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一點淺見拋磚引玉淺見「玩AI」也有層次之分。...我曾看了不少線上課自學AI也有能力做模型解決一些問題,但我仍然能感覺到跟同機構的AI專家之間有 ...
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作者d8888 (Don)
看板Python
標題Re: [閒聊] 數學不好怎麼玩AI??
時間Thu Nov 18 14:29:27 2021
※ 引述《areyo (沒有名字的怪物)》之銘言: : 大家好 : 從讀書以來,大家都說數理不好,程式難寫好 : 但還是踏上不歸路,好在py有許多套件可用 + 網路發達 : 現在AI,對於數理不好的人,有沒有更快入門的方法呢?? : 謝謝 我也是想研究 AI 的業餘人士。第三類組出身,數學從高中畢業起就已經死亡。學 AI 也 是卡在數學問題。一點淺見拋磚引玉 淺見「玩 AI」也有層次之分。是業餘跑點東西出來?或是在產業裡面導入 AI 創造價值 ?或是要去讀博班做 AI 研究? 如果是業餘娛樂,數學「最低門檻」並不高,微積分會最基本的多變量偏微分,弄懂 chain rule、能看懂類神經網路 back prop 就勉強可以,線性代數我沒正式學過,遇到 就裝死。過了這門檻,如果只做業餘玩票,Github 和 CSDN 會抄,別人做好的庫會調, 就足夠成為業餘調包俠,並且善根福德成熟可以進階調參俠。 如果是產業裡面導入 AI 則看角色。如果產業另外請了 AI 專家來,我們做輔助,那釐清 domain knowledge 比自學半桶水 AI 重要,domain knowledge 可以直接影響對資料的 準備、清潔,AI 模型的調整方向。AI 產品要符合領域專家的需要,就離不開領域專家的 幫忙。如果是被推上火線親自搞 AI 的話那具體我不知道。我曾看了不少線上課自學 AI 也有能力做模型解決一些問題,但我仍然能感覺到跟同機構的 AI 專家之間有鴻溝般的差 距。 讀博班走 AI 研究應該數學就要很紮實了,除非是做純應用的研究,例如「應用 XXX 解 決 OOO 產業的 YYY 問題之研究」。這方面我也想聽強者補完。 數學根基不穩,要強行 AI 入門。可選擇比較容易吸收的線上課程或書本。線上課我推 deeplearning.ai AndrewNg 的課,書本我推 Hands-On Machine Learning with Scikit...Re: [心得] 自學AI資源分享 | 就是愛看書
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