Re: [請益] 機器學習在台灣的出路- 看板Soft | 美體產業公開資訊
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標題Re:[請益]機器學習在台灣的出路.時間TueAug2900:36:162017.前面有幾篇說，拉一拉就好，連阿罵都會用.....這也太扯了，就像excel、spss，也是拉一拉 ...
作者f496328mm (123)
看板Soft_Job
標題Re: [請益] 機器學習在台灣的出路
時間Tue Aug 29 00:36:16 2017
前面有幾篇說，拉一拉就好，連阿罵都會用..... 這也太扯了，就像 excel 、 spss，也是拉一拉就好了， 那寫 R、Python 的是??? 寫 code 就是有他的強項阿 況且你還要連 SQL ，甚至從 hadoop 撈 data ，阿罵這麼強？？ 就不講 data cleaning 了 確實目前工具很完善，隨便都能做分析，做的很爛而已， 沒做 feature engineering 的分析，頂多發碩論混畢業而已 feature engineering 絕對無法使用拖拉介面做出來， 以我做 Kaggle 上的 庫存銷售預測、購物籃分析、生產線分析 來說 feature engineering 完全不同，這需要一些經驗， 特別是，書上都不會教你這些，只能靠實作累積經驗 大家都用相同的 model，憑什麼比別人好? 在 Kaggle 上這點就很明顯， 你的 feature engineering 怎麼做才是重點， 甚至是做 n-fold 去確保模型穩定，你不是靠運氣選到好的 testing data 做 feature selection 找出關鍵變數，找出哪個製程影響最大、出問題， 再回去修正你的機台 用 ML 分析 data 也只是 data mining 的一小部分， 你要如何視覺化呈現？套件很多沒錯，那你要如何選擇？要如何解釋？ 不是分析完就沒事了， Kaggle 比較著重在分析，但事前的 data 收集、data cleaning 所花的時間， 是分析的兩三倍以上，原始 data 是非常髒的， 不同部門沒整合就不用說了，變數命名不同，日期格式不同等等，會弄到崩潰 最後，單就 Kaggle 來說，依然有非常多企業丟出 data，丟出問題要你解決， 特別是目前 ML model 還在進化中， 最近 5 年出現的 XGB 打趴一堆 RF、SVM、GB 等， 同樣問題，過去無法商業化，因為模型改進，未來有可能達到商業化的程度 比較可惜的是，台灣真正在做的很少，學校就不用講了，...
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