这是一个创建于 2469 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
本科生，最近毕业设计的导师找了几个本科生开会，然后一上来先询问大家找工作怎么样，基本上 5 个人除了一个出国，还有本人从事的是开发岗位，其他 3 个都是从事与图像识别有关的机器学习的岗位，虽然资薪没有本人高，但是导师在聊天的时候说我过两年就会厌倦开发岗位的，而他们那些岗位才会比较有趣。本人此前也接触过相关知识，但是发现数学太差，不适合搞这些，果断转回开发。我一直都很疑惑，难道是一定要搞个机器学习相关的工作未来才不会被淘汰？现在是不是有种过度崇拜机器学习了。
 |
1
sudoz 2018-03-23 10:48:52 +08:00
别听你老师的
|
 |
2
tkMerkava 2018-03-23 10:51:34 +08:00
都是资本炒作的结果，啥热炒作啥
|
 |
3
mrsatangel 2018-03-23 10:55:12 +08:00
|
 |
4
hellolleh 2018-03-23 10:56:24 +08:00
机器学习深度学习等等一类的概念，真的没那么牛逼，应用到业务上的能力更是差强人意，这些东西，5060 年代都有人研究，现在数据量算力上去了，开始有些效果了，就各种炒作了。
|
|
5
mrsatangel 2018-03-23 11:10:25 +08:00  3
@hellolleh 上世纪五六十年代研究的主要是基于谓词逻辑的专家系统，是有严格的演算过程和推导逻辑的。现在这一波火的是深度神经网络，放弃了模型的可解释性而追求经验性的预测准确度。非要说是算力提升导致机器学习爆发也没问题，但是机器学习的爆发也导致了寒武纪、TPU、GPGPU 的出现。具体到业务系统里面的应用其实还是挺多的，建议可以看一下美团的外卖配送匹配、金融公司的风控和征信系统、头条系的推荐系统——其实还是很精准的，推荐系统最大的问题不是推荐得不够好，而是容易让人陷入鞍点。深度学习是机器学习的一个子集，大部分公司的业务还是用的朴素贝叶斯、SVM 这些老模型，效果也不错，但是 CV、语音这些领域传统算法已经彻底被深度学习替代了，很残酷。
|
 |
6
lk1ngaa7 2018-03-23 11:11:23 +08:00
是的，你老师说得对
|
 |
7
wqzjk393 2018-03-23 11:33:25 +08:00 via iPhone
在近期的一次 CGTN(中国国际电视台)的对李开复的直播采访中，李开复表示：「在我看来每个创业者都很想把自己的创业公司包装成一个 AI 公司，而每个 VC 也都想要标榜自己是一个 AI 投资人。但是 AI 投资其实不适合新手参与。如果对 AI 技术本身没有了解就急着参与到 AI 的早期阶段来，这样的人会赔得连裤子都不剩。到了今年年底，我觉得会有很多泡沫破掉。」
「有一些初创公司编造出的故事其实是无法达到的，他们就这样去骗 VC 投资他们，因为 VC 又不懂。所以到了年底左右，我们当然能看到一些非常成功的案例推动了 AI 的发展，但也会有更多泡沫破碎。企业花完了钱，然后破产，这会让整个环境冷却下来一阵子。」 不过，李开复也表示，AI 既然技术来了，就肯定会落地生根，所以不必对短期的涨落过分担心。 关于泡沫破碎对整个市场环境的影响，李开复说：「影响有可能会很大，而且是世界性的。现在回头看 2000 年的话，「.com 」泡沫给通讯公司、科技公司、包括微软都带来了沉重的打击。历史就是这样的。如今我不仅对 AI 抱有担心，我还觉得 ICO 才是最大的泡沫。ICO 泡沫破碎的时候，也会使得一些 AI 泡沫破碎，并且连锁反应影响到更多科技公司。所以我觉得个人投资者一定要很小心，接下来的 6 个月左右时间内会有不少泡沫破碎。」李开复说。 理性看待吧，实际开发感觉机器学习 数据挖掘分析什么的都是分不开的，应该是开发时候发现用机器学习数据挖掘某个算法效果更好点，所以才使用，而不应该是为了赶潮流强上 ai ml |
 |
8
am241 2018-03-23 11:41:02 +08:00 via Android
技术总是会进步的，所谓泡沫是金融概念：什么人都觉得自己有能力在这领域赚一大笔钱
|
 |
9
msg7086 2018-03-23 11:44:26 +08:00
淘汰嘛，总有一天会淘汰的。
以后就是人工智能机器人把全人类淘汰了。 然而你活着的时候还有没有机会看到这天，这谁都不知道。 |
 |
10
coderluan 2018-03-23 11:54:27 +08:00 1
你们老师只是说“机器学习更有趣”吧，根本没说别的。
你是怎么理解成“不搞机器学习被淘汰”“不搞机器学习更傻逼”的。 然后上面还有说“别听你老师的”“你老师说得对”。 恕我语文不好，跟不上你们交流。 |
 |
12
picture2200 2018-03-23 12:20:39 +08:00 via Android
AI 岗位现在一般都要求硕士及以上，本科出来干怕是找不到工作的
|
 |
13
yianing 2018-03-23 12:44:22 +08:00
开发出来好东西就是造福社会，凭什么做开发的要被鄙视😒
|
 |
14
brickyang 2018-03-23 12:46:29 +08:00 via iPhone
游泳，健身，机器学习，区块链了解一下。
|
 |
15
zihuyishi 2018-03-23 12:57:57 +08:00
等下，现在不是区块链的时代吗？
|
 |
16
zj299792458 2018-03-23 13:24:52 +08:00 via iPhone
现在机器学习的岗位还真不需要会数学，就调接口就行了，不需要知道为什么
|
 |
17
stargazer242 2018-03-23 13:56:11 +08:00
你老师技术牛逼的话就不会当老师了
|
 |
18
notreami 2018-03-23 16:02:57 +08:00
没事，反正到 30 岁，再转岗也能活命
|
 |
19
dox1994 2018-03-23 16:39:07 +08:00 via Android 2
不管机器学习还是开发都好，重要的是找一个能有一定挑战性，或者说做一点创造性工作的岗位吧，让自己有所成长，而不要去天天做基础的重复性工作
|
 |
20
xwhxbg 2018-03-23 16:46:33 +08:00
工资特别低可能去做数据标注了，现在 AI 的工作很难找的，不是对应专业的硕士都没法申请
|
 |
22
contmonad 2018-03-24 11:54:01 +08:00
机器学习方面靠谱的工作太少了，不靠谱的 ML 职位 = 数据清洗+调参狗，在精神回报方面和做业务驱动型 CRUD 没啥区别。
做系统有做系统的乐趣，比如出了 bug 或者性能问题，只要花时间细心排查最后总能定位到，从上层应用代码到编译器到 VM/OS 再到硬件整个 stack，一层不能解决可以深入到下一层解决。起码这种对系统的掌控感做 ML 是很难有的，ML 很多模型都是黑箱，训练数据各种坑，出了问题只好瞎改跟炼丹差不多。我当初也是一心想找 ML 相关工作未果（那时候 AlphaGo 这波热潮还没开始），后来去做了 infrastructure，现在工作快两年了感觉还是非常有意思的。 |
 |
23
jyoe 2018-06-25 15:34:51 +08:00
我司仅仅只是用了一套很简单的算法 一台很破旧的机器 来帮法务去看一下 哪些合同存在隐患而已，不知道算不算一个靠谱的落地应用。
|
Select Language