Re: [請益] 碩士領域請教

看板Soft_Job作者 (竹科管理處網軍研發人員)時間8年前 (2017/02/08 10:16), 8年前編輯推噓20(21推 1噓 18→)
留言40則, 25人參與, 最新討論串3/4 (看更多)
※ 引述《adam100830 (jumbo100830)》之銘言： : 各位100k版大 大家好 : 最近小妹在找碩班教授，想請問 : 1.5G 技術 : 2.分散式架構 : 3.機器學習 : 4.資訊安全 : 這幾個大家比較建議哪個？ : 未來趨勢難以猜測 : 但不知道大大們能不能給個意見 : 以工作經驗也好 : 還麻煩大家給個意見 : 謝謝大家 其實選哪個都不是最重要的。 重點是做學術研究的過程，所用到的東西，你用的東西業界要不要。 我舉一些誇張例子: 同樣是研究分散式系統: ------------------- 學生A: 使用 Network Simulator 模擬分散式網路下， 結點(Node)資料如何duplicate，如何容錯與復原。 學生B: 使用 Hadoop + Spark 統計大量資料並排序。 兩個題目都沒什麼學術上的價值，B甚至大學專題就能做， 但是 B 就是超好找工作阿。 ------------------- 機器學習也是: -------------------- 學生A: 使用 OpenAI Gym 用 Reinforcement learning 建立自動駕駛模型 學生B: 使用 Theano 建構RNN 在自然語言中的多意圖擷取 學生C: 使用 tensorflow 進行圖像分類。 雖然C的學術價值低，相對其他例子難度也低，但是C就是好找工作阿。 --------------------- 單純從找工作的角度來講，如果不走學術界的話，優先級是這樣的: 業界所需的開發工具 >>>>>>>> 你的研究領域 萬一做機器學習，但還是在做一些不熱門的模型，不熱門的開發工具， 出來還是很慘的。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 119.145.137.42 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1486520204.A.73D.html ※ 編輯: DrTech (119.145.137.42), 02/08/2017 10:19:41
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推推
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其實純技術要做到有學術價值滿難的 但很多教授都允許這
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種論文
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機器學習的A,B不會比C難找工作吧，懂強化學習、RNN的通常
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懂CNN，反之未必
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想到之前遇過某公司來做圖片分類demo
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直接拿tensorflow github上的程式來跑 廠廠
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這年代還有人想靠唬爛騙錢XD
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其實ml a b 也很好找。現在是事找人
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強化學習，以及自然語言處理，工作少非常多。
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push
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專搞理論真的會餓死
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自然語言處理還好 只是這職位超少名額 一間一兩個打死
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ml那一塊我覺得在台灣機會都很少吧...
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那塊很明顯就是 小公司玩不起也不想 大公司也覺得燒錢
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台灣公司就不玩那套啊 高技術高成本的沒人想做
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還有懷抱夢想想要用超低成本要求一個人建的 根本顆顆
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D大文 推文數都很可觀 想知道D大經歷
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台灣公司比較保守，ML這種屬於高風險投資，比較不敢碰
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推這篇
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推
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D大背景: 被CHT打槍 (誤
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推推
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機器學習做影像的職缺明顯多很多
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當個調包俠、調參狗大概只能暫時解決問題呀
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不過用來找香蕉薪水的工作就綽綽有餘了
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推
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能賺錢的公司要找能賺錢的人，現成工具條參數就能賺錢當
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然是最佳解
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推
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我是覺得在進入那個領域之前 要不要先搞懂裡面要用到什麼
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好比DL裡面就一堆可怕的數學矩陣
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推
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噓
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例子有點爛 不是要說CV學術價值低吧
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想酸調包俠 rl rnn-lstm gan哪個找不到
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實務上: 調包俠 還是優於 不會工具的學術研究阿。
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當然能學術懂，工具通的最好。但是這種人太少了。
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走學術真的要有長期餓肚子的準備……
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推
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業界要賺錢啊 只要能賺 管你誰開發的 不過gan到底是要用
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在哪
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推
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想問各位大大現在職場上必會的工具有什麼啊
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