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| 本文作者： JocelynWang | 編輯：幸麗娟 | 2020-02-03 10:09 |
就因?yàn)樯倭藗€(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)碩士學(xué)位，求職數(shù)據(jù)科學(xué)的崗位遭拒？
這是本文作者 Richmond Alake 的親身經(jīng)歷，也是讓他從一位全職員工到成為一位機(jī)器學(xué)習(xí)碩士生的原因。
然而，機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)之路并不平坦，作者此前也寫(xiě)了一篇文章介紹自己的這段經(jīng)歷，不少網(wǎng)友向他發(fā)出了靈魂拷問(wèn)：值不值得？
這篇文章便是作者給出的回答：
圖源：Gery Wibowo 在 Unsplash 的照片
事實(shí)上我對(duì)碩士專業(yè)的具體名稱撒了個(gè)小謊（倒吸一口冷氣），這里必須說(shuō)明一下，我的碩士學(xué)位名稱并不是機(jī)器學(xué)習(xí)，而是「計(jì)算機(jī)視覺(jué)，機(jī)器學(xué)習(xí)與空間機(jī)器人」。
也許明確說(shuō)明課程名稱會(huì)加深對(duì)這個(gè)學(xué)位難度的理解……當(dāng)然也可能不會(huì)。天才們可能會(huì)覺(jué)得：哈，讀這個(gè)學(xué)位聽(tīng)起來(lái)就像是在公園里散步一樣！但我向你保證事實(shí)不是這樣的。
我在 12 月寫(xiě)了一篇文章，著重強(qiáng)調(diào)了我申請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)崗位被拒的經(jīng)歷，文章鏈接如下：
這篇文章在 Medium 上四處傳播，甚至有幾個(gè)人通過(guò) LinkedIn 與我取得聯(lián)系，詢問(wèn)我就讀機(jī)器學(xué)習(xí)碩士學(xué)位的經(jīng)歷怎么樣，更重要的是，這值得嗎？
在這里我會(huì)為你節(jié)省很多時(shí)間和麻煩，直截了當(dāng)?shù)母嬖V你：在機(jī)器學(xué)習(xí)等有發(fā)展前途的領(lǐng)域取得高級(jí)資格證明或?qū)W位證明，絕對(duì)值得！
目前為止，依我的經(jīng)驗(yàn)看，我注意到雇主不僅需要應(yīng)聘者具備某個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，還需要他們具備相關(guān)的資質(zhì)證明。
如果你對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論實(shí)踐知識(shí)或?qū)Ψ聪騻鞑サ南嚓P(guān)工作有詳細(xì)的了解，這就可以幫你在競(jìng)爭(zhēng)者之中脫穎而出。
下面我將跟大家分享下針對(duì)讀機(jī)器學(xué)習(xí)碩士，我沒(méi)有做好萬(wàn)全之策的準(zhǔn)備的地方以及碰了那些壁。
1、過(guò)度自信
對(duì)于過(guò)度自信，我們知道它有多種表現(xiàn)形式。而對(duì)我來(lái)說(shuō)，它具體表現(xiàn)為以下兩種：
首先，我對(duì)自己在軟件工程專業(yè)（BSc）本科學(xué)位上的出色表現(xiàn)過(guò)于自信。
那時(shí)，有關(guān)軟件開(kāi)發(fā)生命周期的所有事情似乎可以通過(guò)簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊來(lái)實(shí)現(xiàn)。隨著我一遍又一遍地重復(fù)實(shí)現(xiàn)該過(guò)程，設(shè)計(jì)、實(shí)施和測(cè)試應(yīng)用軟件成為了我的一個(gè)老習(xí)慣。
這種軟件開(kāi)發(fā)的便捷性隨后使我順利度過(guò)了四年作為 Web 開(kāi)發(fā)人員的職業(yè)生涯。我知道如何開(kāi)發(fā)一個(gè)網(wǎng)站的用戶界面，該界面由一個(gè)完善的帶有 API 的后端系統(tǒng)和一個(gè)與之相連的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（由 Amazon 等托管平臺(tái)運(yùn)營(yíng)）支持。這些聽(tīng)起來(lái)十分容易實(shí)現(xiàn)對(duì)吧？
我錯(cuò)誤地認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)和 Web 開(kāi)發(fā)一樣容易實(shí)現(xiàn)。
朋友們，很顯然我錯(cuò)了。機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)我來(lái)說(shuō)一點(diǎn)都不容易。
我第二種過(guò)度自信的表現(xiàn)形式是低估了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的整體復(fù)雜性。
我之前了解機(jī)器學(xué)習(xí)難度的渠道過(guò)于天真，一部分原因是我無(wú)意間看到這樣一篇浮夸的新聞報(bào)道，文中提到「一名工作 10 年的執(zhí)業(yè)律師如何在三個(gè)月內(nèi)迅速成為了數(shù)據(jù)科學(xué)家」。
你始終無(wú)法逃避人工智能的炒作。
2、「三個(gè)月」就學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)？
我的近期目標(biāo)是在三個(gè)月內(nèi)學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)。因此，我購(gòu)買(mǎi)了下面這本書(shū)：
對(duì)于那些不熟悉這本書(shū)的人來(lái)說(shuō)，介紹這本書(shū)就像給小學(xué)生講一本有關(guān)微積分的書(shū)；或類似于通過(guò)讀一本關(guān)于火箭飛船的書(shū)來(lái)學(xué)習(xí)如何修理自行車(chē)——也許會(huì)有夸大其詞的成分，但我想你應(yīng)該明白我想表達(dá)的意思了。
在我看來(lái)，本書(shū)中的術(shù)語(yǔ)和方程式對(duì)我來(lái)說(shuō)似乎像是一種與我完全不通的語(yǔ)言。直到今天，其中一部分內(nèi)容仍然看起來(lái)如此。
老實(shí)說(shuō)，這本書(shū)的內(nèi)容使我感到恐懼，因此，我將學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)視作地球上最具挑戰(zhàn)性的事物之一。
到現(xiàn)在為止，我不得不承認(rèn)這本書(shū)對(duì)于任何希望認(rèn)真對(duì)待機(jī)器學(xué)習(xí)的人來(lái)說(shuō)都是必不可少的。本書(shū)適用于那些希望拋開(kāi)框架，API 和庫(kù)的限制來(lái)學(xué)習(xí)的讀者。
我以為機(jī)器學(xué)習(xí)小菜一碟，但事實(shí)證明它更像是一場(chǎng)龍卷風(fēng)。
小提示：如果您打算學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，請(qǐng)從頭開(kāi)始。這是供初學(xué)者使用的一些資源：
3、準(zhǔn)備不充分
我極端的過(guò)度自信導(dǎo)致缺乏為該學(xué)位所需的基礎(chǔ)知識(shí)做儲(chǔ)備。
首先是數(shù)學(xué)，然后是論文，最后是密集學(xué)習(xí)——指那種睡在圖書(shū)館以及從圖書(shū)館醒來(lái)的很高的學(xué)習(xí)強(qiáng)度。
不幸的是，數(shù)學(xué)從未成為我學(xué)術(shù)生涯中眷顧我的好朋友，攻讀碩士學(xué)位也沒(méi)有使它發(fā)生什么變化。然而，如果你在高中或本科的學(xué)習(xí)中具備了很強(qiáng)的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，那么機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)將完全不會(huì)令你感到畏懼。
而對(duì)我而言，情況恰恰相反。我很享受反向傳播的學(xué)習(xí)過(guò)程，但發(fā)現(xiàn)其中涉及到函數(shù)的偏導(dǎo)部分在我看來(lái)十分枯燥，這本應(yīng)該是有趣的。
經(jīng)過(guò)三年的工作，我已經(jīng)習(xí)慣了只需連續(xù)坐幾個(gè)小時(shí)就可以完成工作任務(wù)并且在截止日期前發(fā)布出來(lái)。
但是這明顯滿足不了碩士學(xué)位的需求。
我必須將之前的專注力與注意力水平提高四倍。這是具有挑戰(zhàn)性的，至少在攻讀學(xué)位的前半段里，我一直陷于這個(gè)困境。
當(dāng)我沉浸在小組學(xué)習(xí)，圖書(shū)館安靜的環(huán)境以及學(xué)會(huì)利用一些幫助我提高學(xué)習(xí)效率的軟件之后，專注對(duì)我來(lái)說(shuō)就變成了一種更加舒適的體驗(yàn)。
小提示：如果你發(fā)現(xiàn)很難放下手機(jī)并遠(yuǎn)離社交媒體平臺(tái)，請(qǐng)使用 Forest 軟件，鏈接如下：
4、從教科書(shū)學(xué)習(xí)與在 StackOverflow 上尋找解決方案有很大不同
在碩士課程的學(xué)習(xí)中表現(xiàn)欠佳之后，我才意識(shí)到其實(shí)身在大學(xué)，周?chē)梢越佑|到很多資源。
于是，我與一些我見(jiàn)過(guò)的最聰明的人進(jìn)行了一對(duì)一的溝通交流。我也上網(wǎng)并發(fā)現(xiàn)了一個(gè)可以幫助我學(xué)習(xí)的 YouTube 頻道——許多機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家都很熟悉的頻道「3Blue1Brown」：
最后來(lái)談一談?wù)撐膶?xiě)作。論文寫(xiě)作本身就是一種技能，而這個(gè)技能正是我嚴(yán)重缺乏的。當(dāng)然，我大可花數(shù)小時(shí)洋洋灑灑在筆記本電腦上敲鍵盤(pán)，但這僅限于代碼調(diào)試或?qū)崿F(xiàn)的時(shí)候。寫(xiě)論文對(duì)我而言是完全不同的，我很可能半天連一句話都憋不出。
論文寫(xiě)作是我必須通過(guò)定期訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)的技能。我沒(méi)有在網(wǎng)上找到可以幫助你特別針對(duì)獲得機(jī)器學(xué)習(xí)論文寫(xiě)作技能的資源。
小提示： 你可以通過(guò)練習(xí)寫(xiě)作以及通過(guò)在媒體上發(fā)表對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)話題和概念進(jìn)行解釋的文章，來(lái)提高論文寫(xiě)作水平。因?yàn)閺哪撤N意義上來(lái)說(shuō)，這與論文的撰寫(xiě)非常相似——必須通過(guò)展開(kāi)調(diào)研并且都需要一定的口才。以下是此類文章的示例：
1、不要低估機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)位（或任何專業(yè)的學(xué)位）
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)專業(yè)需要嚴(yán)肅對(duì)待！
很多人一輩子致力于開(kāi)發(fā)探索機(jī)器學(xué)習(xí)的不同細(xì)節(jié)和領(lǐng)域的，因此，當(dāng)我告訴你三個(gè)月內(nèi)無(wú)法學(xué)習(xí)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，請(qǐng)一定相信我！三個(gè)月里，你充其量可以認(rèn)識(shí)一些常見(jiàn)的、在很短的時(shí)間內(nèi)就可以理解的概念。
2、不要低估自己的能力
在整篇文章中，我都指出了我的缺點(diǎn)。然而，盡管困難重重，我還是設(shè)法拿到了機(jī)器學(xué)習(xí)的碩士學(xué)位，對(duì)此我必須要給自己一些表?yè)P(yáng)。
如果你以前曾克服過(guò)某些時(shí)候你認(rèn)為不可能做到的事情，則你也應(yīng)該相信你自己的能力。
3、不要高估自己的能力
既然我們已經(jīng)為自己拍拍肩膀打足氣，那現(xiàn)在就到了該謙虛的時(shí)候了。如果我僅僅在之前做足充分的準(zhǔn)備，就不會(huì)在碩士就讀期間經(jīng)歷各種令我感到不安的困難了。軟件開(kāi)發(fā)方面的技能使我蒙蔽了雙眼，并錯(cuò)誤地將學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的難度等同于學(xué)習(xí)一個(gè)新 Web 框架或庫(kù)的開(kāi)發(fā)難度。
即使你在某個(gè)領(lǐng)域取得了成功，這并不能保證你在其他相關(guān)領(lǐng)域一樣取得成功。我知道這似乎非常顯而易見(jiàn)，但是我還是必須說(shuō)明一下。
4、永遠(yuǎn)在學(xué)習(xí)時(shí)做到完全沉浸其中
老實(shí)說(shuō)，保持長(zhǎng)時(shí)間全神貫注的能力應(yīng)被視為一種超能力。在當(dāng)今數(shù)字時(shí)代，時(shí)間和注意力對(duì)于人們而言，就是一種新黃金，并且移動(dòng)設(shè)備上的軟件無(wú)時(shí)不刻不在為吸引人們更多的注意力而在持續(xù)優(yōu)化。
你需要重獲自控力，并能夠斷開(kāi)與互聯(lián)網(wǎng)的連接。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，斷開(kāi)網(wǎng)絡(luò)一個(gè)小時(shí)左右就可以使你利用這段時(shí)間專注于某一項(xiàng)特定任務(wù)，這對(duì)你來(lái)說(shuō)可能是一件富有成果的事。
注意力集中是一項(xiàng)需要培養(yǎng)的技能，因此要有耐心并從小事做起。
如果你都將文章讀到這里了，那么我現(xiàn)在告訴大家，讀機(jī)器學(xué)習(xí)碩士的投入和收獲是非常對(duì)等的。我通過(guò)了碩士學(xué)位的考試，并且收獲了人工智能各領(lǐng)域有用的知識(shí)。
從我這個(gè)特定的碩士課程設(shè)置（因此這可能不是一般情況）安排來(lái)看，它不會(huì)教你那些比較實(shí)用的技能，例如 ML 模型的部署，數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建。因此我沒(méi)有學(xué)習(xí)過(guò)例如 Sci-Kit Learn，Numpy 和 Pandas 等標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。但是你完全可以自學(xué)這些知識(shí)。
要獲得機(jī)器學(xué)習(xí)或其相關(guān)領(lǐng)域的工作可能不是非要有碩士學(xué)位，但這確實(shí)可以幫你敲開(kāi)工作的大門(mén)。
而且，如果你擁有 ML 的碩士學(xué)位，并且擁有一些很棒的項(xiàng)目或作品集，那你將具有其他人所不具備的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
最后附上另一位 AI 專業(yè)的畢業(yè)生 David Chong 寫(xiě)的一篇有趣的文章，他在文中對(duì)比了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的預(yù)期與實(shí)際情況之間的差距，剛興趣的同學(xué)可前往以下地址閱讀：
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論編譯。雷鋒網(wǎng)雷雷鋒網(wǎng)
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