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[徵求] ml/dl家教

看板DataScience作者 (小天)時間2年前 (2022/09/25 22:25), 編輯推噓9(9推 0噓 18→)
留言27則, 8人參與, 最新討論串1/1
請注意一個月只能使用兩次徵求類別 第一次在本版發文，如有違反版規請見諒 背景：本人ml/dl初學者，想要快速學習feature selection/time series prediction的 知識，希望可以有專家教學討論讓我更快上手（重點想討論方法和數學） 教學地點：遠端上課 時薪：2000/hr（沒有找到類似的徵求文，若不符合行情還請告知） 需求：討論數學和方法，有打kaggle經驗尤佳 聯繫方式：請將聯繫方式及簡歷寄信至chhsieh.leo@gmail.com -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.137.165.181 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1664115932.A.141.html
推
09/26 07:54, 2年前 , 1F
請問是數學背景嗎？ 看到快速學習我就卻步了 光是提到的tsp
09/26 07:54, 1F
→
09/26 07:54, 2年前 , 2F
在研究所已經是一個學期的課程了
09/26 07:54, 2F
推
09/26 17:55, 2年前 , 3F
我也覺得xDDD 這不是行情的問題
09/26 17:55, 3F
→
09/26 18:53, 2年前 , 4F
抱歉大家不用糾結在快速這點，快速只是我的個人期望...
09/26 18:53, 4F
→
09/26 18:56, 2年前 , 5F
其實我是有專案要做，主要是希望老師可以帶領我做分析
09/26 18:56, 5F
→
09/26 18:56, 2年前 , 6F
依據數學的邏輯給方向和建議
09/26 18:56, 6F
推
09/27 15:01, 2年前 , 7F
==
09/27 15:01, 7F
推
10/05 14:37, 2年前 , 8F
不用糾結於數學啦，資料不清理，數學載強也沒用，學好如何製
10/05 14:37, 8F
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10/05 14:37, 2年前 , 9F
作dataset比數學好用太多了
10/05 14:37, 9F
推
10/06 23:21, 2年前 , 10F
和樓上不一樣 我還是認為數學是根本xd
10/06 23:21, 10F
推
10/11 00:46, 2年前 , 11F
看是要做什麼吧，如果要用AI做專案做產品，數學真的排很後面
10/11 00:46, 11F
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10/11 00:46, 2年前 , 12F
，當你還沒把服務或是產品做出來demo,數學真的派不上用場，
10/11 00:46, 12F
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10/11 00:46, 2年前 , 13F
也還沒遇過因為數學就讓模型準確提升的例子
10/11 00:46, 13F
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10/16 20:58, 2年前 , 14F
我就是用數學讓模型變準確的。
10/16 20:58, 14F
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10/16 20:59, 2年前 , 15F
當然你的 topic 只是要動就不用看數學喇。
10/16 20:59, 15F
推
10/17 06:25, 2年前 , 16F
數學怎麼可能沒辦法讓模型更準確XDD
10/17 06:25, 16F
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10/17 06:26, 2年前 , 17F
用不用對才是難關
10/17 06:26, 17F
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10/17 06:27, 2年前 , 18F
不過大部分的人都只是求能用就好就是了
10/17 06:27, 18F
推
10/24 20:45, 2年前 , 19F
先學會如何部署大規模分散式訓練，之後再討論數學會比較有效
10/24 20:45, 19F
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10/24 20:45, 2年前 , 20F
率
10/24 20:45, 20F
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10/30 20:16, 2年前 , 21F
看是於產於學
10/30 20:16, 21F
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10/30 20:19, 2年前 , 22F
數學不通就只能當調參師
10/30 20:19, 22F
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10/30 20:40, 2年前 , 23F
發揮作用的例子不少啊，wgan, siren, 3d重構，還有最
10/30 20:40, 23F
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10/30 20:40, 2年前 , 24F
近挺紅的diffusion model也用不少
10/30 20:40, 24F
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10/30 20:48, 2年前 , 25F
也不是說當調參師不好，就平均生產力而言，工匠一定
10/30 20:48, 25F
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10/30 20:48, 2年前 , 26F
是比學者高的，但整個學門的建構是需要學者的
10/30 20:48, 26F
推
12/08 12:53, , 27F
推薦假掰陳，專長調參數學習
12/08 12:53, 27F
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