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	• #跟帖# 如果是被裁，這種agreement 不應作數，因為生存第一，公司沒理。如果是自己走，可能會有影響。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2018-03-31*
	• #跟帖# 回複： [職場生涯] - *QualityWithoutName(622 bytes ) 2018-01-13*
	• #跟帖# 當然沒問題。我48歲才開始接觸machine learning ，雖然我那是對概率統計有點基礎， [職場生涯] - *QualityWithoutName(191 bytes ) 2018-01-09*
	• #跟帖# 如果你不懼怕數學，轉data science /machine +python 比較好。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(356 bytes ) 2018-01-09*
	• #跟帖# 我前麵提到過data scientists 和machine learning engineer 的區別。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(238 bytes ) 2017-10-28*
	• #跟帖# 另外，你比我年輕多了，年齡不是問題。actually，年輕人會認為你是inspiration. [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2017-10-28*
	• #跟帖# Job search 裏很少看到要求deep Learning, 是因為會的人少，幾年後會不一樣的，所以是機會。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2017-10-28*
	• #跟帖# Skill set [職場生涯] - *QualityWithoutName(348 bytes ) 2017-10-28*
	• #跟帖# 少部分公司是Machine learning engineer ，大部分是data scientist. [職場生涯] - *QualityWithoutName(368 bytes ) 2017-10-28*
	• #跟帖# 我不知道microService. Machine learning 的入門課，Andrew Ng 的最簡單且實用。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2017-10-27*
	• #跟帖# 我剛找到的工作是NLP 方麵的，deep learning 在近四，五年裏完全改變了NLP。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(182 bytes ) 2017-10-27*
	• #跟帖# 是。現在是用 GPU.但會有越來越多的專用芯片的。所有的芯片公司都在招懂 deep learning 的人。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2017-10-27*
	• #跟帖# 以前的“深度”學習無法實用，大家都跟你一樣 quit。現在已進入實用階段，但人才稀缺，所以是個機會。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2017-10-27*
	• #跟帖# had breakthrough just four or five years ago. It is much better [職場生涯] - *QualityWithoutName(32 bytes ) 2017-10-27*
	• #跟帖# 對。Machine learning is out there for more than 30 years. But deep [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2017-10-27*
	• #跟帖# 另外，我說的課程都是在Coursera 上。Andrew Ng 是她的Founder. [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2017-10-27*
	• #跟帖# 我上麵說的每們課通過了都有證書的。Andrew 在業界和學術界都很有名，這些證書會很有幫助的。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(0 bytes ) 2017-10-27*
	• 現在是跳到deep learning 的好機會。 [職場生涯] - *QualityWithoutName(2054 bytes ) 2017-10-27*
	• #跟帖# 知道一點deep learning [職場生涯] - *QualityWithoutName(360 bytes ) 2017-10-21*
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