Zeitreihen sind ein besonderes Tier.
Als ich begann meine Maschinelles Lernen Karriere Ich habe es getan, weil ich Physik liebte (komischer Grund, mit maschinellem Lernen anzufangen) und aus der Physik habe ich verstanden, dass ich auch Codierung und Datenwissenschaft sehr mochte. Ich habe mich nicht wirklich für die Typ von Daten. Ich wollte einfach nur vor einem Pc sitzen und 10.000 Zeilen Code professional Tag schreiben.
Die Wahrheit ist: Selbst wenn es Ihnen egal ist (bei mir ist es wirklich immer noch egal), werden Sie sich in Ihrer Karriere eher auf bestimmte Datentypen konzentrieren als auf andere.
Wenn Sie bei SpaceX, Sie werden wahrscheinlich nicht viel NLP machen, aber Sie werden viel machen Sign Verarbeitung. Wenn Sie bei Netflixkönnten Sie am Ende mit einer Menge NLP Und Empfehlung SystemeWenn Sie bei Tesla Sie werden auf jeden Fall ein Pc Imaginative and prescient Experte und Arbeit mit Bildern.
Als ich als Physiker anfing und dann mit meinem Doktor in Ingenieurwissenschaften weitermachte, wurde ich sofort in die Welt der Signale.
Dies ist einfach die natürliche Welt von Maschinenbau: Jedes Mal, wenn Sie ein Setup haben und die Informationen daraus extrahieren, behandeln Sie am Ende des Tages ein Sign. Verstehen Sie mich nicht falsch …