[討論] AutoML都出來了，以後還需要ML專家嗎？ nitu2009 PTT批踢踢實業坊

作者: nitu2009 (tomwhat) 2019-01-17 11:29:43

ML的架構傳統上還是需要有經驗的人來設計，現在連人都不需要了，直接連架構都可以tr
ain出來，那還要ML專家幹嘛？會不會以後大家都負責準備data就好了？

作者: foodordertw (foororderTW) 2019-01-17 11:32:00

youtube有介绍影片，下面推文都是Google kill ml job

作者: aminoyoyo (YOYOYO) 2019-01-17 11:33:00

有人用過效果好嗎

作者: Rocker5566 (搖滾56) 2019-01-17 11:43:00

其實早就可以預料得到模型方法工具化跟BI一樣

作者: Morphee (千磨萬擊還堅勁) 2019-01-17 11:49:00

你應該不是這行的

作者: nitu2009 (tomwhat) 2019-01-17 11:55:00

我沒有，但是光想就覺得人怎麼可能贏？這可是人力搜索對上機器搜索的戰爭，人必敗啊

作者: jobsdone (完工了) 2019-01-17 12:13:00

無聊的事情交給機器去做，專家才有時間研究更複雜的架構

作者: w60904max (自宅警備隊員) 2019-01-17 12:43:00

什麼人力搜索在沒autoML前參數也是讓機器自己調阿應該說這是特指google的NAS模型但以前就有很多autoML的應用和算法了ML專家也是70%時間在整理研究資料之後可能變90%吧

作者: gogohc (gogohc) 2019-01-17 13:02:00

趨勢

作者: f496328mm (為什麼會流淚) 2019-01-17 13:27:00

講的 ML 只有 NN 一樣....最簡單，你丟股票 data 上去，train 完的結果你去下單，看效果如何GOOGLE自己也養一堆 data scientist是不是全部 fire

作者: elite840 ( 因為值得) 2019-01-17 14:04:00

這種東西就跟UML 一樣，沒那麼好用。

作者: Dalapa (這個ID用了15個年頭) 2019-01-17 15:04:00

你把資料處理的前端放哪，PCA LDA 正規化 Feature Selection，這個沒做你喂給ML拿的不過也是坨屎

作者: francej (~~~~) 2019-01-17 16:16:00

未來趨勢應該就是要有平台(如Google)的才賺得了錢ML沒機器、沒資料基本上就是斷了兩隻腳變成只能靠演算法跟Google等大廠一較高下...比輸了，只能殺價競爭囉

作者: Rayyh 2019-01-17 17:14:00

教ML比做ML賺的還多

作者: b81314 (有點貴) 2019-01-17 18:02:00

太理想化

作者: akwa (Work hard) 2019-01-17 23:51:00

看一篇文章就下結論這是記者在做的事

作者: mf99319 (hchsbangyu) 2019-01-18 01:30:00

我比較想知道autokeras 跟AutoML的差別在哪裡

作者: x3795566 (恬靜與快樂) 2019-01-18 18:28:00

AutoML總要有人維護跟改進吧

作者: s755369 (雫物語) 2019-01-18 19:43:00

你是記者?

繼續閱讀