掐指一算,又是忙碌的一周,博主在过去的一周涉猎了神经网络知识体系的方方面面,也看了一些小伙伴们写的优秀论文,但是最让博主震惊的还是上周六和某家公司算法工程师一次闲聊。
这个小伙伴之前是水务局的,有次领导让他写个算法去查用户偷水漏水情况,他一脸阴险得问博主怎么处理这件事。博主的第一印象和在座的从事机器学习专业的小伙伴们一样,打标、组网、喂数据。
他只是笑着吐了口烟,淡淡地来了一句,这个初中知识就能搞定,用标准差找离群点。是的,就是这么简单,没有什么耗费人力去上标签,也没有需要昂贵的计算资源去训模型,就只是简简单单地呈现数据分布规律,将异常点呈现出来。
所谓大道至简,也不过如此,这同时在提醒博主和小伙伴们,我们虽说从事机器学习方向的研究,但是并不意味着要滥用这方面的知识,一个事情在脑子里在纸上多勾划几遍,兴许一些数学小知识就比我们无脑喂数据训模型来得高效。
为什么会提及这个事呢?主要是因为最近博主被论文愁白了头,然而很多论文正如博主老板所说,每年这么多篇,但是有用的却很少。是的,现在的科研很多都是为了论文而论文,很遗憾博主也陷入了这个怪圈,因为大家都为了求生欲而奋斗。企业为了利润,教师为了职称,学生为了就业。仅仅是因为神经网络火了,大家就都靠在一起“取暖”了,为了创新点而改头去尾换场景,为了丁点儿性能的提升而堆叠计算资源。待到哪个方向火起来了,又重复过往的操作。
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