→ DrTech: 選對產業,認真了解該產業的數據如何用機器學習產生加值。 12/07 00:34
→ DrTech: 會比拼命去玩機器學習工具有用。 12/07 00:34
→ DrTech: 不建議什麼都學,但是都不深入。 12/07 00:44
→ DrTech: 不建議跨一堆淺層的學習知識,建議結合目前產業深度學習經 12/07 00:51
→ DrTech: 驗。 12/07 00:51
感謝前輩建議
推 blackrays: 了解產業的business model 是否能賺錢再投入 12/07 01:10
推 Apache: 看太不懂你第二段前後的因果關係 12/07 03:14
其實只是覺得ml/dl逐漸泡沫化 有點害怕未來突然要轉換跑道 不如現在就開始起步
→ Apache: 然後四大550也太低了一點 12/07 03:16
※ 編輯: a0916665106 (27.246.104.195), 12/07/2018 07:25:43
※ 編輯: a0916665106 (27.246.104.195), 12/07/2018 07:26:19
推 yamakazi: C++ 和python多練熟一點 比如C++有一堆框架函式庫 Qt bo 12/07 08:40
→ yamakazi: ost STL 或是學一下平行處理 夠你學個兩三年 12/07 08:40
推 yamakazi: Advanced Linux Programing, Effective C++, Effective 12/07 09:07
→ yamakazi: more C++, Design pattern大概又會花你兩三年讀完 12/07 09:07
推 yamakazi: 想跳槽的話 就刷leetcode 邊上班邊刷題大概又花一年 12/07 09:13
推 DrTech: 目的很重要,如果是要讓找工作機會變多,可參考以上幾樓建 12/07 11:27
→ DrTech: 議。如果是要薪水提高,深耕一個產業的實務 12/07 11:27
推 jameszhan: 好奇你逐漸泡沫化的感覺是哪來的 我反而是遇到越來越多 12/07 11:37
→ jameszhan: 客戶想導AI 12/07 11:37
推 jameszhan: 所以我就很好奇 一直喊AI泡沫化的 到底有多少是真正在 12/07 11:39
→ jameszhan: 做AI的 12/07 11:39
報歉說泡沫化有點過頭 但在阿發夠zero後好像也沒什麼大躍進了 有點擔心
推 westercc: 看你想走data scientist, data analytics 還是data engi 12/07 12:28
→ westercc: neer ,這三者看重的技能不太一樣,可以從各大國內外求 12/07 12:28
→ westercc: 職網站歸納出一必備的技術,再從中去加強 12/07 12:28
感謝前輩們建議 真的受益良多 感恩
※ 編輯: a0916665106 (27.246.104.195), 12/07/2018 20:13:31
※ 編輯: a0916665106 (27.246.104.195), 12/07/2018 20:21:53
→ lukelove: 英文 + 刷題, 四大碩這個不好反而是扣分 12/07 22:56
推 plover: 英文 12/07 22:59
推 aacs0130: 英文吧!看得懂 stackoverflow 再說 12/07 23:17
→ aacs0130: 某HR跟我說台大碩平均多益700,所以你要加油喔 12/07 23:18
推 Morphee: 沒在看文獻就別胡扯吧 12/08 00:10
→ aa06697: 加強英文吧 成大大學部畢業標準要多益750 給你參考 12/08 00:47
推 jameszhan: 阿發夠也是幾十年的技術累積才把這麼好的結果呈現在世 12/08 02:48
→ jameszhan: 人眼前 12/08 02:48
→ jameszhan: 然後阿發狗發表到現在也不過三年 是要有多大的躍進? 12/08 02:49
→ Murasaki0110: 你的ml是看新聞學的嗎 12/08 10:10
推 a78998042a: 感覺是你在的公司讓你看不到前景? 不然應該不用上來 12/09 02:49
→ a78998042a: 找方向? 12/09 02:49
推 Morphee: 阿發狗這幾天才有新突破 每天突破都很多 你不知道而已 12/09 10:40
推 twicm: 這如果是你唯一擅長的領域, 應該想辦法變頂尖, 最不到這點 12/09 13:18
→ twicm: 轉甚麼都一樣. 12/09 13:19
推 Csongs: 英文QQ 12/11 08:55
→ cozy15027: alpha go zero之後沒東西? 12/11 22:45
推 gofigure: 還在多益 都直接英文面試了 誰問你多益幾分 12/12 08:26
→ gofigure: 我面過全程英文面試的 從來沒問過這種東西 12/12 08:27
→ gofigure: 一開始phone screen就直接英文問答了 12/12 08:27
→ gofigure: onsite跟本地和外國工程師一起視訊 12/12 08:28
→ gofigure: 因為這就是平常他們工作的樣子 所以問多益幾分是要幹嘛 12/12 08:29
→ gofigure: 考試就只是考試 不要聽一些只會念書的書呆子亂鬼扯 12/12 08:30
推 jason710068: 可是多益550通常也講不太好吧,我700多講的也跟屎一 12/14 21:27
→ jason710068: 樣 12/14 21:27
推 sean50301: 說盲從dl其實我不太同意 還是有公司在套模型之前會很嚴 12/27 09:32
→ sean50301: 格的驗證文獻跟模型output的xd 12/27 09:32
→ sean50301: 而且事實就是dl做比較好 不然也不會大家都用xd 12/27 09:32