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楼主: Jing666
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越做ML/NLP research越想转行

  [复制链接] |只看干货 |机器学习
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baomidi 2019-7-27 23:44:50 | 显示全部楼层
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Jing666 发表于 2019-7-27 20:30
16,17年的时候deep learning还没现在那么火啦

好吧,还是很佩服你的眼光。前一阵我在一个fintech做NLP,感觉如果产品的核心是靠NLP DL,还是有点不稳
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 楼主| Jing666 2019-7-28 17:17:40 | 显示全部楼层
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chenanyi1995 发表于 2019-7-27 23:44
好吧,还是很佩服你的眼光。前一阵我在一个fintech做NLP,感觉如果产品的核心是靠NLP DL,还是有点不稳

我是15年/16年初,大一的时候听一个学长说起ML就觉得很神奇,然后就开始上吴恩达的coursera上的课,和一些其他的网课+准备找教授陶瓷
咳咳。核心不能靠DL的吧,可解释性也太差了。我看过一些asset pricing model和trading strategy方面的paper,主要还是用SVM,PCA这种可解释性比较强的,最多也就是不会很deep的neural network...感觉应用在finance上的话,DL还有很长很长很长的路要走
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 楼主| Jing666 2019-7-28 17:21:26 | 显示全部楼层
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russhe 发表于 2019-7-24 01:43
我就想说一下对楼主说的“people skill 不会随着时间淡化”的想法。
people skill 有很强的可转移性,但不 ...

是这样的,我也会不停的让自己走出comfort zone。今年和朋友搞了一个startup project,虽然没成功但也学到了很多技术与非技术方面的东西。
可能以后技术上我不是最能打的,作为女生也有一些主观和客观因素会导致这个智商上的差距,但我还是希望我以后能在技术团队里,能做一个比较懂得和upstream沟通交流、能知道downstream想要什么的人
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baomidi 2019-7-28 23:47:50 | 显示全部楼层
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Jing666 发表于 2019-7-28 17:17
我是15年/16年初,大一的时候听一个学长说起ML就觉得很神奇,然后就开始上吴恩达的coursera上的课,和一 ...

是,可解释性是一方面。另外一方面是NLP的一些任务准确率(NER)还是没有CV那么高。商用起来有困难
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biomedicineman 2019-9-18 09:30:31 | 显示全部楼层
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LeeYYY 发表于 2018-6-5 16:25
楼主如果想在一流的hedgefund当Quant Researcher,去读个MFin/MFE绝对是在错误的道路上越走越远。。。100%  ...

对于CS master,如果在大tech公司有几年deep learning/NLP工作经验,那么有可能弥补没有PhD的不足,从而也去hedge fund么?
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DOUMK 2020-9-24 14:56:08 | 显示全部楼层
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看着大家的评论,觉得这个行业内卷越来越严重了。
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