[討論] AI工程師訓練Model時在公司做什麼?
先說這篇沒有別的意思,只是我個人很好奇,當AI工程師設計好深度學習網路架構,開始進行訓練的時候,有做過深度學習的人都知道,接下來就是等待結果,不過這個時間跟cpu,gpu,模型複雜度,train data數量等有著很大的關係,所以我想問這段時間AI工程師在公司裡面幹嘛啊?看著數據跑嗎?還是都是下班前開始跑,隔天早上看結果? 之前唸研究所的時候,還能跟教授說還在Model還在訓練,然後就跑回家睡覺,在公司應該不可能這樣吧? 有人可以解答嗎?
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很多雜事等著你...
clean新的data
multi-thread開下去呀. 誰一次只train一個model ?
念 paper
這跟AI工程師是有啥關係…很多職業很多事情都是按鈕下去
機器要跑很久,難道這些人按完按鈕都沒事幹…?
我猜應該是寫離職單吧
這版怎麼那麼多什麼都不懂的人在問問題xD
讀paper報paper清資料
大公司GPU都是整打在買的.一個model train不夠可以trai
n兩個
所以通常會安排多一點事情然後給你自己安排要怎麼分配
時間啊
不管什麼工作 你怎麼會有一次只有一件事要做的錯覺?
在跑模型時真的滿爽的
懂的話就不會來問問題了吧
沒接觸過的領域有各種想像很正常 不想回答也無須嘲諷
不是一直鼓勵不懂就要問
...就算還是學生時期在train model,可以做的事靠杯多
有這種工作真好...原PO當兵了嗎?
這是台灣最不需要擔心的問題
讀 paper 報 paper pre-processing 寫其他的 model 相信
我 train model 只是驗證你的猜測對不對而已
你有沒有工作過?你知道一個人同時可能有好幾個project
在走嗎?事情根本沒有做完的一天,要是都做完了那也能
請你滾蛋了
沒火災的時候 消防員都在幹麼 回家睡覺嗎
越想越氣 你當兵的時候也沒在打仗啊 在軍營睡覺嗎
這是一句話惹怒AI工程師系列嗎?
你碩班應該很輕鬆吧?論文那麼多看完了?都實作出來了?
看paper 做簡報 清洗資料 刻新model 開104
我還是不懂為什麼推文火氣這麼大... XD
下樓抽煙當薪水小偷啊
覺得付出的努力不被重視吧,外面都覺得會調參數就能做AI
沒有我不抽煙,但我上ptt
我薪水小偷
哪家只需要訓練模型,跟大家推薦一下
有沒想過模型沒達到預期要求會發生什麼事情
滑PTT
是你研究所過得太爽 所以你才有辦法問這個問題
暑假廢文系列
你寫程式的時候會不會呼吸 不會的話當我沒問
未進化的身體 一次只能做一件事情
你到時就會被pm要求額外train一些奇形怪狀的attr...
狗了一下是反串 大家可以回家啦==
沒有工作過?
對paper當薪水小偷啊
*讀
看paper,訓練新資料,開會,寫code啦。還是你想聽到我
們在訓練的時候都在打掃辦公室?
看論文
這篇的問題在於這工作很肝,但被你想得很閒QQ
電腦都可以多工了,AI工程師只能等電腦train完才能做事?
OS不是有教context switch ?
我的頭腦都是single thread 一次只能做一件事情
在跟隔壁女同事打屁
哪一個工作只要 train model,介紹一下吧
想偷酸AI很輕鬆嗎XD
?
廢
做其他的工作啊
這篇吊出這麼多AI工程師 看來台灣AI元年有望
大家都好客氣喔
應該在寫很多的if else
呼吸啊 廢話嗎
除非是在做演算法的公司才會只專注在model吧,如果是搭
加速器平台一起賣的話,還有很多SI的事要做吧。
想午餐吃什麼
paper念都念不完了好嗎
越想越氣耶!每次都被問,我只講最後一次!跑trainin
g時要幹嘛?玩手機啊!總經理,難道你不想等他train
好嗎?
在泡茶聊天啊 羨慕嗎?
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Re: [討論] Ai 與 工程師我認為應該不太可能 因為AI要訓練的資料(網路上有發布的code)很多都是簡單的專案 例如整理資料類或者簡單的一小段功能 複雜的大型專案是幾乎沒有資料讓AI訓練的 除非訓練AI的團隊自己產出這類code,不過不太可能就是了17
Re: [討論] 跑實驗數據要跑多次取平均嗎路過看到這篇 自己剛好有參與過幾篇ML相關PAPER 來隨手回一下 想到啥就打啥可能有點亂 另外有錯也麻煩推文講一下我再修改 以下只講正規作法 先不討論一些偷雞做法 首先 實驗的目的就是為了證明自己的架構/做法比別人更好 那實驗重點就是要用嚴謹的方式來證明這一點12
Re: [情報] 情報數則其實也不知道怎麼說明,再不講得太深入又能夠很簡白地說 真的蠻難的,我就大概點到一些點,然後開頭直接下個結論吧 美國想阻止的是中國透過AI完成強人工智慧,或是通用型的AI 有點類似現在目前的ChapGPT進化的最終版 但如果要阻止中國完成區域性或是弱人工智慧已經不可能了12
Re: [閒聊] 推特:防止AI學習繪師作品的方法先講結論 這沒屁用== 這根本就像是拿FGO的職階去談碧藍檔案的相剋 題目內容完全不同是在比啥 首先先貼李宏毅教授的影片7
[請益] offer請益(宇匯/趨勢/台達/凌陽/華碩)本篇為代 po HackMD 好讀版: 排版差、文長請見諒 ## 個人背景:3
Re: [問卦] AI畫奶的功力怎麼進步這麼快的?AI畫奶的技術是一種基於深度學習和圖像處理技術的應用,隨著機器學習和計算機視覺的 不斷發展,其技術水平也在不斷提高。 在過去的幾年中,AI畫奶技術已經經歷了許多重要的進步,其中包括以下幾點: 數據集的增加:AI算法需要大量的數據來進行訓練和優化, 隨著數據集的增加,AI算法可以更好地理解不同類型的圖像,從而提高奶畫的質量。3
Fw: [資訊] 面對職場重新來過-勞動部職前訓練課程作者: oepan (轉職培訓請找我) 看板: Python 標題: [資訊] 面對職場重新來過-勞動部職前訓練課程 時間: Mon Feb 3 12:28:42 2020 2020年愛你愛你~打算愛自己面對職場重新來過嗎? 勞動部審查通過職前訓練-◤AI技術應用工程師◢3
Re: [討論] 用AI寫code產生的疑問三星稱10年內SSD達到1PB 當容量便宜的時候就省算力吧 複雜度其實也都是成本考量 10年算力發展到哪也不知道了- 之前研討會好像有討論到,除了使用者以外,公司一定有責任把關所以一定是咎責對象之一 ,而工程師爭議 比較大,AI不是我們寫規則判斷,而是訓練出來,所以中間有錯很難歸咎是哪個人寫的哪 條程式碼,裡面就是黑盒子,所以真的要咎責範圍太大:1. 訓練模型的工程師、2. 資料收 集的工程師、3. 再加上開發模型的作者(通常模型也不是自己開發,而是拿別人/別間單
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