[問題] ML/DL後續學習方向請益

看板DataScience作者 (kukukuma)時間4年前 (2019/07/03 04:08), 4年前編輯推噓3(3015)
留言18則, 5人參與, 4年前最新討論串1/1
一直對ML/DL這塊很感興趣 身為剛踏入這門領域的新手 想請教後續該如何精進 才有機會轉職到相關領域 我非本科系,碩士論文也只用過C++寫NSGA-II 數學程度一般,基礎的統計學跟微積分都還ok 目前在家用了約兩個月時間 上完Coursera上吳恩達教授的Machine Learning 以及cs231n的CNN課程(k-nearest、SVM、DNN、CNN、RNN...etc) 有跟著課程實作,基本上理論跟數學推導都可以理解 但兩門課程上完後有點迷惘 後續該如何累積實力,才能達到業界門檻 現在在Kaggle playground找一些相對基礎的project實作 實際運用在兩門課程中學到的觀念,順便熟悉tensorflow 另外在leetcode上找一些eazy的題目練習 加強對於python理解不足的部分 還請各位前輩提點 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.34.233.234 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1562098103.A.93F.html ※ 編輯: acherr (114.34.233.234 臺灣), 07/03/2019 04:10:35

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我一年半前跟你狀態一樣 運氣好找到一份相關的工作
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進來後比較大的坎是 資料庫 網路服務
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最近打算弄點javascript
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業界通常不是做研究 而是開發應用 基本的後端知識還是要有
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Coding能力對DS是基本的,要找到相關行業leetcode還是多
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刷,python學起來很快的,但是要精通也是需要時間。
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如果我是面試的人我會問一些基本的運算複雜度,map redu
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ce實作,物件導向,batch實現,tensorflow 簡單疊一個CN
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N、Convolution 的維度、SVM的margin問題,上機考會考
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的就動態規劃、LRU Cache、最短路徑(戴克斯)、二元樹、
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資料鏈結這些基本的考題。
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這些也是我之前面試大部分會問到的,演算法真的沒辦法理
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解就死背下來吧
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在台灣走這領域cp值太低了
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07/04 16:44, 4年前 , 15F
了解,程式能力看來還是很重要,先朝這方面補強,感謝!
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業界若是做應用的,ai演算法會用就行了,搞出能用資料
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才是大問題,隨便一個資料不平衡問題就可以搞死全部的a
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i演算法了
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