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光能和热能简介 Reddit炎议:博士在读却连矩阵的秩都搞不清,吾该如何卒业?

发布日期:2021-07-17 22:37    点击次数:148

 

本文经AI新媒体量子位(公多号ID:QbitAI)授权转载,转载请有关出处。

带着满腔炎血读了博,到头却发现本身学术先天不足?

望着别人做顶会收割机,本身却一篇论文都没发?

而且钻研不出什么新手段,只能天天搞搞行使?

博士在读却连矩阵的秩都搞不清,吾该如何卒业?|Reddit炎议

不晓畅读博的你是否有如许的懊丧。

Reddit上一位机器学习在读博士可是迷茫得不走,想晓畅异国学术先天的他该如何完善博士学位。

博士在读却连矩阵的秩都搞不清,吾该如何卒业?|Reddit炎议 “搞学术一定没戏”

这名博士的主要钻研倾向是计算机视觉和自然说话处理等深度学习技术。

他自称本身不是头等生光能和热能简介,实验室也清淡般,只发过一些边角期刊异国顶会。

因此学术贡献清淡,异国钻研出来什么大的创新点。

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做的最多的是一些将现有手段重新用于分别周围的工程,而非钻研。

比如将ResNet用于医学成像或用transformer做音笑分类。

而之因而如许是他觉得本身和其他人相比,数学背景太差,别人的论文又读不进往望不懂,连矩阵的秩是什么都讲不懂得,更不必说如何用它。

他深知本身一定没法在学术周围取得成功,但又觉得本身还算拿手行使,因而以后想直接就业,不搞钻研了。

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但现阶段,他照样期待精干点收获,不想只是“吾将某个手段行使于某个数据得到了稍微益一点的效果,因而吾发布了它”。

因而他想晓畅如何完善博士学业,做一些并非单纯添量和行使的贡献。

或者周末能够干什么副业?光能和热能简介

博士在读却连矩阵的秩都搞不清,吾该如何卒业?|Reddit炎议 不是每个博士生都能有特出收获

望到他的诚实挑问,不少人外示,吾的手已经学会本身发帖子了?

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自然,许多在读博士都在苦苦挣扎啊。

有人安慰道:攻读博士期间自吾疑心很平常。但你要晓畅,博士期间能作出很特出贡献的人都是凤毛麟角,是破例,大片面人都平平无奇。

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因此,不要和别人比较,只和昨天的本身比。数学不益也没事,又不是每幼我都是陶哲轩(著名数学家),每幼我都要获得过菲尔兹奖。

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倘若你真的想做出点收获,不要屏舍,不息追求机会(感有趣的数据、课题和人)。博士学位只是学术生涯的起头。

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而且大片面大无数博士生所做的并非挑出崭新的手段,而是确认或否定其他人的不悦目察效果。由于倘若每幼我都不息在挑出新的东西,谁来验证这些手段到底有异国价值。

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另一位博士添添道,实在许多课题做的都是采用现有手段,添以修改以使其适用于另一个数据集的钻研。

毕竟就算你挑出了一个崭新的手段光能和热能简介,倘若你的实验室地位清淡,能不及“广为人知”然后被人钻研可用性都难说呢。

另外他认为现在ML的理论异国取得重大突破,以LSTM和CNN为例,它们都已有超过25年的历史。因此他的不悦目点认为几乎一切钻研都是添量,现在行家也只能多在这方面不息耕耘。

并且答该多投投期刊,望望行家对你的钻研的拒绝理由也会有启发的。

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针对挑问者觉得本身数学不益的情况,有人扔了链接,经历望内里的论文、演讲、教程来学习关于ML有关手段的数学知识。

博士在读却连矩阵的秩都搞不清,吾该如何卒业?|Reddit炎议 脱离学术界进入Industry也挺益

以上就是行家对挑问者如何完善博士学位的提出,不晓畅挑问者和行家望了会不会感到轻盈一点。

至于以后进入Industry照样留在Academia,许多现身说法的过来人外示:学术做事并不正当一切人,脱离它往工业界挺益的。

毕竟那里的工资挺高且竞争力也异国那么强。找一家必要线性回归/随机森林模型、薪水高、做事量矮、生活质量高的公司答该很容易。

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不少人也都觉得楼主很正当往工业界,由于行使现有技术解决现实世界题目在工业中专门有价值。

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“将某个模型行使于某个数据集获得稍微益一点的效果”也正是工业界必要的。

倘若你能以稍微稀奇的手段行使理论算法,为高频营业、石油勘探、保险风险、癌症检测或不撞车等现实行使产生一个稍益的效果,这对整个走业来说都是一个重大的胜利!

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因此,行家提出这位博士能够卒业以后就往找一份高薪/矮做事量的数据科学做事。

然后花余暇时间做一些感有趣的技术做事并开源/发布。

末了他就能获得比学术界更多的经济和技术回报。

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何笑而不为?

并且许多脱离学术界的人也都异国懊丧,这甚至是他们做过的最益决定。

博士在读却连矩阵的秩都搞不清,吾该如何卒业?|Reddit炎议

异国比这更喜悦的了。

博士在读却连矩阵的秩都搞不清,吾该如何卒业?|Reddit炎议

你怎么望?博士卒业的你选择学术界照样工业界?

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