请教一下搞深度学习的前辈，手推公式真的很重要吗？

[iHaoo]

在下是做推荐系统的，导师给的方向是做深度学习的推荐系统，目前我的目标是想以后找一个算法与开发结合的工作，最近也看了很多推荐系统的东西，跟着别人的教程也实现了一个电影推荐系统，我的思想是：了解大局，不拘小节。等以后真的需要了再回头来推导一下公式，但是导师一直要求推公式，身边的同学也很多都一直推导，请教一下前辈，做深度学习推荐系统真的需要细扣这些吗，我觉得了解推荐系统的架构，数据的 io 和一些模型不是更有意义吗，请前辈们赐教！

[HuLiY]

面试的时候让手推简历上的算法，svm 写了多半个黑板…

[iHaoo]

@HuLiY 前辈也是做推荐系统的吗？感觉推荐还是挺偏工程的吧

[wa007]

@iHaoo 推荐架构是很重要，但算法也同等重要，毕竟是 AI 的头部方向之一

我理解公式有利于理解底层，有利于以后的优化，能提升以后发展的天花板，能手推挺好的

[iHaoo]

@wa007 #3 谢谢大佬提点

[lazyparser]

如果还是学生，要毕业，毕业的论文方向是做算法，那么手推是很必要的。

如果是要做系统方向的毕业论文。那么架构和系统的完成度是很重要的。但是相比做算法改进起来，更难毕业。

导师估计还是要把你送毕业。

[ipwx]

（发过顶会深度学习论文）

个人觉得，公式、用数学方式理解神经网络才是“大局”，那些个具体的网络结构才是小节。

[Xs0ul]

1. 公式不会推很有可能过不了面试
2. 架构和 io 这种，在学生 /实验室阶段很有可能变成闭门造车。你辛苦研究了两年，毕业了发现大厂早就有比你自己项目完善得多的全套工具，支持的数据可能还比你高几个数量级
3. 你的“一些模型”不知道具体指什么，是指最新的论文吗？但是大部分论文多多少少都会有一些公式

[iHaoo]

@lazyparser #5 嗯，是做算法改进，请教一下前辈，一般推公式需要推机器学习部分的吗？还是深度学习的就够了呢？

[zxCoder]

这个方向感觉特别卷。。。。说句打击人的话，现在还在纠结这个问题的话怕是找算法岗工作比较难

现在本科生人均都能搞点 AI 。。。

[lazyparser]

@iHaoo 我没区分 DL 跟 ML 的。DL 只算是 ML 的一种，基础的知识都是要具备的。

[iHaoo]

@zxCoder #9 是的，主要是想做开发类的，然后带点儿算法，选推荐系统就是因为能结合工程