推 yiche: 請問是數學背景嗎？ 看到快速學習我就卻步了 光是提到的tsp 09/26 07:54
→ yiche: 在研究所已經是一個學期的課程了 09/26 07:54
推 wuyiulin: 我也覺得xDDD 這不是行情的問題 09/26 17:55
→ kdok123: 抱歉大家不用糾結在快速這點，快速只是我的個人期望... 09/26 18:53
→ kdok123: 其實我是有專案要做，主要是希望老師可以帶領我做分析 09/26 18:56
→ kdok123: 依據數學的邏輯給方向和建議 09/26 18:56
推 diabolica: == 09/27 15:01
推 Bujo: 不用糾結於數學啦，資料不清理，數學載強也沒用，學好如何製 10/05 14:37
→ Bujo: 作dataset比數學好用太多了 10/05 14:37
推 yiche: 和樓上不一樣 我還是認為數學是根本xd 10/06 23:21
推 Bujo: 看是要做什麼吧，如果要用AI做專案做產品，數學真的排很後面 10/11 00:46
→ Bujo: ，當你還沒把服務或是產品做出來demo,數學真的派不上用場， 10/11 00:46
→ Bujo: 也還沒遇過因為數學就讓模型準確提升的例子 10/11 00:46
→ wuyiulin: 我就是用數學讓模型變準確的。 10/16 20:58
→ wuyiulin: 當然你的 topic 只是要動就不用看數學喇。 10/16 20:59
推 jellyfishuan: 數學怎麼可能沒辦法讓模型更準確XDD 10/17 06:25
→ jellyfishuan: 用不用對才是難關 10/17 06:26
→ jellyfishuan: 不過大部分的人都只是求能用就好就是了 10/17 06:27
推 Bujo: 先學會如何部署大規模分散式訓練，之後再討論數學會比較有效 10/24 20:45
→ Bujo: 率 10/24 20:45
→ chang1248w: 看是於產於學 10/30 20:16
→ chang1248w: 數學不通就只能當調參師 10/30 20:19
→ chang1248w: 發揮作用的例子不少啊，wgan, siren, 3d重構，還有最 10/30 20:40
→ chang1248w: 近挺紅的diffusion model也用不少 10/30 20:40
→ chang1248w: 也不是說當調參師不好，就平均生產力而言，工匠一定 10/30 20:48
→ chang1248w: 是比學者高的，但整個學門的建構是需要學者的 10/30 20:48
推 erre: 推薦假掰陳，專長調參數學習 12/08 12:53