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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......

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

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