楼主: Godbless
跳转到指定楼层
上一主题 下一主题
收起左侧

机器学习Machine Learning方向目前的应用和就业怎么样

🔗
whdawn 2015-1-10 21:04:31 | 只看该作者
全局:
同问!!!不过貌似选课还不错
回复

使用道具 举报

🔗
artif 2015-1-12 22:50:09 | 只看该作者
全局:
应用范围很广,但有经济利益的核心产品中应用不多。除非读到PhD做Research,否则跟就业没什么关系的。
回复

使用道具 举报

🔗
 楼主| Godbless 2015-1-23 05:58:59 | 只看该作者
全局:
我自己来补充一些自己最近了解的东西吧,hide=133[]Machine Learning现在从就业和工作的方向上来说的话,更多的是和Data Science和Big Data联系在一起。一般只要是公司在招"Data Scientist" 类的职位,都会在Requirement里面或者Preferred Requirement里面写上Artificial Intelligence 和Machine Learning, 意思就是说如果有这些方向的经验是可以加分的。而对于公司直接招"Machine Learning Engineer"或者"Machine Learning Scientist"的职位,一般都要求是硕士和博士,甚至大部分"Machine Learning Scientist" 是直接要求PhD的,小硕看不上眼。。。

所以个人觉得Machine Learning方向在硕士期间当然可以走,但如果没有PhD的志向,要早点打算多学一些跟Machine Learning 应用相关的课程,譬如Data Mining, Data Analysis, Data Science 以及Information Retrieval等,向Data Science那边多靠一靠,这样的话一个很对口的职位就是公司的"Data Scientist"。做Data Scientist,一些基本的能力譬如Python, Matlab/R 是必需,但同时一些"Data Scientist"职位也会对基本的Data Structure and Programming(C++/Java),Database方向的知识有要求,这个在选课和准备上也要多考虑考虑。
[/hide]
但如果真的想把Machine Learning作为主方向来学的话,个人觉得还是继续读PhD为好,这样学出来自己以后在这方向上做研究和工作才会更有发展潜力。

个人感受和见解,分享,共勉

评分

参与人数 7大米 +63 收起 理由
ygdzsshwj + 5 很有用的信息!
创业先锋666 + 10 赞,可以作为标准答案了
beer + 3 感谢分享!
AveMaleficum + 10
donnice + 5 回答的很好!

查看全部评分

回复

使用道具 举报

🔗
chuchun8 2015-1-31 22:15:29 | 只看该作者
全局:
周围人好多学这个的,本人目前做图像,感觉也还凑合,我还挺羡慕做ML的那些人,果然不做不知道
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
🔗
匿名用户-TGC3R  2015-2-7 15:34:47
楼主说的很对。我最近也在纠结学Machine Learning这个问题。因为数学基础很少,所以一直纠结要不要上。By the way我是在Umich的Information School第一学期master,如果楼主也是Umich的话可以多交流哈!
回复

使用道具 举报

🔗
 楼主| Godbless 2015-2-8 08:47:42 | 只看该作者
全局:
bohenan 发表于 2015-2-7 02:34
楼主说的很对。我最近也在纠结学Machine Learning这个问题。因为数学基础很少,所以一直纠结要不要上。By t ...

既然也是Umich的,那就是校友了! 我也认识一些SI里面学HCI的同学,不过都是第一学期的Master。不知道你学的是哪个方向。。。如果你走的是IAR的话,个人觉得Machine Learning还是值得上的。不过Machine Learning确实对数学基础要求比较高,主要在于概率论和线性代数,你要想上Machine Learning,建议可以在学期开始前的假期看看视频或者书籍来补补概率论和线性代数方面的知识。

根据我对我们EECS 545 Machine Learning的了解,这门课主要有两个老师教,目前的Winter Term是Computer Science的一位老师,上课用 PPT, 他的machine learning更加注重算法的编程实现,布置的作业和project基本都是算法编程,编程语言不做要求,让学生自己去选,不过一般都离不开Matlab/Python/R。 Fall Term的Machine learning 是我们EE:S的一位老师教,他就更注重数学方面的东西了,据说上课都是自己板书公式的。。。但确实能帮助学生更好的理解机器学习的算法基础,作业当然也有编程实现的部分,要求使用Matlab。

希望这些信息能提供一些帮助。

回复

使用道具 举报

🔗
回投大雾 2015-5-11 23:58:32 | 只看该作者
全局:
楼主你加油,你要是最后依靠MS就拿到ML方向的牛逼offer的话,绝对会成为大家争相模仿的对象。
要证明一切,就用实际行动。
回复

使用道具 举报

🔗
lela900900 2015-5-18 11:15:22 | 只看该作者
全局:
晕啊 难道楼上都不知道data scientist都招很多非cs专业的phd吗。。。我觉得不看是否有相关paper啊,很多物理数学phd,只要分析过数据,处理过sample,外加懂统计和ml各种模型,其实都可以做这方面工作。。。完全是考上手快慢。很多学统计的master最后也找到了。看LZ兴趣,第一轮还是会考coding的。

补充内容 (2015-5-18 11:17):
master 入这行的浅 不在于没有发过paper,而是做的项目不需要多少research, 不需要想idea也不需要建模推算法玩数学。所以从某种程度上,抑制了朝这方面发展。做码工比较适合,有时间可以往这方面转。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册账号
隐私提醒:
  • ☑ 禁止发布广告,拉群,贴个人联系方式:找人请去🔗同学同事飞友,拉群请去🔗拉群结伴,广告请去🔗跳蚤市场,和 🔗租房广告|找室友
  • ☑ 论坛内容在发帖 30 分钟内可以编辑,过后则不能删帖。为防止被骚扰甚至人肉,不要公开留微信等联系方式,如有需求请以论坛私信方式发送。
  • ☑ 干货版块可免费使用 🔗超级匿名:面经(美国面经、中国面经、数科面经、PM面经),抖包袱(美国、中国)和录取汇报、定位选校版
  • ☑ 查阅全站 🔗各种匿名方法

本版积分规则

>
快速回复 返回顶部 返回列表