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各位自学深度学习(机器学习)的成果都是如何在找工作中体现的?

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各位深度学习机器学习的学习经验都是如何在找工作中体现的?或者写道简历里面的?
比如你说你会深度学习(机器学习),在没有顶会paper之类的情况下,如何demonstrate自己会?
- Kaggle?
- coursera 之类的certificates?
- 做RA的工作?
- 还是其他的方法?

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Batistuta 2020-7-17 21:27:21 | 显示全部楼层
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本帖最后由 Batistuta 于 2020-7-17 21:34 编辑

顶会这种东西,说说就好了,虽然都说ai 灌水严重,也没那么灌水。
顶会这种东西 full time phd和scientist 合作干了好几个月投出去中不中还要看玄学,靠自己一个人的努力没人指导干半年真能中那真的是天赋异禀,科研界的好苗子
(别拿那个自己搞了一年拿了iclr的小哥说事,每个人的天分和领悟力不同。可以自己去尝试顶会,但是把自己的希望和未来的计划放在这个概率很小的事情上,我觉得风险挺大)

实际上大部分phd 前两年都主要target 到1 tier,或者说ccfa b非常靠前的,ccfa a的话都会去投一下看看review,但是没有说一定要中的。大牛组的话只target 顶会。
另外不在phd 阶段的话,其实不一定一定要把文章发出来,每做完一个project,写完一篇文章,都能感到自己付出的心血,感受到自己肉眼可见的实力增长,这样就够了。
Coursera Ng 的课把deep learning的常用概念、技术和代码都覆盖到了,看完这个之后基本deep leanring的基础就差不多。之后遇到问题从网上搜一下,网上很多blog都很好。
deep learning 领域这方面特别好,就是大家都愿意在网上share。基础性的东西,full time 看的话几个星期也就够了。

后面的deep learning主要还是以项目和实操经验为主。最好先确定一个领域,比如先做cv,或者nlp,或者时间序列,或者graph,找一个领域深耕进去再往其他的辐射。现在的ai确实还是一个实验学科,很多东西要靠经验和调试。比如batch normalization、weight normatilization,比如
kaiming_init,用和不用,现在不同的问题,不同的网络上,会产生怎样不同的效果,这个东西别人也都是没法教的,需要自己去感受。

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风轻云淡 2020-7-17 11:39:06 | 显示全部楼层
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我觉得放个项目成果或者coursera的证书吧,最好还是项目成果。如果没有成果,至少coursera的证书表示你会这个东西。
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woaixuexi 2020-7-27 16:19:15 | 显示全部楼层
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根据我自己求职经历,我个人认为论文>工作经验/比赛。这一块东西比较新,大家理解都不完全一样,有东西可以做证明我觉得是挺重要的,不像代码题,都是有标准答案的。
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xfuyun 2020-7-17 11:10:54 | 显示全部楼层
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ElaineAOMK 2020-7-17 11:22:24 | 显示全部楼层
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我也有同样的疑惑,目前大三在读,同求建议。虽然自己的专业是有技术背景,但是由于之前对技术不感兴趣,所以做的项目很少,现在想投递数据挖掘、数据开发之类的技术岗,但是苦于没有拿得出手的项目经历,求问如何能补充一下呢?
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Tyrant89 2020-7-17 13:34:21 | 显示全部楼层
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kaggle拿个SOLO 金牌还是很有分量的,而且有些会议相关的RESEARCH 性质的比赛前几名也有机会发文章
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lcltopismine3 2020-7-17 15:22:33 | 显示全部楼层
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 楼主| achromatic 2020-7-17 19:20:58 | 显示全部楼层
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xfuyun 发表于 2020-7-17 11:10
工作了还是没毕业?

还没毕业但是快毕业了。
发论文啥的肯定已经来不及了啊。
而且这么多机器学习的职位,不可能每人都是顶会论文吧? 所以好奇想要知道大家都是怎么demonstrate的。
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xfuyun 2020-7-18 00:58:28 | 显示全部楼层
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