大家好
不好意思想請問一下關於ML的工作內容,
我是在coursera上Andrew Ng的ML影片課程自學,
之前也僅用過Weka取些features來做一些文件分類工作,
之後找工作想做這一方面的, 但是不知道業界工作內容,
想請問一下各位先進,
一般工作是用既有的ML方法套用來解決我們所面對的問題?
還是大部分都要提出新的演算法了?
另外請問找ML工作前有沒有什麼要再加強與自學的建議?
謝謝大家(如果我提出的問題太過無知請原諒)

ML用途蠻廣的,很多東西用ML做結果會比傳統方法不一樣(不一定更好)但是不是"套用"這麼簡單就可以有結果的.很多時候其實是混用,比方說spam filter,用傳統方法誤判率可能某些狀況下會爆高,但是混進ML的方法可以減低誤判率甚至提高判對的機慮.我是覺得有ML的background還要有一些別的field的know-how比較有機會可以運用

同樓上，ML必須要搭配domain knowledge