作为一名小ds 觉得自己在组内很卑微

horoyoi 发表于 2021-7-13 16:28
看了一下楼上讨论的1000classes 700 test set，我觉得这个含义是说有700条测试数据，每一条都在这1000个cls ...

700个测试数据能cover到的真实label最多就是700 这应该就是没有cover全
我觉得不仅仅是能不能反应真实应用场景分布 更重要的是业务需求 聊天1%的确很少 但是产品能够接受一整个category的recall是0吗 这种情况有时候反而会更糟吧

这明显是大忽悠

test set还能让你自己去pick的？validation set都不能这么搞。

test set就该是blind的，modeling的人知道的越少越好，除非有大问题，比如重大的标注错误，否看都不能看一眼

赶紧逃吧，组里有大忽悠，领导还容易被忽悠，这项目能走到哪里去

没理解错的话楼主的意思是那个人自己选了700个sample当测试集，，，就离谱，搞比赛我也不敢这么搞，建议楼主在下次例会上把这样做不好的点给指出来，要是leader听不懂的话建议直接一个路的跑。。。

一切努力了就好！给你鼓励！凭你的认真和努力，一切都会好起来的，相信自己！一定能战胜！

LZ莫慌，这个senior如果故意cherry-picking这就是自作孽，LZ群发邮件质疑丫的选择便是

ShoppingCart 发表于 2021-07-13 11:58:33
这是否意味着以后ds会比纯cs在ml领域更吃香呢? 我现在是药理phd二年级 但是打算masterout 想往computation方向偏也对它有passion 在地里看的帖子大致分两种 一种是ds内

我也就4年工作经验，算不上什么前辈。人们说DS是一片红海，也是因为岗太少了。劳工局最新的数据，不算 financial analyst、marketing analyst一类，DS及相关岗位一共7万人，到2026年预计年化增长16%上下。而SDE一共160万人，增长将近30%。这个体量的差异太明显了，我在坑里，而且不够理智无法放弃sunk cost，实在是劝不出口。MLE的bar更高、坑更少，今年MLOps/AIOps倒是火起来了，你可以关注一下。对DS来说healthcare挺难的，因为是传统行业，试错意愿小，大部分高层不懂AI理论所以你还得educate up，需要相对快速出成果不然可能对AI部门一刀切。做到最后你的专业知识和沟通能力都必须顶尖，因为既要manage up&down，又要educate up&down。真的好难呀～

建议楼主换组走人。1000 classes 文本分类能有100% F-score，人工都达不到这个水平。

Fake/Random 发表于 2021-7-17 22:53
我也就4年工作经验，算不上什么前辈。人们说DS是一片红海，也是因为岗太少了。劳工局最新的数据，不算 fin ...

谢谢 我也是觉得MLE好像更靠近CS一些相较于DS 我也是想往深里面走的