我最近几个月收到的简历，都是经济学背景想转ML或者转AI的投我们项目。

当然我也不是什么ML专家我其实就是在一个搞AI的team搞了两年经济学Econometrics所以我就是随便吐槽一下。

在AI项目的组干了2年之后我觉得。。。想搞AI或者想搞ML的人其实统计or最基本的数学知识真的挺重要的。。。尤其是每个模型背后的理论框架。

光是：我上网搜了一下看到其他人用这个模型来处理这个问题是完全不够的。。。因为你既没有能力判断当不同人有不同意见的时候哪个模型更好，也没有能力tune网上的包改成更适合项目的模型。并不是所有的模型performance都能用F1 score概括，实际上至少在我们项目这种do things on the fly一边前进一边发明轮子的项目，大部分时候我们根本都没有evaluation metrics，或者说如果发明出来了metrics那其实这个轮子就造完了跑个包那不是谁都能跑。。。。。跑包这个事儿真的是在现在这个年代会写点码的人都能跑。。。。。

所以我自己觉得想转专业ML的人，至少多花点时间学点数学or学点模型背后的数学/统计，而不是。。。上网随便找几个包搞个fancy的东西然后最后一问模型选择啥都不懂。。。。