[請益] Big data vs computer vision

作者: a12300277 (柳葉)   2019-08-10 21:00:16
大家好
由於身邊周遭沒有人在AI領域工作
想來此請示眾神們關於Data scientist vs computer vision
小弟現在有機會能夠加入半導體的BIG DATA團隊
就我所了解,此職位應該是要熟悉Hadoop Spark等大數據框架
演算法主要著眼於SVM TREE 等比較成熟的機器學習技法
但本身對於電腦視覺的領域還是比較有興趣
如影像分割、影像追蹤,能接觸到目前最新穎的技術
演算法也是deep learning在發展的重點
由於個人覺得走電腦視覺對於未來的發展有更多的可能性
所以猶豫是否要走BIG DATA這塊,還是其實BIG DATA的發展性也很多樣呢?
若現在選擇BIG DATA,未來經歷是否能帶入電腦視覺呢?
先謝謝眾神們的回覆了!
作者: ggggggh (ggggggh)   2019-08-10 21:15:00
台積電?
作者: zxp9505007 (阿C)   2019-08-10 21:21:00
大數據跟影像都做呀 不衝突
作者: amiru3 (To Be A XXXX)   2019-08-10 21:31:00
哪間呢?
作者: rxhivzero (rx)   2019-08-10 21:39:00
找一間做大數據跟電腦視覺一起的不就好了
作者: a000000000 (九個零喔)   2019-08-10 22:22:00
電腦視覺可以摸到自駕車 big data就過氣惹
作者: ruthertw (小葉老大)   2019-08-10 22:26:00
屎缺!如果是人少少那間,你自求多福囉~
作者: Gaogaigar   2019-08-10 22:33:00
地! 給你好牌都不會打
作者: jumber (bug)   2019-08-10 23:21:00
選大公司錢多的
作者: automaton   2019-08-10 23:23:00
我也想進去Qq
作者: celestialgod (天)   2019-08-10 23:32:00
完全不太一樣喔 要轉回去 相關性也不高 建議考慮一下如果是GG的話, CV大概就認defect的樣子 大資料相關部門則做網路安全資料、良率分析、機台參數調整之類的基本上兩者相關性非常低....還有一些部門號稱做big data的.... 就更慘了 不多說了
作者: lukelove (午睡)   2019-08-10 23:57:00
$$
作者: j0958322080 (Tidus)   2019-08-11 00:10:00
gg的CV會偏向AOI吧
作者: dslite (呼呼)   2019-08-11 00:29:00
五樓彥州中評委
作者: yesheyman (音韻)   2019-08-11 00:38:00
當然選Computer vision
作者: Morphee (千磨萬擊還堅勁)   2019-08-11 02:40:00
選Big Dick
作者: Rayyh   2019-08-11 03:00:00
選big deep pay
作者: Griever (我跌倒所以我學會走路)   2019-08-11 05:49:00
選CV然後有BD相關的
作者: ice80712 (我很有事)   2019-08-11 08:56:00
做 都做
作者: raydo ( )   2019-08-11 08:57:00
如果是 IT 的單位應該是架系統讓user 用 ML 的演算法跟做 CV 應用差很多
作者: exeex (執行檔EX)   2019-08-11 11:34:00
應該不太行... 差太多 目前DL沒在用sparkspark就一般ML吧 就你說的SVM random forestDL是吃gpu spark要跑GPU任務 成熟應該還要個幾年ㄅ就二選一吧 不需要思考選A可以跳B這種問題
作者: DrTech (竹科管理處網軍研發人員)   2019-08-11 13:16:00
大家建立模型前,都不需要用spark 做數據處理?大概是台灣產業都是 CV 吧。 或是做玩具居多。
作者: ruthertw (小葉老大)   2019-08-11 13:35:00
可以去騙吃騙喝的鬼島公司或大部門裡待著,爽爽賺5年再溜
作者: chenyen   2019-08-11 19:22:00
一般業界找人,大數據=IT/MIS,而CV=AOI,但覺得大部份應該都只是拿現成的東西在玩。一下子兩個都要做的,要看一下是不是真的懂,跟真的投資源下來做,要不然玩票性質居多
作者: longlyeagle (長鷹寶寶實驗室)   2019-08-11 19:24:00

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