澳洲机器学习和深度学习的前景

飞雪888

楼上的帮忙解释一下, ML, DP到底什么意思？
儿子准备读ANU的advance computing ，说是将来搞AI，不知道出来找工容易吗？

无奈花落

澳洲科技荒野, AI公司凤毛麟角.

如果有心有能力搞学术,  读到phd, 澳洲有几个高校这个专业的科研实力还是不错的, 也有一些比较有影响力的导师.

无奈花落

飞雪888 发表于 2020-8-18 18:51
楼上的帮忙解释一下, ML, DP到底什么意思？
儿子准备读ANU的advance computing ，说是将来搞AI，不知道出来 ...

ML machine learning 机器学习. 一个较大的学科概念,  期望算法能从样本中自动学习知识.

DP? DL  deep learing, 深度学习.  指深层神经网络,是一种从数据中学习分布并进行 预测/生成 的具体手段.

个人感觉身边留在澳洲工作的, 如果还是从事相关研究, 大部分都是在高校.

其余人基本都去美国或者回国了....

飞雪888

无奈花落 发表于 2020-8-18 19:35
澳洲科技荒野, AI公司凤毛麟角.

如果有心有能力搞学术,  读到phd, 澳洲有几个高校这个专业的科研实力还是 ...

能再详细介绍下是哪几个高校和导师吗？

osrookie

K.U.Double-D 发表于 2020-8-16 20:51
而且以后AI会产品化，是个黑盒，不需要懂里面怎么实现的，知道怎么用，怎么调试参数就可以了。澳洲市场更大 ...

非常同意这个观点，澳洲做的是应用，像停车场认车牌的就是负责调试角度和光线

无奈花落

飞雪888 发表于 2020-8-18 19:21
能再详细介绍下是哪几个高校和导师吗？

https://www.roboticvision.org/rv ... hief-investigators/

可以参考每个大佬的publications 和研究方向, 基本就知道他们整个组在做啥了.

5222e

ft19s 发表于 2020-8-14 14:12
不是说了么？

池子里有鱼，结网很有用。

不抬杠，仅愚见。大家都知道结网的重要性，除非是那种不劳而获的人想着天上掉馅饼。但是结什么网，我觉得是楼主想知道的，换句话说，你说结网，这一滩水捞不到鱼，换个地方捞鱼，但是网子不一定适用啊。楼主如果一腔热血退而结网，然后发现这没鱼，换了几个地方捞还是没鱼，最后郁闷的发现原来是有鱼的，只是没人告诉他需要用什么网捕这里的什么鱼。我想这也是另外一哥们说你的回复跟没回复一样的原因。

Parfaits

看到一帮高人在此指点江山，只想说只要有熟人引荐，哪怕只会基本的SQL也能找到工作，没这条路靠社招就难了。

我身边的真实案例。

ft19s

5222e 发表于 2020-8-18 21:39
不抬杠，仅愚见。大家都知道结网的重要性，除非是那种不劳而获的人想着天上掉馅饼。但是结什么网，我觉得 ...

谢谢理性发言。

我只是带了一下gifox的面具而已，毕竟他是我的偶像。

最好别问问题，退而结网是一切问题的答案。

gifox

基本这样一问，回答的人里面少部分是能给你有用信息的

大部分只是大概知道这些是什么

我个人意见： 做最后应用部分难道不香么？做presales 不好么？钱少么？

notlrac

Parfaits 发表于 2020-8-18 21:52
看到一帮高人在此指点江山，只想说只要有熟人引荐，哪怕只会基本的SQL也能找到工作，没这条路靠社招就难了 ...

unswuq

Xavi

澳洲市场的确小，但澳洲还是有一些不错的软件公司的。 另外很多欧美公司在澳洲都是有研发部门的，这些研发部门有的负责单独的产品（比较独立），或者是和其它国家地区的部门合作。所以我不太认同澳洲没有科技研发的说法。

回到楼主的问题，个人觉得不存在人工智能行业。存在是人工智能在某个行业领域的应用。 举个例子， arnotts应该不会投资几十万在他们生产饼干的系统里增加人工智能；但bhp的设备价值上百万上千万，他们可能会想投资人工智能去维护这些设备。

个人暂时不太看好人工智能的工业应用，因为工业的数据量太大数据质量不高；但我觉得医疗服务业的前景会很好。

纯属个人愚见。

doushifuyun

现在大家一窝蜂的都去deep learning和NN了。但是我还是不清楚其实有多少是真正适合用这个的。我认为跟其他任何技术一样，ML和AI都有其适用和不适用的地方。做MLAI，其实还是中国和美帝做得好。澳洲很多都是在跟风。不过你学这个倒是不局限于澳洲就业啊。澳洲这破地方就这么大。

kieren

其实各行各业都可以应用AI或者ML，关键是看企业或行业的规模，一旦发现有大量的数据在进行简单机械的操作，那这部分工作就应该可以被AI代替。

我们公司做食品，是个利润率很低的行业，上百种产品定期供应全澳上千家超市，每家门店，每周送什么货，送几次货，每次送多少，之前都是人工计算，下订单，非常费时费力，最近上的一个项目就利用所有的可获得数据，包括促销信息，学校假期，历史销售数据，让AI来做预测，产生销售预测后，再利用系统帮客户在我们的系统种自动下订单。减少了很多人工的操作，预测精度还比人工高，减少了客户门店之间互相窜货，减少了因为超量订货造成的退货浪费。

总之，AI在澳洲还是有广阔的应用前景，重点是去开发用户的需求，很多时候不是企业有钱就适合用AI的。

reuentahlli

做ML的前提条件是要有大数据，然鹅土澳有几个公司有真正意义上的大数据？其他行业不清楚，反正银行业现在搞的ML试点都是骗经费骗股东的，没任何实际操作的前景

yelleft

真要搞AI和DL, 起码PHD.
先上计算机和统计. 到时看能力.

Moonlander

一群人在装模作样咬文嚼字。

eguan88

投资BrainChip现在只要 2毛钱

zheng8001

想做数据科学不需要都走research路线。

机器学习领域不都是搞研究，做算法，搞创新的。科研领域美国中国确实领先，但毕竟其人数比例在那些国家也是比较少的。

其实，能把数据科学真正应用到业务中，做出可以产生实际价值的产品或模型，然后scale和集成到一个成熟的系统也是很有前景的，并且实际操作起来并不容易。在澳洲搞这个还比较现实。

以后的趋势会向Auto ML, AI as service / platform靠拢，尤其是像DL这种黑盒低解释性的模型。

zyzbill

你来足迹问这个问题？
足迹认为IT就是修打印机的

heaptostay

学什么不重要，学会和什么人混才是最重要的。

notlrac

近几年，利用深度算法人工神经网做成的围棋程序alpha-GO，碾压人类。人类顶尖棋手包括棋圣，都认为alpha-GO高出人类好多段位，人类根本就读不懂alpha-GO下的棋。这件事给我以震撼，人类研究围棋几千年，发展的棋理哲学，短短几天就被alpha-GO颠覆，alpha-GO说：人类，你的棋理是错的，你真蠢。alpha-GO告诉我们：超出人类的绝伦智慧是真实存在的。
后来我又业余继续关注alpha-GO和深度算法，有了新的感受：原来alpha-GO碾压人类，不是因为它发现了真正的围棋棋理哲学、不是因为高超的智慧，而是因为它强大的计算能力，也就是算清差不多全部变化、或者比人类想的多得多的各种围棋后续变化，而且不出错。这是它完胜人类的根本。我感觉alpha-GO强大的地方不在深度学习算法，而在他的蒙特卡罗仿真、及它的剪枝算法，找出胜率的概率分布函数。而在围棋棋理上，人类与alpha-GO相当于：哲学家和孩童。
人工神经网的实质就是：用一个不固定的隐函数去回归拟合样本空间，自动地给现实世界建模。不同于我们常规的固化编程（hard-coding)，我们希望ANN能像婴孩一样自己学习各种知识和技能，这也是机器学习的初衷。其中现实世界的不确定性和概率思维，是智慧的灵魂。

tuxiaobao

凸凹嘛，啥高大上的玩意都有，然并卵，实际工作中还是表哥表姐（Spreadsheet）乱飞。。。。。。。。。。。。。。。。。

tryitagain

notlrac 发表于 2020-8-19 12:25
近几年，利用深度算法人工神经网做成的围棋程序alpha-GO，碾压人类。人类顶尖棋手包括棋圣，都认为alpha-GO ...

只要还是人类定规则，根本不需要担心。比如放弃这个游戏，或是让两个机器人下。没有人类和汽车赛跑的，汽车也从来没有超越人类。

axiaobug

数学是ai的天花板，否则就是调包侠。所谓黑盒就是一般人不懂里面的数学模型不管任何神经网络模型都是基于数学模型。

mightyview

notlrac 发表于 2020-8-19 12:25
近几年，利用深度算法人工神经网做成的围棋程序alpha-GO，碾压人类。人类顶尖棋手包括棋圣，都认为alpha-GO ...

人工智能的实质就是不遍历所以解的情况下，最快，耗能最小的找到最优解。

pcpop

真正AI的不多，ML的话工作还是挺多的

marrow

notlrac 发表于 2020-8-19 12:25
近几年，利用深度算法人工神经网做成的围棋程序alpha-GO，碾压人类。人类顶尖棋手包括棋圣，都认为alpha-GO ...

这个理解并不准确，剪枝，Mont Carlo都不是关键。之前的围棋程序已经实现这些了。这些技术属于微观层面操作，传统围棋程序运用这些技术，在局部对杀和死活上几乎不会犯错，在9路盘上已经跟职业棋手旗鼓相当了。传统围棋程序最大的问题就是围棋里所说的大局观，基本上在19路盘上几个转换就被人类高手带沟里去了。Alpha-GO最大的突破就是价值网络的感念，以获胜为目标，通过DNN非线性拟合出的棋子的价值（就是现说的胜率）。这是宏观上的突破，围棋里人类最大的优势一下变成劣势了。

hxyconan

这么说吧，要用人工智能，先要提高澳洲人平均的智能……所以你自己考虑要不要

yacobe

前景肯定不差。毕竟全世界风口和资本现在都在这个上面。

但是你能不能通过这个赚到钱是一回事。

能不能做出真正有用的产品又是另外一回事。