这是一个创建于 1340 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
在下是做推荐系统的，导师给的方向是做深度学习的推荐系统，目前我的目标是想以后找一个算法与开发结合的工作，最近也看了很多推荐系统的东西，跟着别人的教程也实现了一个电影推荐系统，我的思想是：了解大局，不拘小节。等以后真的需要了再回头来推导一下公式，但是导师一直要求推公式，身边的同学也很多都一直推导，请教一下前辈，做深度学习推荐系统真的需要细扣这些吗，我觉得了解推荐系统的架构，数据的 io 和一些模型不是更有意义吗，请前辈们赐教！
 |
1
HuLiY 2021-03-29 21:18:52 +08:00 via Android
面试的时候让手推简历上的算法，svm 写了多半个黑板…
|
 |
3
wa007 2021-03-29 23:19:37 +08:00 via iPhone  1
|
 |
5
lazyparser 2021-03-30 00:15:16 +08:00 1
如果还是学生，要毕业，毕业的论文方向是做算法，那么手推是很必要的。
如果是要做系统方向的毕业论文。那么架构和系统的完成度是很重要的。但是相比做算法改进起来，更难毕业。 导师估计还是要把你送毕业。 |
 |
6
ipwx 2021-03-30 00:26:19 +08:00 1
（发过顶会深度学习论文）
个人觉得，公式、用数学方式理解神经网络才是“大局”，那些个具体的网络结构才是小节。 |
 |
7
Xs0ul 2021-03-30 01:35:35 +08:00 1
1. 公式不会推很有可能过不了面试
2. 架构和 io 这种，在学生 /实验室阶段很有可能变成闭门造车。你辛苦研究了两年，毕业了发现大厂早就有比你自己项目完善得多的全套工具，支持的数据可能还比你高几个数量级 3. 你的“一些模型”不知道具体指什么，是指最新的论文吗？但是大部分论文多多少少都会有一些公式 |
 |
8
iHaoo OP @lazyparser #5 嗯，是做算法改进，请教一下前辈，一般推公式需要推机器学习部分的吗？还是深度学习的就够了呢？
|
 |
9
zxCoder 2021-03-30 08:26:39 +08:00
这个方向感觉特别卷。。。。说句打击人的话，现在还在纠结这个问题的话怕是找算法岗工作比较难
现在本科生人均都能搞点 AI 。。。 |
|
10
lazyparser 2021-03-30 10:07:38 +08:00
@iHaoo 我没区分 DL 跟 ML 的。DL 只算是 ML 的一种，基础的知识都是要具备的。
|
Select Language