作者查詢 / lucien0410
作者 lucien0410 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共207則
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17F推: 缺訓練資料啦11/24 02:07
6F推: 再跟大家推薦兩本研究所常用的教科書09/05 05:59
7F→: # Manning's Foundations of Statistical09/05 06:01
8F→: Natural Language Processing09/05 06:01
9F推: # https://arxiv.org/abs/1709.07809 Koehn's NMT09/05 06:08
8F推: 太厲害了!05/17 09:12
5F推: 什麼是ergodic 現實生活的非ergodic問題是什麼 能不05/07 14:34
6F→: 能具體舉例闡述一下呢 這是很有意思的討論05/07 14:34
14F推: val split每次調高每次最終結果都變好嗎?會不會只是05/06 22:44
15F→: 剛好這次選到train set分佈特別好05/06 22:44
14F推: 有沒有人也在做 自然語言處理的?03/27 10:44
16F推: st1009是在回應我嗎 ?03/27 13:43
17F→: st大 如果是的話 NGD可能不算 領域中沒聽過這個詞03/27 13:45
21F推: 哈 st大 我覺得ML真的很大很大03/27 14:07
22F→: 每個人都懂了不少 但永遠不夠多 就像樣本數再多都不夠03/27 14:08
23F→: TF-IDF 應該算03/27 14:10
24F→: 也可能是我懂的不夠多03/27 14:11
25F→: 等我論文寫了一個段落 我來拋磚引玉一下03/27 14:12
26F→: 說說我認知的自然語言處理是什麼 和跟DL的關係03/27 14:13
28F→: 我算是懂DL/ML皮毛的語言學家 語言學懂多一點03/27 14:16
30F推: 你能做實驗就算懂了不少了吧 雖然一直覺得懂的不夠多03/27 14:26
31F→: 雖然一直覺得自己懂的不夠多 但另一面會用就算贏一半03/27 14:27
33F→: 我自己也是 現在先能用就好03/27 14:29
35F→: DL最佳化 最棒的運算方式 這樣的問題 要等N年後的我03/27 14:33
36F→: 才能加入討論03/27 14:33
40F推: 樓上再弄個小分身 LSTM03/28 00:53
52F推: 有沒有tensorflow 的八卦?04/02 04:17
53F→: 有篇文章說tf沒有未來 且pytorth 好用很多04/02 04:18
54F推: https://bit.ly/2q1ELRF04/02 04:20
56F推: 我在想弄個八卦版發文機器人大賽04/05 13:50
74F推: 請問大家在業界?學界?還是學生界?04/21 17:31
75F→: 我快畢業了 要找工作 不知道會不會順利 很緊張04/21 17:32
97F推: pipeline 是輸油管線之類的東西嗎?04/23 02:08
98F推: pipeline 碰巧也是cs的專有名詞04/23 02:10
99F→: @iphone大 如果你對語言有興趣 nlp和computational04/23 10:42
100F→: linguistics 也是DL/MT快速成長的領域04/23 10:43
107F推: 我從沒想過管線工程會跟dl/ml有連結 太酷了04/23 12:15
109F推: 我在做Scottish Gaelic到英文的機器翻譯04/30 03:55
120F推: tuning parameter 應該可以自動化05/03 13:50
122F推: 可是alphago 再厲害也只會下棋05/04 01:08
123F→: 打籃球 他就是個小孬孬05/04 01:09
1F推: 推05/03 03:46
1F推: 什麼是vae05/02 01:16
10F→: 有很多免費的線上課程04/24 08:22
11F→: http://open.163.com/special/Khan/computer.html04/24 08:27
13F→: https://youtu.be/7Vtl2WggqOg04/24 11:40
14F→: 但不是刻意潑冷水 並不是學了python 和sql 就能做dat04/24 11:44
15F→: a science04/24 11:44
16F→: 這些只是最表面的 還有很長的路要走04/24 11:46
24F→: 「*教*大數據比*做*大數據賺錢」04/24 12:27
5F推: 推 g大04/18 22:25
15F推: g大 我就覺得你強 喜歡推你04/19 15:05
16F→: 我覺得機器學習其實不是一門單一的學問 寫code可能04/19 15:05
17F→: 不是那麼重要 因為很大部份我們都在用別人的library04/19 15:07
19F→: 厲害的algorithm 就那幾個 好的implemetation也那幾個04/19 15:08
20F→: 自己從頭開始implment 很有意思很厲害 但只是再次04/19 15:10
21F→: 發明一次輪子04/19 15:10
22F→: 如果是要做data preprocessing的話 也不一定要用pytho04/19 15:11
23F→: 比起寫code 其他更重要的更難的可能是domain knowledg04/19 15:14
24F→: 但自己能再建輪子是感覺滿爽的04/19 15:17
25F→: 哈 h大 沒有啦 不是告白啦04/19 15:20
38F推: 對了有個東西叫pep8 是python library 的code 的標準04/22 10:43
39F→: 格式 給你參考04/22 10:43