大家好
不好意思想请问一下关于ML的工作内容,
我是在coursera上Andrew Ng的ML影片课程自学,
之前也仅用过Weka取些features来做一些文件分类工作,
之后找工作想做这一方面的, 但是不知道业界工作内容,
想请问一下各位先进,
一般工作是用既有的ML方法套用来解决我们所面对的问题?
还是大部分都要提出新的算法了?
另外请问找ML工作前有没有什么要再加强与自学的建议?
谢谢大家(如果我提出的问题太过无知请原谅)

ML用途蛮广的,很多东西用ML做结果会比传统方法不一样(不一定更好)但是不是"套用"这么简单就可以有结果的.很多时候其实是混用,比方说spam filter,用传统方法误判率可能某些状况下会爆高,但是混进ML的方法可以减低误判率甚至提高判对的机虑.我是觉得有ML的background还要有一些别的field的know-how比较有机会可以运用

同楼上，ML必须要搭配domain knowledge