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大家好 不好意思想請問一下關於ML的工作內容, 我是在coursera上Andrew Ng的ML影片課程自學, 之前也僅用過Weka取些features來做一些文件分類工作, 之後找工作想做這一方面的, 但是不知道業界工作內容, 想請問一下各位先進, 一般工作是用既有的ML方法套用來解決我們所面對的問題? 還是大部分都要提出新的演算法了? 另外請問找ML工作前有沒有什麼要再加強與自學的建議? 謝謝大家(如果我提出的問題太過無知請原諒) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.71.94.5 ※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/Oversea_Job/M.1411012583.A.CFC.html ※ 編輯: milc (203.71.94.5), 09/18/2014 12:02:00
kruz: ML用途蠻廣的,很多東西用ML做結果會比傳統方法不一樣(不一定 09/18 12:00
kruz: 更好)但是不是"套用"這麼簡單就可以有結果的. 09/18 12:00
kruz: 很多時候其實是混用,比方說spam filter,用傳統方法誤判率可 09/18 12:02
kruz: 能某些狀況下會爆高,但是混進ML的方法可以減低誤判率甚至提 09/18 12:03
kruz: 高判對的機慮.我是覺得有ML的background還要有一些別的field 09/18 12:04
kruz: 的know-how比較有機會可以運用 09/18 12:04
spring28892: 同樓上,ML必須要搭配domain knowledge 09/18 22:23