[問題]全端project如何運用ML知識?

看板DataScience作者時間6年前 (2018/09/16 15:51), 6年前編輯推噓9(9012)
留言21則, 11人參與, 6年前最新討論串1/1
小弟之前學了一點ML皮毛 但後來就改走前端了 最近找工作要投project,想結合一些ML方面的知識 爬文爬到是說flask能把python 的model結合到網頁上? 以及tensorflow.js似乎也能運用在前端上? 但我爬到的turtorial幾乎都是 “影像偵測”、”乒乓球小遊戲“ 感覺對現實世界中的運用有點雞肋 實在很難想到要怎運用的。。。 不知道跨網頁開發又學ML的大大,能否給些指點 若有tutorial可以參考更好。 -- 為什麼你畫的智障每個都是光頭呀? 你是歧視光頭? 還是歧視智障? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 64.125.67.66 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1537084309.A.D81.html

09/16 16:01, 6年前 , 1F
學完後端你就會了
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09/16 16:03, 6年前 , 2F
我後端學的是node.js
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09/16 18:53, 6年前 , 3F
你該先想你具體要做什麼 才有辦法給你解決方案
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09/16 19:13, 6年前 , 4F
ML就是後端 但能來解決你rule寫不出來(或不完整)的
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09/16 19:13, 6年前 , 5F
任務
09/16 19:13, 5F
有幾個想法 (1)推薦系統 我原本是想寫個線上外語教學網站(根據記憶用KNN?) 做個線上英語教師、英語影片,給影片一些tag(或是利用google API自己生tag) 但不知道怎把她 植入上去 感覺資料量頂多再100~300筆而已 (2)影像判別 想用影像偵測判別是不是會員本人的臉做為允許登入的判斷 但我只寫得出如何判斷是不是“一個人”而已 以及人的位置等等 且爬文爬是可以用tensorflow.js,但用起來超級慢,我都不會想用 (3)NLP 原本想說利用NLP的技術,判斷一下該教學影片的常見英語單詞關鍵字 但後來想想這好像不是啥NLP技術XD 此外資料庫也不知道從哪。 或是把研究結果“酷炫”的顯示在網頁上 (4)預測股市 感覺把資料視覺化對前端而已最酷炫了 但我的想法跟吳恩達一樣 一來覺得股市預測 不可能會準 二來覺得只要會線性規劃就好了XD (5) 原本想說利用RNN之類的技術寫出基本的 圍棋、西洋棋遊戲 電腦有超基本棋力就好 但我連人與人之間對弈的圍棋網站都寫不出來了 外加這不符合網頁開發市場需求又是大工程 後來想想還是算了 ※ 編輯: sssh5566 (64.125.67.66), 09/16/2018 23:30:18 ※ 編輯: sssh5566 (64.125.67.66), 09/16/2018 23:32:01 ※ 編輯: sssh5566 (64.125.67.66), 09/16/2018 23:34:10

09/17 06:23, 6年前 , 6F
我有嘗試做過(4),只會比丟丟骰子好一咪咪 XD
09/17 06:23, 6F

09/17 10:45, 6年前 , 7F
4 很吃 domain knowledge
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09/17 12:48, 6年前 , 8F
我覺得你的想法有點太廣泛,而從你的描述裏面發現你應
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09/17 12:48, 6年前 , 9F
該不太適合專門做ML,我建議你往整合方向走,大部分專
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09/17 12:48, 6年前 , 10F
門做ML的人不會把模型接到各種裝置上,你如果能整合模
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09/17 12:48, 6年前 , 11F
型到應用應該蠻不錯的
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09/17 14:44, 6年前 , 12F
我是要走網頁開發喔, ML只是打算運用一下概念而已
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09/19 00:27, 6年前 , 13F
你會不會 Python?
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09/20 19:33, 6年前 , 14F
ML需要前端呈現成果,計算還是在後端
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09/23 01:15, 6年前 , 15F
4. 圖表多畫一點 用簡單的統計畫輔助線
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09/27 12:49, 6年前 , 16F
那你要不要直接嘗試用Google API
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09/27 12:50, 6年前 , 17F
看起來你需要的並不是自己做model幹嘛的
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09/27 12:50, 6年前 , 18F
而是你需要有個東西是ML的產出
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09/27 12:51, 6年前 , 19F
這樣用google api自己丟資料進去train或是用現成的都可
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10/03 22:43, 6年前 , 20F
你的4跟這個類似嗎? https://goo.gl/zMas4X
10/03 22:43, 20F

10/03 22:44, 6年前 , 21F
這很有趣 但我做完後覺得做別的demo比較好...XD
10/03 22:44, 21F
文章代碼(AID): #1RdWkLs1 (DataScience)
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