Опыт и советы
Вопросы машинного обучения, которые вы хотели задать
Вы не должны слишком бояться обращаться за советом к людям. Вот вопросы, которые задают те, кто преодолел страх перед выходом в Интернет.
Введение
Иногда сделать карьеру или получить какую-либо квалификацию в области машинного обучения может быть очень сложно.
Большинство этих трудностей возникает из-за необходимости принимать решения, которые могут изменить курс вашей профессиональной или академической карьеры, поэтому вы должны быть уверены, что делаете правильный выбор.
Должен ли я поступить в университет A или университет B?
Должен ли я стать инженером по компьютерному зрению или выбрать чисто Data Science?
Вы, возможно, задаете такие вопросы, как приведенные выше, и это те, которые специалисты по машинному обучению всех уровней задавали мне через LinkedIn.
LinkedIn - это канал связи, который выходит за рамки физического расстояния, и его популярность с годами выросла. Он стал социальной сетью для профессионалов.
В эту статью я включу несколько общих вопросов, которые задают практики машинного обучения и студенты, а также соответствующие ответы, которые я предоставил.
Я удалил все имена и личную информацию из вопросов, чтобы защитить личность.
Заявление об ограничении ответственности: все предоставленные ответы основаны на моем опыте, и я всегда советую людям принимать решения, которые лучше всего подходят их текущей ситуации, и идти дальше и проводить исследования.
Вопрос 1 (Предыдущий исследовательский опыт)
Привет! Я наткнулся на некоторые из ваших статей на Medium о получении степени магистра. Мне было интересно, есть ли у вас большой исследовательский опыт, чтобы поступить в аспирантуру? Спасибо, ваши статьи были хорошо прочитаны!
Отвечать
Привет, спасибо, что обратились ко мне и прочитали мои статьи.
Что касается того, какой исследовательский опыт у меня был, чтобы поступить в аспирантуру: у меня не было опыта научных исследований.
Перед тем, как поступить на степень магистра в области компьютерного зрения / машинного обучения, у меня была только степень бакалавра в области разработки программного обеспечения и два года работы в качестве веб-разработчика.
Хотя я провел несколько независимых исследований в области машинного обучения и даже купил несколько учебников, после нескольких месяцев самообучения я решил получить степень магистра, чтобы посвятить себя тщательному изучению машинного обучения и других связанных тем.
Надеюсь, я ответил на ваш вопрос, не стесняйтесь задавать любые дополнительные вопросы.
Вопрос 2 (Предыдущий исследовательский опыт)
Недавно я подумал о аспирантуре по машинному обучению и об университетах, которые я изучал, все просят исследовательского опыта. Было ли вам трудно поступить в аспирантуру, не выполнив формального исследования, или вы обнаружили, что ваших личных проектов / самообучения было достаточно?
Отвечать
Поступить в аспирантуру для меня не составило труда, так как я выполнил предварительные требования, установленные университетом для этого курса.
Большинство университетов, как правило, излагают базовые знания, которыми должны обладать студенты, поступающие на курс.
Для моего конкретного курса наличие исследовательского опыта не было обязательным, но наличие знаний в области информатики и программирования было решающим для получения места на курсе.
Некоторым университетам может потребоваться исследовательский фон, если вы подаете заявление на соискание степени доктора философии.
Моя аспирантура была на уровне магистра. Получение докторской степени требует от студентов больших исследовательских усилий, поэтому вполне понятно, почему университеты принимают только студентов, которые имеют предыдущий исследовательский опыт.
Я бы посоветовал вам изучить предварительные требования, установленные университетом, который вы планируете посещать, и посмотреть, соблюдаете ли вы их, даже поговорить с преподавателями университетов, в которых вы хотели бы учиться, для получения дальнейших советов.
Вопрос 3 (Специальность по машинному обучению)
Мой вопрос в том, на каких областях машинного обучения мне нужно сосредоточиться, чтобы получить степень магистра
Отвечать
Простой ответ - работать над областью, которая вас больше всего интересует, но также сосредоточить внимание на любых областях машинного обучения, в которых вам, возможно, не хватает.
Исходя из своего опыта, до поступления в магистратуру я знал, что мои знания математики были ниже среднего, и мне нужно было выучить некоторые ключевые математические темы до начала курса. Поэтому я прошел несколько ускоренных курсов по линейной алгебре, статистике, исчислению и механике и т. Д.
Следуя своим интересам, я сосредоточился на аспекте машинного обучения компьютерного зрения, потому что я предпочитаю работать с видео и данными изображений, а не с числами или текстом. Кроме того, глубокое обучение в то время было очень популярным, особенно с появлением коммерческих беспилотных автомобилей.
Некоторые люди сосредотачиваются на таких областях, как обработка естественного языка (NLP), наука о данных, распознавание речи и звука, медицинская визуализация и т. Д.
Я бы посоветовал изучить немного общих областей машинного обучения. После того, как вы освоите ML в целом, вы сможете специализироваться в тех областях, которые вам больше интересны или где есть больше возможностей для трудоустройства.
Надеюсь, это было полезно, не стесняйтесь задавать дополнительные вопросы
Вопрос 4
Я работаю разработчиком iOS. Могу ли я найти приложение, которое использует машинное обучение при разработке iOS или что-то в этом роде?
Отвечать
В моей нынешней должности инженера по компьютерному зрению я разрабатываю модели машинного обучения для приложений на базе iOS. Итак, я реализовал решения для оценки позы, семантической сегментации, распознавания жестов и распознавания лиц для приложения iOS.
Очень важно, чтобы модели машинного обучения работали на смартфонах и других периферийных устройствах.
Instagram, TikTok и Snapchat используют модели машинного обучения, оптимизированные для мобильных устройств, так что эту область определенно стоит изучить.
Вывод
Я надеюсь, что вы нашли ценность в содержании этой статьи.
Очень обидно, что есть люди, которые рассматривают мой опыт и знания как основу для обучения. Если у вас есть какие-либо вопросы, которые вы хотели бы мне задать, или, возможно, вы бы предпочли, чтобы я подробно остановился на ответах на какой-то вопрос, вы можете связаться со мной через LinkedIn, как обычно.
Я не боюсь отвечать на вопросы или запросы, связанные с машинным обучением, поскольку я знаю, насколько сложной и сложной может быть эта область, поэтому, пожалуйста, не стесняйтесь задавать какие-либо насущные вопросы. Я постараюсь дать подходящие ответы.
Надеюсь, статья была вам полезна.
Чтобы связаться со мной или найти другой контент, похожий на эту статью, сделайте следующее:
- Подпишитесь на мой Список рассылки для получения еженедельных информационных бюллетеней.
- Следуйте за мной на Medium
- Свяжитесь со мной и свяжитесь со мной в LinkedIn
