partially unsupervised

Навыки, которыми хорошо козырять перед людьми на data science конференциях:
- всеми правдами и неправдами улучшать метрику на kaggle соревнованиях;
- реализовывать архитектуры и трюки из статей 2019 2020 года;
- обучать GANы и делать клоны thispersondoesnotexist.com;
- добиваться 100% загрузки множества видеокарт.

Навыки, которые на самом деле нужны ML инженеру в обычной работе:
- декомпозировать задачи;
- добывать больше новых данных и обеспечивать чистоту существующих;
- локализовывать сложновоспроизводимые проблемы и разбираться в их причинах всеми доступными инструментами от дебаггера до полного перебора безумных гипотез;
- писать тесты, которые действительно ловят баги, а не просто занимают время на CI сервере.

Навыки, которые есть у тебя:
- ...

Навыки, которые есть у меня:
- пиздеть в интернете.

www.tgoop.com/partially_unsupervised/37

1.53K viewsFeb 9, 2020 at 05:24

Навыки, которыми хорошо козырять перед людьми на data science конференциях:
- всеми правдами и неправдами улучшать метрику на kaggle соревнованиях;
- реализовывать архитектуры и трюки из статей 2019 2020 года;
- обучать GANы и делать клоны thispersondoesnotexist.com;
- добиваться 100% загрузки множества видеокарт.

Навыки, которые на самом деле нужны ML инженеру в обычной работе:
- декомпозировать задачи;
- добывать больше новых данных и обеспечивать чистоту существующих;
- локализовывать сложновоспроизводимые проблемы и разбираться в их причинах всеми доступными инструментами от дебаггера до полного перебора безумных гипотез;
- писать тесты, которые действительно ловят баги, а не просто занимают время на CI сервере.

Навыки, которые есть у тебя:
- ...

Навыки, которые есть у меня:
- пиздеть в интернете.

BY partially unsupervised