Re: [請益] 非cs想走ai領域，投履歷沒公司理

[f496328mm (為什麼會流淚)]

既然上一篇大大講到 kaggle 和 deep learning

那我也來分享一些我目前的成果   給有興趣的朋友一個方向

我也還在努力中   談不上很厲害

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我目前是 應數所碩班生   kaggle兩個問題有 top10% 的 rank

http://linsam.esy.es/  流量爆了

改換這個  https://github.com/f496328mm   直接連到github上

上面是個人網站   我把兩個問題的code都放在github上 (可能會有BUG)

都是有獎金的比賽  其中一個data 7千萬筆, 3GB

玩這些很吃電腦設備   我目前 32GB RAM ( 很不夠T.T )

主要用到ML中的 XGBoost 這算是目前很厲害的ML方法

不過這都是一些基礎的ML發展來的

所以對於 RF SVM adaboost boosting 也要有一些了解

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deep learning 部分

去買張顯卡   灌 linux 並且熟悉它   ( 顯卡超噴錢 )

因為要玩GPU   只好拿顯卡玩   我是GTX-1070

然後搭配這篇

https://cos.name/2016/04/mxnet-r/

我看這篇去弄出 kaggle 中的 手寫字辨認 by deep learing

99%正確率

這是我學習的過程, linux 對數學系學生來說  有點困難就是了

我目前是用 R 的 mxnet 還在研究 googlenet 跟微軟的resnet

python目前在deep learning這塊比較強  有google官方支援套件

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我網頁中下面兩個問題正在研究

圖片分類部分

https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/example/image-classification

這裡有很多別人寫好的 net 我還在讀   有些真的很吃電腦效能

ram不夠直接死  特別是圖片維度高  ram很容易不夠 T.T


上面講的xgboost跟deep learning   都有相關paper可以參考

大致上就是這樣

如果有問題歡迎討論   我只是個小小初學者   還有好多東西要學

設備部分真的很噴錢   不過KAGGLE還不錯   是個累積作品的好地方


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推 sttagomantis: 推分享
→ sttagomantis: 我之前用GPU都上AWS燒錢 不過現在好像GCP比較好了
推 drajan: 有些公司會看kaggle的成績 可以多少豐富履歷
推 ccfux: 推推 另外建議沒設備的人 可直接玩pre-trained model
→ ccfux: 我最近的一個專案http://www.ccfux.url.tw/UVA.html
→ ccfux: 沒gpu要跑一陣子 但至少可以跑forward 體驗一下什麼叫
→ ccfux: deep learning 沒有gpu還是可以用別人train的model做點事情
→ s860134: 還是當個調包狗比較愉快X, 你 train 完的 model 我來用XD
推 ccfux: 北極熊都快餓死了 愛護地球 請多用pre-trained model
→ pttworld: 1070應該有玩game
→ fantasydavid: 前10%算很厲害吧！請問kaggle上的id是？
我是先玩過期的比賽  還沒正式打真正的比賽

我是看 kaggle 給我的 score 來算 rank 的

kaggle的好處是  過期的一樣可以提交結果  所以可以練習各種問題

推 a8084123: 推
推 Ekmund: 對了 ram又漲了 (拍
推 HenryLiKing: ram漲價QAQ
推 tsoahans: lightGBM 聽說效能和xgboost差不多但更省記憶體 可以去
→ tsoahans: 試試看
推 penolove: 參加個真實比賽吧, 不然很難說服人
推 sttagomantis: LightGMB+1 記憶體優化和速度方面很猛
→ gozule: 順便問一下，有人在做RL於金融投資的應用嗎? 想找同好討論
推 HowLeeHi: 可以租VPS來跑嗎?這樣就不用怕ram不夠
→ viper9709: 感謝分享
網站流量爆了   直接貼上github
※ 編輯: f496328mm (114.42.99.196), 03/18/2017 03:54:43