对于ML未来发展的一些疑问

又来地里求助了。楼主现在在学校跟老师做关于ML相关的项目，基本上就是将模型和生活实际结合起来那种实践性的研究。比如说用ML来研究心里健康，或者分类菌种什么的。
但是感觉这些方向都是比较偏科研的，真正在以后的工作中ML一般会从事什么样的工作呢？是像统计金融那样的去投行/银行做商业模型分析？还是比如说去研究CV，NLP这些领域然后去BAT或者游戏工资这种？还是去做最近比较火的智能家居/人工智能/物联网/机器人？
在我的印象里，ML和DS还是有一些不同的，貌似去投行/银行华尔街这些方向的应该都是DS方向的吧？
抱歉不是很懂，希望各位大大指导。因为研究生想申请这个方向，所以想事先先了解一下。
谢谢大家爱里嘎多！

目前来说data scientists主要有两种，一种是做产品，比如推荐系统，另一种是决策支持，比如决定怎么发放优惠券。ML只是data scientist日常工作中的一种工具，但不是唯一的工具。

如果lz只想读个书然后找一份工作，没必要申请这块，毕竟准入门槛高，工作职位比码农少

我也业余不是很懂，不过搞machine learning的感觉大部分都是在CV，NLP，推荐系统或者information retrieval 这几方面找工作吧。DS感觉更注重统计和数据库，对ML要求没那么高

机器学习和DS的界限不是100%的非此即彼，两者有交集也有各自的特别之处。机器学习可以是DS的一种工具，DS也可以用更为传统的统计的方法。
从找工作的职位上来说，机器学习的职位确实更偏向于图像，音频，NLP这些，一般都会用到比较复杂的feature以及比较负责的模型结构，而DS的职位更倾向于统计模型（时间序列预测，user行为预测，用户类型划分等等）。但是： 由于两者重合太多，具体职位还得具体分析。
从学习的角度说，最好侧重ML和stats的其中一项，但是同时对另一个有一定了解最好。

楼主说的ML包括Deep Learning吗？包括得话那基本上是目前最火的一个方向了

EpicWind 发表于 2016-8-12 12:31
楼主说的ML包括Deep Learning吗？包括得话那基本上是目前最火的一个方向了

嗯，应该是包括的。
在我目前的理解里，大部分搞机器学习研究的，都会去研究研究DL。。
最火是指。。？科研方面么？就是新的大水坑可以疯狂灌水这种感觉？

iverson1122 发表于 2016-8-13 03:34
我也业余不是很懂，不过搞machine learning的感觉大部分都是在CV，NLP，推荐系统或者information retrieval ...

这样。。。谢谢您。。
我以为，DS感觉蛮无聊的。。抱歉没有其他的意思，就是个人感觉，做数据库相关的工作

agentic_coding 发表于 2016-8-13 07:48
这样。。。谢谢您。。
我以为，DS感觉蛮无聊的。。抱歉没有其他的意思，就是个人感觉，做数据库相关的工 ...

也需要统计建模的嘛。而且ML工作门槛比较高吧

现在研究ML的可多了，一打一打的……

nymsfd 发表于 2016-8-16 14:09
现在研究ML的可多了，一打一打的……

那。。功利一点说，工作好找么？

Data scientist 可能更偏统计分析和建模，ML 应用的会和具体业务结合在一起，就互联网而言，比如图像(CV)，文本(nlp) ，推荐，广告，金融(信贷，征信)等，互有交叉，但是ml 的知识是不变的。至于前途，至少现在这么热，估计还可以