如果我沒有那麼優秀,我研究生階段選擇機器學習方向還有出路嗎?

時間 2021-05-06 12:08:27

1樓:嗯哼

人生苦短,及時行樂。

nb的人很多時候是天時地利人和共同作用的結果,平凡的人才是世間的多數。

無需因為大牛nb,就無視自己存在的意義。我們奮鬥也好躺平也罷,都是為了讓我們自己手中的一畝三分地變得更好一點,不管世界怎麼變幻、命運怎麼折騰,我們需要守住的,只有我們自己。我的心與我同在,我不是為了打敗他人而生,我是為了我自己而生。

停電的時候一點雞湯。

2樓:Xiangfu Chi

理解題主是被tianqi大佬刺激了,但是從研究的角度,我反而覺得機器學習的路還很寬廣。

而機器學習的基礎架構正在進行中,底層結構還有很多可探索的空間,理論基礎還有很多需要補充完善,甚至可能需要從頭搭建。只要題主願意打好數學基礎,認真讀文章,積極思考實驗,我個人認為取得讓自己滿意的研究成果是有更大可能做到的。

實在不行,轉碼或者進大廠做個research scientist也容易阿喂!

3樓:支付寶科技局

可以看看自己之後想去的公司/團隊,或者從事的領域需要哪種型別的人才,再去想從哪方面下手努力。

比如說,

具體的手段包括,通過機器學習的演算法和模型、與安全策略一起,通過資料探勘來做風險識別和風險管控,另外也會會涉及到決策優化。

這裡面的技術包括資料探勘、機器學習、決策優化等等。機器學習很廣泛,像裡邊的整合樹模型,深度學習中的深度文字挖掘,影象識別,運籌優化,強化學習,對抗機器學習等,在支付寶的安全風控中都會使用到。

支付寶資深技術專家王維強是這樣解釋的

一方面,希望新人在機器學習和大資料分析等方面有比較深入的技術積累,對技術吃的比較透,因為團隊做的是沒人做過的事情,在業界也屬於前沿,所以沒有參考,不能套用別人的方案,別人的演算法也不能拿來就用,必須要根據業務做相應的創新,而這只有對技術十分了解才能做到。

另一方面,因為安全團隊是業務部門裡的技術團隊,市場形勢複雜多變,業務也隨之而快速變化,只有非常快的消化技術並理解業務,才能找到風險型別的演算法落地的方案,然後把這些新的技術落地到業務裡,才能拿到結果。

因此,在校生如果今後想從事業務安全風控行業的話,建議深鑽技術,在掌握學校裡的技術基礎課程的同時,也可以去了解當前大資料和機器學習的主流和前沿技術。在實習或者做專案時,要多問幾個為什麼,一方面通過了解專案背景從而更好的理解業務,另一方面了解所使用的技術背後的原理,而不是知其然而不知所以然。

計算機專業學生在大學四年內可以做些什麼來豐富簡歷?

自學簡單程式設計可行嗎?

程式設計師面試要準備哪些方面的內容?

如果你看到了最後,就給我乙個小小的贊吧》<

4樓:sonny超級萌

認清自己,然後不斷的挑戰自己,你會變得更優秀的,別和這些大牛比,這輩子迎頭追趕也追不上的。 又比你聰明又比你勤奮的人太多了。做自己喜歡的事,科研不是為了贏也不是為了把別人比下去。

當你有一天喜歡搞科研的時候,就不會思考這些問題了,在發現解決問題的過程中,已經很開心了。

5樓:

...沒有任何心靈雞湯,理工科是有智商需求的,這是事實。

另外...人的一生應該是和自己做對比而不是和別人,最近上numerical linear algebra的課,剛好上完eigenvalue 迭代那裡,我滿腦子都是???這東西到底幹啥的,然後一刷票圈就看到陶哲軒2個小時就想出來了三種證明 eigenvectors from eigenvalues 的方法...

我要是內心和你一樣:天吶,我學這個還有出路嗎,他這麼厲害...

那估計現在已經從教學樓跳下去了...

人啊,好好的接受自己是普通人,並且很大可能一生都碌碌無為的事實吧,開開心心過好每一天,學會感恩和欣賞生活就是這一生最好的修行了。

Ps.如果硬要和別人比,同學的男票本科是北航的,而且原因還是因為高考考砸了所以只能上北航...emmm,我就算超常發揮也考不上北航好嘛...

so,只要和別人對比,那麼你的生活就永遠不可能快樂的。

6樓:想吃天鵝肉的蛤蟆

人和人本來就有差距,有的人智商超群,有的人從小含著密鑰匙,比你早起步幾十年。(還有的人偶然跌下懸崖習得神功)

所以和別人比沒有任何意義,尤其是年薪百萬的知乎,那些談笑風生的大佬都是在網際網路的作用下被放大到了每個人的生活,多少人中才能出那麼乙個。

只要保證自己的每一天都比自己的昨天進步一點點就夠了,本科雙非,研究生211,還是熱門方向,不是已經很好了麼。

有上進心是好事,不過杞人憂天就沒必要了,機器學習是很熱很新的方向,我現在也在轉攻這一領域,但前提是喜歡,而不是追趕那些大神。

支撐科研的一定是興趣,沒有興趣太難了。機器學習分類也多了去了,與其每天看一篇文章,不如先找點應用機器學習能做的事,有個巨集觀的了解,並找興趣點。還可以為以後科研搞不下去去業界鋪鋪路,說不定還能有更好的創意。

興趣才是一切的動力,而為了乙個目標努力只能是短時的雞血,如果這個目標簡單,那在雞血消停前可以達到(比如考研),但是這個目標過難的話,這種雞血可能反過來讓人情緒更加低落(比如追趕大神,你們的距離d本身就很大,人家的速度v還比你大,相同的時間t下,d只會越來越大)。

好不容易考上研究生了,好好結識一下新朋友,玩一玩,享受一下最後的青春,別整天上知乎了。

7樓:

我覺得不管是在科研的哪個方向,放眼全球,總有那麼幾個明星一樣的天才人物。即使看自己身邊,也總有比自己優秀很多的人。

但是,那又有什麼不同呢。不管哪個領域總有很多很多的普通的科研工作者依舊默默的努力著。雖然聽起來真的很雞湯,但我覺得生活就是這樣。

在出發之前就已經知道永遠不可能達到別人能達到的那個高度,那麼就不出發了嗎?舉乙個簡單的例子,我作為乙個普通人,勤勤懇懇工作一輩子也不可能像王思聰一樣有錢,一樣生活富足,那我就不生活了嗎,那我的生活就沒有意義了嗎?

回到答主的問題上來,在機器學習這個方向,認清自己的實力,不要好高騖遠,踏踏實實學點東西。即使在科研上達不到一定的高度,總還是有很多很多退路,畢竟現在招機器學習的公司越來越多了,就算沒什麼公司招機器學習,機器學習和Data Science很多都是相通的,學習機器學習的同時又掌握了好幾門程式語言。其實生活真的沒有非怎樣不可,作為乙個普通人,好好生活,總能過的開心。

不虛度時光,別浮躁就行。

8樓:高等袋鼠李博學

進產業和搞研究不一樣。

進產業,能把業務框架搭好,介面做好,就很不錯了。不需要天天追最新的模型打最好的榜。

這個行業,工程師的需求量是很大的,所以不用太擔心

9樓:Fhfssesavjkvfuhc

唉,同樣糾結,準研一,本科還是微電子專業的,今年演算法崗的形勢都這麼嚴峻,擔心幾年後便地獄模式了,真不知道要不要轉研發了。

10樓:Michael Jackson

題主沒有明確的motivation和problem,大概是中學教育的思維模式還在延續。

中學教育的思維模式就是,考上好大學就是有出路,不知道為什麼,也不管為什麼,跟著試卷走就行。

首先,題主把自己和陳天奇比,就好像微商精英拿自己和馬雲比一樣,並沒有邏輯可言

「學過機器學習的學生」和「機器學習領域大佬」之間,有著巨大的距離,基本是兩個完全不同的概念。

然後說一下題主這種「中學生思維」,

第一、motivation,學機器學習是為了什麼?

當領域大佬的話,絕對沒有出路,因為這個不是通過讀《哈佛凌晨四點半》能夠解決的問題,這是命,不認命的話可以去看《哪吒》燃一燃,看完了再回到宿舍繼續認命。

拿到高薪的話,有出路,趕快去公司實習!你比人工智慧專業本科生還有四年的時間差可以打。

第二,problem,你【具體】要做什麼事兒?

一般來說,外行喜歡說,我想做機器學習,你怎麼不說你想做人工智慧呢?

內行喜歡說,例如說中國的大佬周志華吧,人家怎麼說的,多標籤學習、整合學習,都是更具體的乙個問題,而不是泛泛地說,my research interest is ML.

11樓:Lan kulupigeon

人外有人,天外有天

任何領域都有神仙,你窮其一生都無法望其項背而且這樣的人還挺多的

這麼說,你就算去掃大街,都有人掃大街掃得比你好然後你就止步不前了嘛?

高考考不上清北上大學就沒了意義?

做科研最後當不了院士你就不做科研了?

不能年薪千萬就是失敗人士?

神仙有神仙的活法,普通人也有普通人的活法

做好自己就夠了

12樓:

科研隨緣.

中國14億人,大學畢業生1000萬

1000萬大學生,300萬人考研,錄取50萬50萬研究生,資訊類專業10萬人

考入985/211不足2萬人

2萬人幾乎全做DL/ML相關.

2萬人有1.9萬都在划水

剩下的一千人才是大佬.

為什麼你偏偏和這1000名大佬過不去,還為難自己?

划水就好.

13樓:

不建議除非導師真的有東西,現在是個老師都說自己搞深度學習,而且你問你的師兄師姐比在這裡問要強吧。看看他們都去那些企業找什麼崗位的工作一目了然。還有就是承認自己是普通人吧

14樓:雲遇三千

機器學習的理念在人的深度學習上也有很好的應用,機器學習對於人類來說是強大的,比如現在的一些使用機器學習來發現新能源和材料還有機器學習在疾病診斷方面的研究,都說明了前途很不錯,並且如果真的可以實現的話,那將是人類的又乙個進步。

15樓:瘋狂紳士

有一句話叫人比人氣死人。

題主就是這個毛病。

你不用去跟那些大神、大牛比。

越比越沒有自信。

找回自信最好的方法,幫中醫弄機器學習。

隨便整個量子矩陣啥,絕對能成為量子中醫的翹楚。

所以……

16樓:秦小趣

我的整個學習生涯中並沒有接觸到機器學習,但在最近一年的工作中,因為工作需要投入到深度學習的實用中。雖然一開始通過半個月左右的時間掌握了工作的方法,但現在因為興趣的驅動還在慢慢補理論和原理知識。

在這個過程中,我發現了兩點:

1.人的學業方向跟你的工作內容可能並不相關,最重要的學習能力。這樣你原來所學也能快速遷移過來。

2.護城河是一天一天壘起來的。像題主提到的欽佩的大牛,他們也是從對這個領域一無所知開始的,所謂聞道有先後。

而我相信,只要能持續的正確的努力,你的辛苦也會能慢慢累積下來,成為你自己的護城河,這也是我在工作之餘仍然堅持學習的原因。

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