作者:
s77485p (快樂豬)
2019-03-08 20:10:09大家好 我是一個剛入行一年的小菜鳥
目前工作也是有關於一些深度學習電腦視覺相關「應用」
大致上就是拿各種算法兜一兜 組合一下，opencv keras等等，以及看一些應用的論文看g
ithub上面有沒有人實作，找一些模型來用
或是看到想法後簡單的套用在程式裡面
沒有涉及
1. 更改目前現有架構，optimize 演算法例如讓MobileNet更快, 嘗試發表論文或是從頭i
mplement一篇論文
2. 也沒有很底層的hard code, 例如實作op在底層
3. 也沒什麼去自己訓練大模型，目前比較多架構都是拿pretrained model 來transfer l
earning，主要是小公司沒時間也沒力氣自己train from scratch
今天跟朋友聊天的時候突然開始覺得自己的目前做的東西可取代性似乎滿高的
目前公司也沒有很有經驗的高手或是phD什麼的來帶，我就是自己找資料學習這樣
不過其實我真的滿喜歡針對問題去設計產品的部分
例如今天如果一篇新的論文出來，厲害的人是看完以後去實作，並且發現一些架構的問題
之類的
但是我則是只會看他能用在哪裡，我可以怎麼用
技術文章也都是應用面為主
不知道如果只有做這些事情，我還能在電腦視覺或是深度學習領域混嗎？
還是趕快轉行學習其他比較偏應用的領域例如後端網頁或是?
這件事情最近開始真的滿困擾我的
讓大家見笑了，謝謝大家的意見。
基本上 DS 除了套套 model，就算不改架構還是很多事要做
高深的演算法會由資料科學家來設計，但套用組合技去應用也是需要人的，別擔心
作者:
sxy67230 (charlesgg)
2019-03-08 21:04:00大家現在也都是套套大咖的模型，有心的話，是可以用假日時間去細細品一下大腿的論文跟有些很漂亮的數學。平常上班還是一堆dirty work，想辦法生出漂亮的特徵，必要的時候還是要手工，寫寫後端，處理系統問題。有時候不知道自己是後端工程師還是數據工程師，有時候還要充當android工程師，我自己是沒什麼自信是說自己是DS啦(小公司日常
作者:
Mchord (Mchord)
2019-03-08 23:15:00paper的東西code有能力抓下來跑就好實務應用上那些最新最強硬刷高幾%的model不一定有用
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2019-03-08 23:56:00可練的東西可多了。沒人幫你整理好標注數據時，怎麼辦？一堆人以為有標好數據，結果很髒怎麼辦，數據不平衡怎辦各種模型的部署與管理監控怎麼搞
作者:
dddddd67 (斷水流大師兄)
2019-03-09 00:54:00其實貴公司可以考慮聘一個有深度學習專長的Phd
自己要先進入 reinforcement learning 模式
作者: gogogogo3333 (gogogogo33333) 2019-03-09 10:30:00
同時可深耕Domain Knowledge
作者:
cphe (魔鬼藏在垃圾筒裡)
2019-03-09 14:30:00現在的一窩蜂，只怕大多做不到核心現在很多公司想跨進去沒錯，看缺就知道，不過原本的領域還是基礎
作者:
smallv (小小勝利者)
2019-03-09 19:42:00那深度學習怎樣才是senior?
作者:
Mchord (Mchord)
2019-03-10 06:54:00樓上說的只能算是工程師基本能力吧我個人對Sr.的幻想是有能力把專案架構規劃好，發展整合從資料收集到deploy的流程，讓有點基礎的人都能輕鬆接手。
作者:
jennya (Jennya)
2019-03-10 16:25:00推~蠻想看到有人回答你的疑問的~
作者:
mdkn35 (53nkdm)
2019-03-10 19:07:00重要的是解決過什麼問題 而不是會什麼
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2019-03-11 13:10:00沒經驗的才會一直強調模型訓練吧。數據處理，模型驗證，產品化，一堆工程問題。
作者:
WunoW (WunoW)
2019-03-11 19:33:00重點是解決過什麼問題+1 懂一堆然後都沒用就是可悲