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后ML时代,domain knowledge比会几个model重要一万倍!

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striges1111 2020-3-23 05:19:36 | 显示全部楼层
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我就说个自己的经验吧
虽然我本人不是研究ML的,而且对ML的理解基本处于调包侠和调参侠的水平。但是由于专业方向和从业人数的原因,每年我大概会收到20篇到30篇的杂志和会议审稿是应用CV或者ML在我工作的领域的。基本上得到的结论就是,懂domain knowledge做的模型和设计的实验方案无论从合理性还是Research To Operation的角度看都很优秀,这种文章多半都是多个专业的人合作写的。往往作者清一色从CS或者Stats投上来的文章不仅做的方法接近,而且犯的错误也很相似,最后这些文章全部都被reject了,一篇接受的都没有。

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wubidi666 2020-3-23 12:11:40 | 显示全部楼层
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我现在越来越觉得ML很虚,干了很多年没什么沉淀,不如SDE build up一个系统有成长

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greyman 2020-3-24 22:08:26 | 显示全部楼层
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本帖最后由 greyman 于 2020-3-24 22:13 编辑

说domain knowledge重要没问题。但说啥啥比啥啥重要一万倍就是哗众取宠了。凡事it depends.

如果你精通ML模型,知道什么情况下用什么方法解决问题可以beat其他人。而且你很懂业务,这自然值得称赞。但domain knowledge不是技术不专的借口。A方法是解决问题的关键,你说我不care,我懂业务,凉凉。

问题是很多时候鱼和熊掌不可得兼。你这种就糊弄下小孩就好了。懂domain knowledge还要看到什么程度才能发挥威力。知道皮毛毫无暖用。跟专家聊天也不是你偷懒不去解决技术硬核问题的借口。


自称"deep learning expert"或者"精通C++"的人多了去了,你把他们的话当真还是天真了。顺便告诉你,华尔街招精通C++的人50万-100万美元年薪。湾区多少大佬是真正的DNN expert,他们的薪水告诉过你?


懂domain knowledge毫无槽点,我也考过CFA2级练练手了解金融经验。但是你懂的,即便CFA 3级也就是价值10刀的锦上添花的东西。真正拿的出手跟别人竞争的,还是硬核实力。 别把技术不专当借口就行。
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lake24 2020-3-23 06:46:03 | 显示全部楼层
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但是培养这些domain knowledge之后再转型ML恐怕比学会ML再培养他们难吧
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没有domain knowledge, 做出来的模型不被stakeholder 认可, 试问这样的项目最后 能将production吗?进不了production的模型,试问对公司的revenue 有什么贡献吗?不管是ML 还是IT 不管你的数据是多么的黄金多么的宝贵, 最终目的都是为了公司balance sheet 上的 net profit 或者 profit margin 高一些 不是吗? 我觉得在ML 或者IT 行业,不过现在技术多么先进,还是要更多的从本质 - 模型的商业价值考虑, 既然考虑模型商业价值,那么domain knowledge 就非常非常的重要。 我觉得咱们在这个行业的人,不仅要多学习DK, 同时要不断加强模型算法的理解, 两条腿走路,每一谁比谁更重要。
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zackwan2020 2020-3-24 07:41:39 | 显示全部楼层
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wubidi666 发表于 2020-3-23 12:11
我现在越来越觉得ML很虚,干了很多年没什么沉淀,不如SDE build up一个系统有成长

啥不虚啊,程序员大批失业的多了去了,你要能去FANNG无论DS还是SDE都能有很好的成长
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placeholder 2020-3-24 03:55:41 | 显示全部楼层
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解决问题的能力是一个根本性的 和ML不ML没啥关系的问题
特别是把复杂商业问题转化为可以用机器学习和优化解决的数学/工程问题一直是最重要的
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pirate0324 2020-3-23 11:14:37 | 显示全部楼层
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lake24 发表于 2020-3-23 06:46
但是培养这些domain knowledge之后再转型ML恐怕比学会ML再培养他们难吧

两个的难度可能很难说,我觉得理想的情况将来可能domain knowledge expert和ML沟通合作搞吧,或者以后ML做的比较白痴化,让domain expert可以直接用
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赵晓得木 2020-3-23 07:33:25 | 显示全部楼层
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不知道为什么有人踩,很赞同LZ说的
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同意楼主观点,就我目前接触的ml项目而言,拥有深刻的领域知识的重要性远大于拥有庞大的数据量。
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clfhaha1234 2020-3-23 05:13:09 | 显示全部楼层
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lz说的很对,现在提ML都是难点在落地,只会模型没有领域知识是没有竞争力的
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pirate0324 2020-3-23 11:12:31 | 显示全部楼层
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striges1111 发表于 2020-3-23 05:19
我就说个自己的经验吧
虽然我本人不是研究ML的,而且对ML的理解基本处于调包侠和调参侠的水平。但是由于专 ...

点个赞,想知道这块都有什么杂志,搂着给个方向我去搜一下吧,我也想找些这方面的审稿,一是攒审稿,而是提高自己
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pirate0324 2020-3-23 11:16:09 | 显示全部楼层
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不能同意更多,现在拿医药clinical trail的数据,数据全是各个大药厂的数据,感觉model可能倒还好,主要是不同model出来的结果,如果没有和clinician深刻的讨论,自己都怀疑自己fit model到底有用处没有
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