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中国兄弟抱怨机器学习枯燥。CS博士:我也有同感,打算退学。

杨净 只想说 凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

深度学习很无聊。

最少这名铁汁是那样觉得得。

乃至仍在Reddit上发过贴子,题目就立即那么银光闪闪写到:

Why machine learning is more boring than you may think?

結果不上15个钟头,便造成了500 关注度的探讨。

对于此事,有网友觉得,「因为它是工程设计,而不是基础研究,工程项目必须考虑最低水平和最终限期的,技术性上没什么趣味性」。

而对于为什么要这般注重「Boring」,这名大数据工程师肖安讲了以下缘故,也得出了自身的处理方法。

深度学习「四大Boring」

最先是设计方案(Designing)的一部分,占有5%-10%的時间。

此刻是集思广益、爆发新念头的情况下,包含新的模型系统架构、数据信息作用和控制系统设计等。

预估的状况是,在每一个新项目中运用全新和最出众的优化算法,能够在著名顶会刊物公布的那类。

但具体情况是,因为「时间限制」和别的优先事宜,只有保证非常简单、合理的优化算法。

此刻,为了更好地考虑作者的「满足感」,便会在附加新项目中开展一些「瘋狂」的念头,即便 这种念头压根失灵。

然后是编号(Coding )的一部分,依据新项目的不一样,20%到70%的時间占有率。

编码一般分成五类:占编码总公司数的百分数。

数据信息管路,50-70%;系统软件和集成化事情,10–20%;ML模型:5–10%;适用调节和演试剖析,5–10%;

预估的情景是,花销很多的時间在编号ML部件。

但如今早已有很多现有的架构和编号語言,将许多 繁杂的东西抽象概念,那样工作流引擎早已十分规范化了,压根不用去开发设计和健全ML部件。

既然这样,技术工程师则将大量的時间花在别的低等的提升上,例如系统软件、数据信息管路等。

随后是质量检测、调节、恢复(Debug),最少要花65%的時间。(体会来到作者的怨气)

一般关键有二种不正确,欠佳結果和传统式手机软件难题。

欠佳結果,便是模型实际效果不太好、得分较低(例如精确性)。

传统式手机软件难题,就包含系统软件毁坏、系统设置难题。

理想化的情况,是只必须解决「欠佳結果」,随后去搭建更强的模型。

嗯,呈现才可以的时间到了!

殊不知现实状况是,大约70%-90%全是「传统式手机软件」难题。

而对于欠佳結果,一般在搭建端到端模型训炼和数据信息管路以后,就可以的迅速得到 非常好的結果了。

最后一个一部分,便是「救火」(Fire-fighting),解决各种各样出现意外状况。

这大约是全部技术工程师都不愿意见到的点了吧。

在全部交货全过程中,无论是外界、甲方爸爸的规定還是內部沟通交流不畅、能力不足等各种各样人为因素Bug,用作者得话而言,「便是一场恶梦」。

此刻,除开面带微笑以外,提议将时间线增加到2-3倍,在精英团队里积极主动沟通交流。

害,说到这儿,说到底便是梦想与现实中间的差别,他人认为的与你自身已经干的差别。

例如,如同那样。

最终,这名小伙還是引入了一些安慰剂效应。

如同从业一切岗位一样,最后都是会觉得无趣和消沉。可是没事儿,很一切正常。你应该开发设计一种解决体制,像打游戏一样,在全过程中得到 一些小奖赏,随后最后取得胜利。

网友如何看?

针对这件事情,网友们倒是建议各不相同。

有学CS学了六年的博士研究生自诉了所碰到的茫然,并表明准备舍弃如今的博士研究生。

我期待它是炫酷的、教育性、优化算法性的东西,但一直沒有直到可大展拳脚的工程项目/调节类新项目。由于这一缘故,我准备休学。尽管如今还不清楚该申请办理哪些的工作中。

但有些人感觉,作者常说的好多个Boring,正好是喜爱当ML技术工程师的缘故。

还得出提议:假如你要花销100%的時间用于搭建和调节ML模型,那么你应当看一看科学研究岗,而不是工程项目岗。

也有网友表明,自身很喜欢ML技术工程师的工作中,从搭建自运作的端到端模型,到宣布资金投入生产制造,会出现很明显的满足感。

也有些人品牌形象地形容了梦想与现实:

那麼,针对这件事情你们怎么看?假如你的身旁也是有相近的历经,热烈欢迎与大家共享~

https://towardsdatascience.com/data-science-is-boring-1d43473e353ehttps://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/jvq4jw/d_why_machine_learning_is_more_boring_than_you/

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