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[問題] ML/DL後續學習方向請益

看板DataScience作者 (kukukuma)時間5年前 (2019/07/03 04:08), 5年前編輯推噓3(3推 0噓 15→)
留言18則, 5人參與, 5年前最新討論串1/1
一直對ML/DL這塊很感興趣 身為剛踏入這門領域的新手 想請教後續該如何精進 才有機會轉職到相關領域 我非本科系，碩士論文也只用過C++寫NSGA-II 數學程度一般，基礎的統計學跟微積分都還ok 目前在家用了約兩個月時間 上完Coursera上吳恩達教授的Machine Learning 以及cs231n的CNN課程(k-nearest、SVM、DNN、CNN、RNN...etc) 有跟著課程實作，基本上理論跟數學推導都可以理解 但兩門課程上完後有點迷惘 後續該如何累積實力，才能達到業界門檻 現在在Kaggle playground找一些相對基礎的project實作 實際運用在兩門課程中學到的觀念，順便熟悉tensorflow 另外在leetcode上找一些eazy的題目練習 加強對於python理解不足的部分 還請各位前輩提點 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.34.233.234 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1562098103.A.93F.html ※ 編輯: acherr (114.34.233.234 臺灣), 07/03/2019 04:10:35
推
07/03 09:54, 5年前 , 1F
我一年半前跟你狀態一樣 運氣好找到一份相關的工作
07/03 09:54, 1F
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07/03 09:58, 5年前 , 2F
進來後比較大的坎是 資料庫 網路服務
07/03 09:58, 2F
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07/03 09:59, 5年前 , 3F
最近打算弄點javascript
07/03 09:59, 3F
推
07/03 10:02, 5年前 , 4F
業界通常不是做研究 而是開發應用 基本的後端知識還是要有
07/03 10:02, 4F
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07/03 18:50, 5年前 , 5F
Coding能力對DS是基本的，要找到相關行業leetcode還是多
07/03 18:50, 5F
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07/03 18:50, 5年前 , 6F
刷，python學起來很快的，但是要精通也是需要時間。
07/03 18:50, 6F
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07/03 19:05, 5年前 , 7F
如果我是面試的人我會問一些基本的運算複雜度，map redu
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07/03 19:05, 5年前 , 8F
ce實作，物件導向，batch實現，tensorflow 簡單疊一個CN
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07/03 19:05, 5年前 , 9F
N、Convolution 的維度、SVM的margin問題，上機考會考
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07/03 19:05, 5年前 , 10F
的就動態規劃、LRU Cache、最短路徑（戴克斯)、二元樹、
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07/03 19:05, 5年前 , 11F
資料鏈結這些基本的考題。
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07/03 19:07, 5年前 , 12F
這些也是我之前面試大部分會問到的，演算法真的沒辦法理
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07/03 19:07, 5年前 , 13F
解就死背下來吧
07/03 19:07, 13F
推
07/04 02:17, 5年前 , 14F
在台灣走這領域cp值太低了
07/04 02:17, 14F
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07/04 16:44, 5年前 , 15F
了解，程式能力看來還是很重要，先朝這方面補強，感謝!
07/04 16:44, 15F
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07/06 02:39, 5年前 , 16F
業界若是做應用的，ai演算法會用就行了，搞出能用資料
07/06 02:39, 16F
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07/06 02:39, 5年前 , 17F
才是大問題，隨便一個資料不平衡問題就可以搞死全部的a
07/06 02:39, 17F
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07/06 02:39, 5年前 , 18F
i演算法了
07/06 02:39, 18F
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