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。
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
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
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。
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
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
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
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。
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