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【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
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693
:
(ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC
[126.33.115.23])
2019/04/14(日)11:58
ID:AIBmgQB+p(1)
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693: (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp67-ngQC [126.33.115.23]) [sage] 2019/04/14(日) 11:58:50.62 ID:AIBmgQB+p >>692 就活する企業による 既にバリバリ使っていう企業ならもう一歩踏み込んで、どんなモデルで何をやっていたか、ハードウェアはどうしていたのか、なぜPyTorchを選んだのか、など機械学習そのものよりも、どう応用したのかが問われる 一方で全く使っていない企業ではそのレベルでも充分だが、やはり機械学習を使って何をしたのかは問われると思う ただ、正直新人と機械学習にそこまで期待していないので、インターンとかアルバイトで感触と経験を積むほうが余程良いアピールになる 参考までに自社に機械学習できますで入ってきた新人は ・海外の論文を読んで自分で実装できる ・実際に機械学習で役に立つ何かを作った ・フレームワークの違いを熱く語れる ・FPGAで分類アルゴリズムを実装しました とレベルは高かったが、入社して活用できているかは疑問 選ぶ会社間違えてないか？と心配になるレベル http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/693
就活する企業による 既にバリバリ使っていう企業ならもう一歩踏み込んでどんなモデルで何をやっていたかハードウェアはどうしていたのかなぜを選んだのかなど機械学習そのものよりもどう応用したのかが問われる 一方で全く使っていない企業ではそのレベルでも充分だがやはり機械学習を使って何をしたのかは問われると思う ただ正直新人と機械学習にそこまで期待していないのでインターンとかアルバイトで感触と経験を積むほうが余程良いアピールになる 参考までに自社に機械学習できますで入ってきた新人は 海外の論文を読んで自分で実装できる 実際に機械学習で役に立つ何かを作った フレームワークの違いを熱く語れる で分類アルゴリズムを実装しました とレベルは高かったが入社して活用できているかは疑問 選ぶ会社間違えてないか？と心配になるレベル
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