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楼主:gegedan

[IT] 从Deepmind想到将来抢手职业 [复制链接]

gegedan

木屐族

发表于 2016-3-13 00:41 来自手机 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-3-13 00:20
其实数据科学并没有特别高深的数学理论，要求更高的反而是编程技巧，阿尔法狗从数学模型角度并不深奥，事 ...

人才，你一定很抢手哈哈。有一点是不同意的，有模型理论了就一定能编，无非效率问题

cnnworld

铜靴族

发表于 2016-3-13 00:53 来自手机 |显示全部楼层

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gegedan 发表于 2016-3-13 00:41
人才，你一定很抢手哈哈。有一点是不同意的，有模型理论了就一定能编，无非效率问题 ...

跟效率无关，你其实太小看工程这块了

举个例子，就算你编程很牛，你如何利用谷歌的2000台机器，这里面的工程学知识没那么简单

就这么说吧，你会在单机上搞个数据库，现在公司打算用aws，你也不是一下就能上手的

而且人家的编程都是效率极高的方式，一件东西也许你能实现出来，举个例子你的效率是10秒，人家是0.2秒，因此你的方式在实战中就是失败的

为什么？阿尔法狗每次选择一个策略只能在一定时间内，不然按照围棋规则就是超时，结局就是书，你搞个10秒东西出来没有意义，不管你理论多牛逼

谷歌强大的地方是，工程和理论同步的，人家工程师同样的算法做到0.2秒，跟一般工程师做到10秒，这里面估计就有十年的技术差距

更不用说对其系统的了解和解偶部分了，这活真得有两方面知识

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浮云马

皮靴族

发表于 2016-3-13 09:09 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-3-13 00:53
跟效率无关，你其实太小看工程这块了

举个例子，就算你编程很牛，你如何利用谷歌的2000台机器，这里面的 ...

十年的技术差距里面有七八年都是在试错，当你做出来产品之后，别人可能用一两年就可以赶上了。

Google是个伟大的公司，有很多前沿技术，但它本质上是一家web公司，面向的是大众人群。Google的搜索做的是最棒的，它的GSA已经phase out了。Google的集群可能是世界上最大的，但它的云计算平台跟AWS没法比。Deep mind也是一样，可能可以做出很好的大众消费品，但我很怀疑它能做出来很好的商用软件。

AlphaGo的技术很振奋人心，是scientist和engineer的共同成功，但这些成功背后，相信每一个人心里也许都会有点不是滋味。18世纪的工业革命，机器取代人工，导致工人大量失业，同样IT技术的进步，效率的提升，导致的就是产业链中下游的大量失业。大数据已经有这样的趋势了，数据分析越来越傻瓜化，想做predictive modelling, 在azure上拖拖拽拽就行了，虽然说还是会有这样那样的问题，但是已经足够可以看到趋势了。

未来怎么办？出路在哪里？达尔文说过，能够生存下来的物种，并不是那些最强壮的，也不是那些最聪明的，而是那些对变化作出快速反应的。

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wowmygame

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发表于 2016-3-13 09:14 |显示全部楼层

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多买房。租给印度和中国的工程师。

cgz

铜靴族

发表于 2016-3-13 13:16 来自手机 |显示全部楼层

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本帖最后由 cgz 于 2016-3-13 13:28 编辑

hotortwo 发表于 2016-3-12 22:28
阿法狗和微积分有什么关系？？？

阿法狗和微积分没有关系？？？

简单的说，阿法狗用的神经网络算法，都是优化算法。所有优化算法都是微积分的演变

whoisit

皮靴族

发表于 2016-3-13 14:16 来自手机 |显示全部楼层

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浮云马发表于 2016-3-12 22:30
http://www.nytimes.com/2015/07/29/technology/code-academy-as-career-game-changer.html?_r=1
data scie ...

人家本来本科就是数学，毕业后做餐馆一段时间，是有基础的。三个月web程序员都是零基础开始的

hotortwo

头像被屏蔽

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发表于 2016-3-13 16:16 |显示全部楼层

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cnnworld 发表于 2016-3-13 00:20
其实数据科学并没有特别高深的数学理论，要求更高的反而是编程技巧，阿尔法狗从数学模型角度并不深奥，事 ...

我很赞同。。。

阿法狗有个鸟数学。。。

liz@aus

铜靴族

发表于 2016-3-13 18:19 来自手机 |显示全部楼层

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Analytics data scientist已经火了两三年，现在才进行基本没肉食。再火也是打工发不了达

刚有鞋穿的人

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发表于 2016-3-13 18:38 |显示全部楼层

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本帖最后由刚有鞋穿的人于 2016-3-13 18:43 编辑

cnnworld 发表于 2016-3-13 00:53
跟效率无关，你其实太小看工程这块了

举个例子，就算你编程很牛，你如何利用谷歌的2000台机器，这里面的 ...

觉的你说的还是自相矛盾，说和效率无关，当你后面解释的其实就是效率问题。
以前学校里接触过简单的模式识别，图像处理，觉的算法是最难的，尤其改良，完全数学，而数学模型建立了，分解变程序其实难度远小于数学模型（其实算法不是很明白，但是一样可以按部就班，编程出结果），而能程序化的人远多于数学模型的人。很多程序员经常用的算法还有库，其实原理不是很清楚，多数还是注重功能。很多数据挖掘的其实没有什么数学功底，都是用工具。以前有photoshoper的人就说过，图像处理这么多程序，步骤，最后的结果不就是photoshop点几下鼠标的效果么。