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【机器学习博士竞争力对比】美国ML高薪岗位排名及职业发展分析

作者: 甘诺颖 发布时间: 2021年09月07日 12:43:56

 
  新智元编译来源:80000Hours作者:Richard Batty编译:闻菲

  【新智元导读】要不要读机器学习博士?根据美国教育职业咨询网站 80000Hours 的分析,答案是肯定的。如果你适合这份职业,攻读机器学习博士可能是你对社会产生影响力的最佳方式。退一万步说,机器学习博士学位有很大的可能让你获取高薪,而获取高薪后,你不是有机会做很多事情了吗?不论你是否决定读博,这篇文章都有参考价值。

  如今,每个人都想学机器学习;近几年来,这已经成了炙手可热的领域。

  那么,盛誉之下,机器学习名副其实吗?从某种程度上说,确实如此,机器学习的成功体现了它的实力。

  所以,如果你有理工科背景(不一定要学计算机科学专业),想为这个世界做点事情,那么读取机器学习博士学位不失为一个好的选择。机器学习 PhD 能让你拥有使用和塑造这项造福全人类技术的能力。退一万步说,ML 博士证书也能为你敲开许多高薪职位的大门。

  接下来,这篇文章将解释为什么机器学习有这么大影响力,你要如何才能学好机器学习,怎么样、去哪里申请相关的博士学位。这个简介中的大部分信息来自与几位机器学习博士的交谈,包括 DeepMind 的研究科学家,一家机器人创业公司的联合创始人(也是计算机视觉博士),以及顶尖大学的博士生。 此外,我们也大量参考了这份计算机科学博士学位的在线指南[1],指南的作者是 CMU 计算机科学系教授 Mor Harchol-Balter,最后更新于 2014 年。

  核心要旨(太长不看版)

  机器学习 PhD 会将你置于一个对全人类发展至关重要的领域。你能用学到的技能对人工智能的发展产生积极影响,使用机器学习技术解决亟待解决的全球性问题。退一万步说,你能挣很多钱,将来捐献给慈善事业。凡是拥有理工科背景的人(本科不一定学计算机)都能读机器学习的博士。

  优点

  研究潜力巨大

  掌握可以说是未来十年最重要的一项技术

  毕业后极有可能获得高收入

  与有能力的同事进行思维智力交锋

  缺点

  需要 4-6 年,工资相对较低

  需要大量的工作,没有多少反馈,这使许多人失去信心

  有泡沫存在的风险,这导致将来更难找到工作

  综合评分

  职业影响力★★★★☆

  工作影响力★★★★☆

  收入水平 ★☆☆☆☆

  社会影响力★★★☆☆

  困难程度 ★☆☆☆☆

  岗位满意度★★★☆☆

  职业描述:机器学习博士是做什么的

  一般而言,我们必须明确告诉计算机要做什么。但是,对于那些很难预先给出确切步骤的任务,这样做就行不通了。相比之下,在机器学习领域,程序员制定软件“学习”的“规则”,也就是算法,而不是直接对软件编程。这意味着我们可以构建能够自动改进体验的系统。

  在攻读机器学习博士学位的过程中,你将学习如何设计和实现这些算法。你的博士研究可以涵盖这些课题:创建可以标记视频内容的程序;改进技术,了解机器学习系统如何做出预测;分析在线文本以了解社交行为过程,比如在线俚语如何传播。

  你可以查看高校网站(例如斯坦福大学)和以前的论文列表(例如多伦多大学和卡内基梅隆大学的网站),找到更多的研究项目例子。

  机器学习是计算机科学的一个子领域,与统计学密切相关。统计学和机器学习的目的是从数据中学习,许多概念和数学工具都是共通的。

  但是,与统计学不同,机器学习更注重构建软件进行预测,通常应用于较大的数据集,对于数据及其收集方式的假设也更少。

  读机器学习 PhD 的日常是怎么样的

  在美国,博士通常持续 5-6 年。头两年你会上课,在剩下的几年里做研究。英国的博士学位较短(通常为 4 年),只做研究。与美国的博士不同,英国通常要求你完成硕士课程,但这取决于具体的大学。

  对于研究,你需要撰写论文,论文就是对特定课题进行长期深入的探索,或者相关主题的论文集(在美国更为常见)。你的研究将经历几个阶段,从完善你将要探索的主题开始,然后从事相关研究项目,最后编写论文。

  你将花大部分时间编程,做数学题,阅读论文,思考,并与合作者讨论你的想法。

  为什么要读机器学习 PhD:优缺点分析

  5 大优点——将来可能高薪、自主性强、接受智力挑战、了解重要技术、推动人工智能发展

  1. 了解未来十年最重要的技术

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