Căn bản là biết xem nó có phải là rác ko hay model chuẩn, có hiệu quả. Nhiều khi viết thì bay lắm nhưng không hiệu quả trên thực tế. Muốn có cái intuition này thì phải làm chứ ngồi đọc hiểu toán không thì không được.
Nope, giờ ML đang có 2 hướng phát triển: 1 là bigdata, 2 là small data. Nếu thím làm tốt trên small data thì vẫn có cửa cạnh tranh chứ ko phải cứ big là ăn
Mấy cái trong bôi đậm ra công nghiệp làm chả ai quan tâm đâu bạn, và nó không có value gì đâu mình nói thật, đừng tốn thời gian hiểu cái đống lí thuyết trong mấy cái này làm gì. Mặc dù mình có subscribe các chuyên gia hàng đầu trong mảng theory này, để update các tiến bộ bên theory DL.
Nope, giờ ML đang có 2 hướng phát triển: 1 là bigdata, 2 là small data. Nếu thím làm tốt trên small data thì vẫn có cửa cạnh tranh chứ ko phải cứ big là ăn
hehe thím cứ hiểu được mấy cái đó rồi lúc có người cải thiện được thì thím sẽ có lợi thế thôi. Kiểu 80/20: 80% hiệu quả công việc đến từ 20% nỗ lực ấy. Mà nói chứ làm industrial thì chỉ cần ra được kết quả, nếu làm về tabular data kiểu quan trọng như của tài chính, ngân hàng thì họ còn yêu cầu thím phải giải thích nữa, mà điểm này thì mấy cái classic ML của thím nói đang ăn chặt
cũng ko hẳn là lùa gà, mấy thuật toán nhỏ như meta learning hoặc thuật toán tối ưu mô hình trên data có sẵn như NAS vẫn có use case của nó. Còn tuỳ vào yêu cầu của khách hàng mà thím sử dụng, ví dụ như yêu cầu về độ chính xác thì dùng cái này, nhưng yêu cầu về tractability thì dùng cái kia.
Rep nốt cái này với thím hehe, em giờ cũng đang chuyển dần sang crypto, đá thêm miếng bánh federated learning với cryptocurrency. KHMT siêu rộng, học mãi không hết chứ ko nên bó buộc bản thân quá vào AI, ML, DL hay devops.
em thấy nếu business vừa vừa thì cái cần nhất có vẻ là DA bác nhỉ, phân tích bằng số rồi thuyết phục con người ra quyết định bằng con người. chứ kiểu DS hay AI các kiểu ở những mảng đặc thù có kết quả tốt như NLP/CV thì còn đỡ, chứ như phân tích chiến lược các thứ thì em không biết nó có hiệu quả bằng đội DA không?
bác làm domain gì nhỉ? Mình đang kiếm cty dạng như vầy, vì task hiện giờ toàn làm clean, transform data ko hà =]] mình thì analysis nhiều hơn.
Bão hoà gì đâu nhỉ, cung không hề vượt quá cầu nhé, vn vẫn tuyển nhiều.Làm nghiên cứu thì có thể bảo hoà, sẽ không đủ chỗ cho tất cả, chứ làm ứng dụng -> chuyển thành quả nghiên cứu thành giá trị thương mại thì sẽ còn phát triền dài dài nhé
mới đọc bài này xong: https://www.facebook.com/groups/870665749718859/posts/5083248871793838/ cậu này tutor 300USD/h, nghề đang hái ra tiền thế mà bão hòa thế nào
lão này học havard university rồi làm nghiên cứu ở MIT mà bác lại đi so với bọn thường dân
