V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
CopenhagenCat
V2EX  ›  职场话题

0 基础转行机器学习

  •  
  •   CopenhagenCat · 2019-04-17 00:06:33 +08:00 · 3879 次点击
    这是一个创建于 2083 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    不知道为什么发帖老是显示“发布这个内容需要你已经注册满 360 天”

    只能做成图片了

    https://i.imgur.com/MILKmkM.jpg

    也不知道能不能显示。。。

    第 1 条附言  ·  2019-04-17 00:41:09 +08:00
    https://juejin.im/post/5cb5faabe51d456e7618a6b5

    对不起各位,我不知道那个图片需要翻墙,是在 v2 发帖指南里面看到的传图方式,因为电脑一直挂着梯子,也没注意。。。
    上面是掘金链接,应该可以看到了
    20 条回复    2019-04-17 16:44:35 +08:00
    1KN6sAqR0a57no6s
        1
    1KN6sAqR0a57no6s  
       2019-04-17 00:10:21 +08:00 via Android
    给懒得开梯子看图片的人划个重点: 上游 985
    xzc19970719
        2
    xzc19970719  
       2019-04-17 00:12:31 +08:00 via Android
    简历项目咋写。。。
    Antidictator
        3
    Antidictator  
       2019-04-17 00:17:45 +08:00
    图片很不友好,很大,我开全局还加载半天,可能是我自己的问题。
    enaxm
        4
    enaxm  
       2019-04-17 00:19:59 +08:00 via Android
    挺有帮助

    附一个之前看到的 make sense 的
    https://www.jianshu.com/p/2f80924c2dda
    WordTian
        5
    WordTian  
       2019-04-17 00:30:06 +08:00 via Android
    就图片里的第一条数学知识已经过滤掉了程序员里九成
    tottea
        6
    tottea  
       2019-04-17 00:37:38 +08:00
    @WordTian 可怕 有这么夸张吗 9 成太多了吧
    感觉看一遍考研数学的基础班课程都已经足够应付机器学习 /深度学习中的数学知识了吧
    CopenhagenCat
        7
    CopenhagenCat  
    OP
       2019-04-17 00:44:46 +08:00 via iPhone
    @xzc19970719 简历就只写了文中的三个小项目,然后就是陈述了会哪些算法以及自学了哪些课程
    exciting
        8
    exciting  
       2019-04-17 00:47:15 +08:00
    请注意 上游 985 这才是重点
    WordTian
        9
    WordTian  
       2019-04-17 01:11:38 +08:00 via Android
    @tottea 有的,不要以楼主的水平考虑整个程序员群体,有楼主这样的基础和自学能力的毕竟还是少数。
    而且有些人即使有相应的基础,但是几年不用也都还给老师了。除此之外,工作后没时间学 /没毅力学的也大有人在
    contmonad
        10
    contmonad  
       2019-04-17 01:13:21 +08:00
    @enaxm

    “ 2017 年底,我在设计院从事桥梁设计工作,对职业发展有了新的想法,决定从土木工程转行到人工智能领域。经过 3 个月的准备,成功拿到 AI 算法研发 offer,在 2018 年 5 月入职上海一家 AI 独角兽。”

    我在大数据、AI、区块链领域见过很多骗子,但是敢这样吹的还是第一次见到
    watzds
        11
    watzds  
       2019-04-17 01:14:17 +08:00 via Android
    我 5 年前专心学过一年机器学习,后来没学了…
    kajweb
        12
    kajweb  
       2019-04-17 01:33:44 +08:00
    很好,谢谢分享。
    lostberryzz
        13
    lostberryzz  
       2019-04-17 03:04:23 +08:00 via iPhone
    先看看 stanford 的 lecture notes 吧,在谈下一步
    WhoMercy
        14
    WhoMercy  
       2019-04-17 07:57:54 +08:00 via Android
    依我愚见,数据分析与 ml 还是有不小区别的
    kuhung
        15
    kuhung  
       2019-04-17 08:18:24 +08:00 via iPhone   ❤️ 1
    上游 985,数学满绩。这是重点,要考🧐
    enaxm
        16
    enaxm  
       2019-04-17 09:24:21 +08:00
    @contmonad。。。这老铁入职依图了啊,他之前的知乎回答基本都是土木领域,而且拿了编辑推荐。
    看全一点啊,人家有编程经验的,看他之前的回答没转行之前 IT 工程能力也是很强的。
    liruifengv
        17
    liruifengv  
       2019-04-17 09:33:06 +08:00
    [可能唯一的优势就是数学基础还可以,高考数学近满分,大学所有数学课程全部满绩点]
    这一点就是我辈所不能企及的了
    chinazz
        18
    chinazz  
       2019-04-17 09:53:46 +08:00
    机器学习工作前提:985 计算机 paper
    contmonad
        19
    contmonad  
       2019-04-17 14:08:35 +08:00
    @enaxm 不知道他发的哪篇文章让你觉得“ IT 工程能力也是很强的”?我翻了一下他的简书没有看到任何干货,不少文章通篇都在扯那些虚头巴脑的概念,如果再去掉剩下几篇 HelloWorld 级别的教程,基本上符合成功学骗子的典型特征。我本科也学的土木,负责任的说,这位写的结构分析,AutoCAD,Revit,BIM,Matlab,也统统是入门水准(一个 AutoCAD RE 命令也能发一篇 post,真是看呆我了)。

    回到正题,对于零基础的人,三个月业余时间掌握机器学习完全没有可能,即使是脱产自学三个月,能把 SVM 这种中等难度模型搞清楚已经相当不容易。更不用说想入职机器学习工程师,还要学习 L-BFGS 这类大规模数据上的优化算法。一般割韭菜的人只会稍许夸张(比如:一年成长为全栈工程师),至于说三个月业余自学掌握机器学习的,在我看来他的目标受众应该是处于智商分布曲线左侧的那部分人群。
    kljsandjb
        20
    kljsandjb  
       2019-04-17 16:44:35 +08:00 via Android
    这个东西,先不说你自身实力如何,至少学历还是很看的,,至少做过研究吧
    关于   ·   帮助文档   ·   博客   ·   API   ·   FAQ   ·   实用小工具   ·   2645 人在线   最高记录 6679   ·     Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 · 28ms · UTC 06:37 · PVG 14:37 · LAX 22:37 · JFK 01:37
    Developed with CodeLauncher
    ♥ Do have faith in what you're doing.