转行机器学习算法或深度学习方面的疑问

虽然目前搞机器学习的大部分都只是工具使用者，但就算使用工具，基本的数学基础还是需要的，这就直接提高了入行的门槛了，微积分，线性代数，矩阵论，概率论等等基础课程，全都要拾起来，又有几个人能拾起来。要搞算法的话，怎么也要硕士毕业吧。。简单来说，即使一系列开源工具降低了入行门槛，但这门槛依然较高。

表示面试的时候理论问的比较多

说实话这个行业现在就是个工程性质的行业，会用工具，能调参数就可以完成大部分工作，理论早就没什么进展了。所以想转行，基础好的读个硕士就行。

数学忘的差不多了，看的脑袋疼，真有大块的时间其实可以继续啃。
但是现在只能下班之后看，还有其他杂七杂八的事。
想把数学知识捡起来难度很大。能做到的都不是一般人

讲实话，数学不好的话，调超参都寸步难行。。
因为根本不知道怎么调嘛。。

玄学调参对于大样本来说，实在是很痛苦的一件事。。。

调参侠，炼金师只是从业者的自嘲而已。别当真。

如果是冲着钱多，明显发空气币更合适 LOL...

两个原因：
1 入门门槛高，虽然入门的机器学习知识其实大学本科的数学就够了，后面的可以边学边补，但是很多人都很难捡起来了。
2 找工作门槛高 现在想去大公司做算法相关已经不比几年前了，没有工程经验很难进去。而这种东西又是你自己一个人学不到的，大多数人只能停留在打比赛的层次。但是现在由于人太多导致门槛提高，这个已经不够用了（阿里星水平这种就不用拿出来讨论了）你可以看看现在应届生想做机器学习的有多少，你转行面对他们的优势又有多大呢？当然不是没机会了，但是单纯自学然后强行转，很可能前途还不如做开发

@yunxiyinzhe
@thedog
@WordTian
@takato
了解了，谢谢各位，这行门槛高的话也代表如果学出来竞争力也比较高吧，想闯一下😂

@ppyybb 哎，确实没什么优势，不过恰好因为困难，反而让我更有动力，如果仅仅是做开发，我还不如不转行呢

@CopenhagenCat 给一个建议，先转成大数据试试，接触基本的数据挖掘算法，参与实际的业务，然后再进一步考虑。这样进退皆可，比较灵活，也不会让你一下找不到工作

楼主这就是门外汉的看法 等他真正学了 估计又打退堂鼓 （到时候他就明白了 为什么我们不转做 人工智能）

@ppyybb 嗯，想到一块去了，现在正在申请国外数据科学专业（这个好像对计算机背景要求低点），再转算法，走机器学习或者深度学习