没什么。我觉得比较悲哀的是很多人看到了
: 自己的职位被淘汰的命运,而无法突破工资势垒去另谋出路。
: 我说的是大趋势。随着技术跌代的加速,中产这个社会阶层将会消失,大部分人
: 最后都要不可避免地吃救济,然后时不时的有极少比例的穷人能直接越过中产成为
: 富人。新轮子的出现是间歇性的。目前基本上就是一个新轮子淘汰专业人员的一

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w*g
18
你随便找个轮子学, theano, tensorflow, caffe都行,背后都是同一套东西。一通百
通。

【在 h****e 的大作中提到】
: 哪个算法,大牛给个经典的教材link?
:
: 了,

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W*o
19
大多数人其实写半天也就是调调参数,画画图,按摩数据而已;机器学习,听起来名字
好听,大多数人还只是在卖概念阶段
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d*r
20
这个问题我也想过,要直接越过中产阶级致富,自己是技术大牛可以走造轮子,
不是大牛应该造 application 卖钱,因为现在是组合轮子最好的时代.
当然,不是谁都能致富,所以要保持学好"技术贬值慢"的技术以温饱.

【在 w***g 的大作中提到】
: 我觉得一方面科技的发展确实激动人心,但另一方面码公的前景其实非常悲观。
: 其实自从工业革命以来一直都是这样:机器取代人力。只有造轮子是不变的主题。
: 放在大部分码公面前的只有两条路,一条是等着自己做的事情被自动化,然后吃
: 救济。另一条路就是造轮子根人拼。但是最终只会有一个轮子胜出,所以大部分
: 造轮子的人最后也得吃救济。想要活得好,只能不断找新的没有被自动化的事情
: 做,或者去造新的轮子。这些其实都没什么。我觉得比较悲哀的是很多人看到了
: 自己的职位被淘汰的命运,而无法突破工资势垒去另谋出路。
: 我说的是大趋势。随着技术跌代的加速,中产这个社会阶层将会消失,大部分人
: 最后都要不可避免地吃救济,然后时不时的有极少比例的穷人能直接越过中产成为
: 富人。新轮子的出现是间歇性的。目前基本上就是一个新轮子淘汰专业人员的一

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n*7
21
就是说需要domain knowledge吧?
那我还是呆在老鼠圈好了

【在 W***o 的大作中提到】
: 我觉得要跳出这个怪圈自己找个熟悉的领域创业,创造能消费产生价值的产品出来才是
: 正道

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n*7
22
看来主党才代表了先进生产力的方向

【在 w***g 的大作中提到】
: 我觉得一方面科技的发展确实激动人心,但另一方面码公的前景其实非常悲观。
: 其实自从工业革命以来一直都是这样:机器取代人力。只有造轮子是不变的主题。
: 放在大部分码公面前的只有两条路,一条是等着自己做的事情被自动化,然后吃
: 救济。另一条路就是造轮子根人拼。但是最终只会有一个轮子胜出,所以大部分
: 造轮子的人最后也得吃救济。想要活得好,只能不断找新的没有被自动化的事情
: 做,或者去造新的轮子。这些其实都没什么。我觉得比较悲哀的是很多人看到了
: 自己的职位被淘汰的命运,而无法突破工资势垒去另谋出路。
: 我说的是大趋势。随着技术跌代的加速,中产这个社会阶层将会消失,大部分人
: 最后都要不可避免地吃救济,然后时不时的有极少比例的穷人能直接越过中产成为
: 富人。新轮子的出现是间歇性的。目前基本上就是一个新轮子淘汰专业人员的一

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h*e
23
背后那套东西是啥呢,有好的document吗?我完全是门外汉,纯感兴趣,没时间细看代
码了。

【在 w***g 的大作中提到】
: 你随便找个轮子学, theano, tensorflow, caffe都行,背后都是同一套东西。一通百
: 通。

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x*u
24
CNN背后就是1981年生物炸药奖,上世纪50年代切开猫脑子研究的成果。
神经网络几十年历史,被无数概念思想启发过,但能搞成大事的只有CNN。

【在 h****e 的大作中提到】
: 背后那套东西是啥呢,有好的document吗?我完全是门外汉,纯感兴趣,没时间细看代
: 码了。

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l*j
25
神经网络这东西也不算什么新东西,而且跟传统的机器学习模型有着千丝万缕的联系,
你甚至可以把它想象成把一堆logistic regression用factor analysis的思想攒到一起
,训练方法也是传统ml用滥了的gradient descent
所以说 神经网络并不是那么太新的东西 认真学过传统ml方法的 就会明白我说的
个人认为 最大的机会是应用而不是理论创新
可以结合目前你的工作 把神经网络一个个替换掉目前的东西 看看有什么提高 然后吹
嘘一通 靠这个上位 这才是投资最少见效最快的。等这个技术滥大街了,你早就上位了
,也就不用担心技术落后了。新来的技术牛逼的,会成为你的手下。
至于技术学起来不难 门槛低 这都不是问题。你要是光想跟人拼纯技术,真不一定比刚
毕业的phd高多少。
有工作经验的优势在于,行业知识!行业知识!行业知识!这个才是让你脱颖而出体现
独特价值的地方。
技术是重要,但也是为商业服务的,不断提高自己的行业知识,这是让自己的工作持续
安全的关键
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w*6
26
Can't agree more

独特价值的地方。
技术是重要,但也是为商业服务的,不断提高自己的行业知识,这是让自己的工作持续
安全的关键

【在 l***j 的大作中提到】
: 神经网络这东西也不算什么新东西,而且跟传统的机器学习模型有着千丝万缕的联系,
: 你甚至可以把它想象成把一堆logistic regression用factor analysis的思想攒到一起
: ,训练方法也是传统ml用滥了的gradient descent
: 所以说 神经网络并不是那么太新的东西 认真学过传统ml方法的 就会明白我说的
: 个人认为 最大的机会是应用而不是理论创新
: 可以结合目前你的工作 把神经网络一个个替换掉目前的东西 看看有什么提高 然后吹
: 嘘一通 靠这个上位 这才是投资最少见效最快的。等这个技术滥大街了,你早就上位了
: ,也就不用担心技术落后了。新来的技术牛逼的,会成为你的手下。
: 至于技术学起来不难 门槛低 这都不是问题。你要是光想跟人拼纯技术,真不一定比刚
: 毕业的phd高多少。

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w*m
27
具体哪个行业?

【在 l***j 的大作中提到】
: 神经网络这东西也不算什么新东西,而且跟传统的机器学习模型有着千丝万缕的联系,
: 你甚至可以把它想象成把一堆logistic regression用factor analysis的思想攒到一起
: ,训练方法也是传统ml用滥了的gradient descent
: 所以说 神经网络并不是那么太新的东西 认真学过传统ml方法的 就会明白我说的
: 个人认为 最大的机会是应用而不是理论创新
: 可以结合目前你的工作 把神经网络一个个替换掉目前的东西 看看有什么提高 然后吹
: 嘘一通 靠这个上位 这才是投资最少见效最快的。等这个技术滥大街了,你早就上位了
: ,也就不用担心技术落后了。新来的技术牛逼的,会成为你的手下。
: 至于技术学起来不难 门槛低 这都不是问题。你要是光想跟人拼纯技术,真不一定比刚
: 毕业的phd高多少。

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d*r
28
关键是,如果没站对边,有些行业知识也会过时

【在 l***j 的大作中提到】
: 神经网络这东西也不算什么新东西,而且跟传统的机器学习模型有着千丝万缕的联系,
: 你甚至可以把它想象成把一堆logistic regression用factor analysis的思想攒到一起
: ,训练方法也是传统ml用滥了的gradient descent
: 所以说 神经网络并不是那么太新的东西 认真学过传统ml方法的 就会明白我说的
: 个人认为 最大的机会是应用而不是理论创新
: 可以结合目前你的工作 把神经网络一个个替换掉目前的东西 看看有什么提高 然后吹
: 嘘一通 靠这个上位 这才是投资最少见效最快的。等这个技术滥大街了,你早就上位了
: ,也就不用担心技术落后了。新来的技术牛逼的,会成为你的手下。
: 至于技术学起来不难 门槛低 这都不是问题。你要是光想跟人拼纯技术,真不一定比刚
: 毕业的phd高多少。

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l*j
29
哪个行业都适用。
比如金融行业,不了解行业知识的话,都不知道哪个feature能用,哪个不能用,数据
也不知道问谁要。还有里面一大堆细节的东西,不了解这些,浑身的本事都使不出来。

【在 w********m 的大作中提到】
: 具体哪个行业?
avatar
l*j
30
关键是,首先要意识到站到行业知识这边,在考虑具体往哪个方向靠。但至少都比押宝
纯技术要强。

【在 d*******r 的大作中提到】
: 关键是,如果没站对边,有些行业知识也会过时
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r*y
31
效率高了,用的人少了,需要行业知识的人同样会少。除非这行本身就门槛很高找不到
人。

【在 l***j 的大作中提到】
: 哪个行业都适用。
: 比如金融行业,不了解行业知识的话,都不知道哪个feature能用,哪个不能用,数据
: 也不知道问谁要。还有里面一大堆细节的东西,不了解这些,浑身的本事都使不出来。

avatar
c*3
32
ANN有突破?好像近10年只是换了个概念忽悠钱啊。
一个1000欧姆电阻换成了10个100欧的,就号称爆炸性、突破性的进展
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L*8
33
我擦 你这个比喻太tmd正确了 哈哈

【在 c******3 的大作中提到】
: ANN有突破?好像近10年只是换了个概念忽悠钱啊。
: 一个1000欧姆电阻换成了10个100欧的,就号称爆炸性、突破性的进展

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