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[請益] 機器學習在台灣的出路

看板Soft_Job (軟體人)作者 (永遠的新手)時間8年前 (2017/08/26 11:38), 8年前編輯推噓32(34推 2噓 52→)
留言88則, 35人參與, 最新討論串1/8 (看更多)
肥宅我還是學生 因為自認數學不錯 所以暫時打算 朝機器學習這個感覺跟數學比較有關係的領域發展 (當然有部份也是因alphago 還有更早碰觸到的圍棋軟體開發的團隊) 但是聽風聲 好像這塊 台灣做不太起來?? 所以想問下 版上的各位大大 在台灣的機器學習的產業大概如何? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.116.1.136 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1503718722.A.512.html
推
08/26 11:41, , 1F
想問+1
08/26 11:41, 1F
推
08/26 11:45, , 2F
GG輪班比較實在
08/26 11:45, 2F
推
08/26 11:51, , 3F
等生態系建構起來 台灣就可以代工 ml 了
08/26 11:51, 3F
推
08/26 11:56, , 4F
能力沒有把握做到台灣頂尖就沒用
08/26 11:56, 4F
推
08/26 12:09, , 5F
ML在台灣沒有產業 只有少數幾間公司和新創
08/26 12:09, 5F
推
08/26 12:36, , 6F
唔 自認數學不錯是到怎樣的程度XD
08/26 12:36, 6F
不知道 不過就算是分析 還是 機率 應該都不是太大的問題就是了
→
08/26 12:36, , 7F
八成會失業吧
08/26 12:36, 7F
→
08/26 12:37, , 8F
線代微積分都有機會用到喔,這兩個算最基礎的東西了
08/26 12:37, 8F
→
08/26 12:40, , 9F
先搞清楚你要設計演算法還是應用 應用你覺得數學要多好
08/26 12:40, 9F
我也在想設計演算的缺 感覺好像不會太多
→
08/26 13:03, , 10F
數學學科拿幾分，學生只能看成績
08/26 13:03, 10F
推
08/26 13:21, , 11F
自認數學不錯應該是高微9X過吧 然後數學系課沒重修過
08/26 13:21, 11F
真心覺得戰這個很無聊欸 我的不錯 就應該不至於爛的意思 然後高微9X 又怎樣 我們老師給分超甜 我期末放掉也93 所以呢 值得炫耀嗎?
推
08/26 13:31, , 12F
前一陣子剛找過 純軟沒幾間大的 剩下的都是和硬體有關
08/26 13:31, 12F
→
08/26 13:31, , 13F
的公司 但還是有缺就是了 國外相對多很多
08/26 13:31, 13F
→
08/26 13:34, , 14F
想做這個，先準備留學比較實際
08/26 13:34, 14F
暫時不考慮留學QQ 家裡的老人家年紀也挺大的
推
08/26 13:38, , 15F
台灣沒市場
08/26 13:38, 15F
推
08/26 13:51, , 16F
不歸路
08/26 13:51, 16F
噓
08/26 14:14, , 17F
是要問幾次 有興趣就去看林軒田 ML/DL沒有研所都是屁
08/26 14:14, 17F
→
08/26 14:15, , 18F
台灣都是跟風的新創公司 大公司多半是硬體思維
08/26 14:15, 18F
→
08/26 14:16, , 19F
要找就是找軟體公司徵真的ML缺 現實就是不多
08/26 14:16, 19F
軒田正在看 看來真的沒想像中的好
推
08/26 15:31, , 20F
這行業要頂尖才有機會
08/26 15:31, 20F
→
08/26 15:31, , 21F
不過整理數據資料的工作應該很多
08/26 15:31, 21F
→
08/26 15:32, , 22F
建議往大數據走 工作機會多 利潤高 公司比較願意投資
08/26 15:32, 22F
了解 謝謝回應
→
08/26 15:38, , 23F
中國機會多，台灣落後不少
08/26 15:38, 23F
推
08/26 16:07, , 24F
自己想怎麼應用弄個新創比較實際 台灣硬體思維太嚴重了
08/26 16:07, 24F
推
08/26 16:12, , 25F
如果你有辦法考到台大的碩博，就可以考慮。那邊的教授門路
08/26 16:12, 25F
→
08/26 16:12, , 26F
似乎不少，應該不至於失業
08/26 16:12, 26F
我也是打算 沒上台交 就放棄機器學習了
→
08/26 16:22, , 27F
前面幾間學校的不太會失業啦 但公司做的東西和待遇是不
08/26 16:22, 27F
→
08/26 16:22, , 28F
是符合需求 就難說了…
08/26 16:22, 28F
了解了 謝謝回應 ※ 編輯: nchwshku (140.116.104.220), 08/26/2017 17:28:31
推
08/26 17:51, , 29F
我覺得台灣一直都是代工思維，這在軟體業是萬萬不可
08/26 17:51, 29F
→
08/26 17:51, , 30F
記得在FB上看到某位大師級的教授發文說，機器學習要
08/26 17:51, 30F
→
08/26 17:52, , 31F
學習它背後的原理，才能有創新的應用，而不只是學會
08/26 17:52, 31F
→
08/26 17:53, , 32F
死板板的調參數，盡是用些套件如 Keras、Tensorflow
08/26 17:53, 32F
→
08/26 17:53, , 33F
做大家都會做的事就會失去競爭力，機器學習內部的數
08/26 17:53, 33F
→
08/26 17:53, , 34F
學核心才是值得工程師去研發探討的
08/26 17:53, 34F
→
08/26 17:54, , 35F
再繼續用代工思維下去做事 被淘汰是遲早的事
08/26 17:54, 35F
→
08/26 17:57, , 36F
說到代工，根本行業不對吧。這行也不是代工。
08/26 17:57, 36F
推
08/26 18:00, , 37F
抱歉用詞錯誤，我意思是最新的東西總是從國外傳進來
08/26 18:00, 37F
→
08/26 18:00, , 38F
而不是從台灣發明之後傳出去，偏偏軟體業是贏者全拿
08/26 18:00, 38F
→
08/26 18:01, , 39F
如果台灣每次都要等到國外發展出什麼東西，再拿來用
08/26 18:01, 39F
→
08/26 18:01, , 40F
就賺不了多少錢，台灣有沒有辦法自己發展Tensorflow
08/26 18:01, 40F
→
08/26 18:01, , 41F
還是什麼可以給其他人用的好東西，目前看來是沒有
08/26 18:01, 41F
→
08/26 18:03, , 42F
為什麼酷炫的東西都得等到Google等大公司發展出來呢
08/26 18:03, 42F
→
08/26 18:08, , 43F
自己發展無法成為標準，頂多自己一套賣自己人。
08/26 18:08, 43F
→
08/26 18:10, , 44F
問題是開門作生意的人會這麼喜歡逆天嗎，作死是多數
08/26 18:10, 44F
→
08/26 18:11, , 45F
對岸市場夠大足以關起門來搞，這才有可能。
08/26 18:11, 45F
噓
08/26 18:36, , 46F
樓上再說什麼=.= alan是說軟體是靠走在前面賺錢
08/26 18:36, 46F
→
08/26 18:36, , 47F
台灣只會當老二跟別人屁股
08/26 18:36, 47F
推
08/26 18:42, , 48F
gg輪班比較好
08/26 18:42, 48F
推
08/26 18:55, , 49F
所以你指的往ML是申請數學所？還是資工所？
08/26 18:55, 49F
推
08/26 19:27, , 50F
可以問一下台灣沒市場是什麼意思嗎？
08/26 19:27, 50F
→
08/26 19:28, , 51F
是指台灣不注重這產業還是因為台灣資料量不足所以做
08/26 19:28, 51F
→
08/26 19:28, , 52F
不起來還是有其他原因呀(?)
08/26 19:28, 52F
→
08/26 19:59, , 53F
市場小。嚴格說來稱不上有產業。
08/26 19:59, 53F
→
08/26 20:00, , 54F
市場問題線上遊戲公司最清楚了。
08/26 20:00, 54F
推
08/26 20:06, , 55F
如果眼光放在出國 ML還是可以繼續走
08/26 20:06, 55F
推
08/26 21:04, , 56F
設計演算法...你有paper嗎？
08/26 21:04, 56F
→
08/26 21:05, , 57F
有好的paper發在好的期刊、研討會，就不會難找了
08/26 21:05, 57F
→
08/26 22:09, , 58F
嗯嗯 沒有要戰的意思 冒犯到很抱歉
08/26 22:09, 58F
→
08/26 23:15, , 59F
以後要說自己什摸尚可大概都要附成績單了 四大卷之類的
08/26 23:15, 59F
推
08/26 23:17, , 60F
要把ML當專業，先找個做ML的老師讀博班呀，一些做ML的公
08/26 23:17, 60F
→
08/26 23:17, , 61F
司，看到不是相關實驗室博班出來的，應該面試都沒有
08/26 23:17, 61F
推
08/26 23:22, , 62F
而且ML工作也是需要讀很多paper，沒讀過博班沒那個底子
08/26 23:22, 62F
→
08/26 23:22, , 63F
同事看三篇你才看一篇，怎麼跟人家拼?
08/26 23:22, 63F
推
08/26 23:41, , 64F
ML除非你能達到要讀paper改model的等級
08/26 23:41, 64F
→
08/26 23:43, , 65F
不然進入門檻不高 會套現成lib就能做
08/26 23:43, 65F
→
08/26 23:45, , 66F
剩下就出一張嘴說故事 這是島上的現況
08/26 23:45, 66F
→
08/26 23:45, , 67F
前幾篇才一個徵PhD做ML研究開56k的 呵呵
08/26 23:45, 67F
推
08/27 00:58, , 68F
台大同學做ML發過paper的全出國，很少留台，給你參靠
08/27 00:58, 68F
推
08/27 02:22, , 69F
有另一篇北醫統計的大大不是說DS走應用的嘛？
08/27 02:22, 69F
→
08/27 02:22, , 70F
為何前幾樓都搞得一定要搞學術做研究才有出路
08/27 02:22, 70F
→
08/27 02:22, , 71F
台灣又沒有Google Brain或FAIR 拚research幹嘛
08/27 02:22, 71F
推
08/27 02:41, , 72F
讀Paper改Model很難嗎，不就看Paper說故事
08/27 02:41, 72F
推
08/27 08:28, , 73F
由於你是116 又不願出國 我覺得你放棄這條路比較好
08/27 08:28, 73F
→
08/27 08:30, , 74F
116又不願出國家境都不好 即使你學完
08/27 08:30, 74F
→
08/27 08:30, , 75F
出來也是問哪裡可以輪班 看太多了
08/27 08:30, 75F
→
08/27 11:09, , 76F
在台灣連應用都快要找不到工作了，有老闆會顧你做kernel嗎
08/27 11:09, 76F
推
08/27 11:11, , 77F
之前不是聽說台灣 AI 元年 QQ?
08/27 11:11, 77F
推
08/27 11:13, , 78F
我實在是不期望台灣會有老闆用什麼年薪百萬請人去針對一個
08/27 11:13, 78F
→
08/27 11:13, , 79F
使用案例花個半年一年的去設計專用kernel，然後還不見得能
08/27 11:13, 79F
→
08/27 11:14, , 80F
其他現有的比起來有顯著的成效...Orz
08/27 11:14, 80F
推
08/27 11:46, , 81F
拿相關領域Phd 和 熟library會用API，你想做哪種？
08/27 11:46, 81F
推
08/27 13:58, , 82F
在台灣比起做research 到業界做應用唬唬人感覺還實際多了
08/27 13:58, 82F
推
08/27 14:03, , 83F
而且看不起應用其實沒有道理，那是不同專業，別人用現成的
08/27 14:03, 83F
→
08/27 14:03, , 84F
API兜出能用的東西不代表做API的人就一定能。那是專業分工
08/27 14:03, 84F
→
08/27 14:05, , 85F
的差別而已，就好像做鍵盤的不一定比用鍵盤的人偉大。
08/27 14:05, 85F
推
08/29 01:23, , 86F
老實說數學我覺得不用會到很難 厲害的人莫名奇妙就看
08/29 01:23, 86F
→
08/29 01:23, , 87F
到insight
08/29 01:23, 87F
推
09/04 20:53, , 88F
自認數學不錯也要上職場練個幾年阿 對了,英文呢?
09/04 20:53, 88F
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