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aaronhan223 发表于 2021-03-09 19:44:27
也没说这些不水呀,但人家水上5年毕业了能轻松找到工作,你bayesian跑一跑R或者matlab水上5年毕业了试试?想不换方向选择就小一些了吧?
很显然你不了解bayesian ml在做什么,你心中那个完全是bayesian stat。我没听说哪个做ml用r和matlab的,r基本是统计系标配。水上5年找个mle或者sde?那压根用不了读phd,那才叫浪费时间bayesian是方法不是方向......
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aaronhan223 2021-3-11 00:01:37 | 只看该作者
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random123321 发表于 2021-3-10 15:35
很显然你不了解bayesian ml在做什么,你心中那个完全是bayesian stat。我没听说哪个做ml用r和matlab的,r ...

.. 层主我都不知道该回您什么了…您真是偷换概念换的一绝…您回去看看这个帖子从一开始说的就是PGM和bayesian inference两个具体的领域,您要是做belief propagation,message passing,MCMC这些没有deep learning也能做是吧?
然后您非要把其他所有和bayesian相关的都扯进来。我明白,您一定觉得您很了解bayesian,那就算我不懂,我也还是看过很多U Toronto/Vector Institute还有其他一些Ryan Adams/Jordan/
Lawrence Carin etc.组里出来的明星学生paper的,但就像我上面回复说的,不管你是做什么deep generative model,neural ODE,bayesian NNs,uncertainty characterization for NNs,用disentangle representation做一些style transfer,还是用bayesian optimization做architecture search等等,在我这就叫deep learning:您总得跟传统的方法区分一下吧?Again,我上面没有argue这样区分就是对的,您可以有自己的划分,但您就凭借划分不同直接说我不了解您划分范畴里的bayesian ml在做什么,您觉得这样妥?那要是您真觉得我漏掉了重要领域和方法,还请您多多指教?.
回到原题,那就按您的分类,我开始说的就叫bayesian stats吧。没错,我指的就是bayesian stats,在回复里可一句ml都没提过。现在您也同意这水上5年是浪费时间了吧?您自己的话,是不是压根用不了读phd?那咱们还有什么好争论的呢?.
PS:matlab deep learning toolbox了解一下,虽然热度赶不上主流框架,但说没有人用我还是持疑问态度的
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Simon1997 2021-3-11 00:31:33 | 只看该作者
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建议可以看看商学院下面stat和om方向的老师,有一些也是做graphical models的
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