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| 本文作者： JocelynWang | 編輯：幸麗娟 | 2020-02-03 10:09 |
就因為少了個機器學(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器學(xué)習(xí)碩士生的原因。
然而，機器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)之路并不平坦，作者此前也寫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：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
事實上我對碩士專業(yè)的具體名稱撒了個小謊（倒吸一口冷氣），這里必須說明一下，我的碩士學(xué)位名稱并不是機器學(xué)習(xí)，而是「計算機視覺，機器學(xué)習(xí)與空間機器人」。
也許明確說明課程名稱會加深對這個學(xué)位難度的理解……當(dāng)然也可能不會。天才們可能會覺得：哈，讀這個學(xué)位聽起來就像是在公園里散步一樣！但我向你保證事實不是這樣的。
我在 12 月寫了一篇文章，著重強調(diào)了我申請數(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，甚至有幾個人通過 LinkedIn 與我取得聯(lián)系，詢問我就讀機器學(xué)習(xí)碩士學(xué)位的經(jīng)歷怎么樣，更重要的是，這值得嗎？
在這里我會為你節(jié)省很多時間和麻煩，直截了當(dāng)?shù)母嬖V你：在機器學(xué)習(xí)等有發(fā)展前途的領(lǐng)域取得高級資格證明或?qū)W位證明，絕對值得！
目前為止，依我的經(jīng)驗看，我注意到雇主不僅需要應(yīng)聘者具備某個領(lǐng)域的專業(yè)知識，還需要他們具備相關(guān)的資質(zhì)證明。
如果你對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論實踐知識或?qū)Ψ聪騻鞑サ南嚓P(guān)工作有詳細(xì)的了解，這就可以幫你在競爭者之中脫穎而出。
下面我將跟大家分享下針對讀機器學(xué)習(xí)碩士，我沒有做好萬全之策的準(zhǔn)備的地方以及碰了那些壁。
1、過度自信
對于過度自信，我們知道它有多種表現(xiàn)形式。而對我來說，它具體表現(xiàn)為以下兩種：
首先，我對自己在軟件工程專業(yè)（BSc）本科學(xué)位上的出色表現(xiàn)過于自信。
那時，有關(guān)軟件開發(fā)生命周期的所有事情似乎可以通過簡單的點擊來實現(xiàn)。隨著我一遍又一遍地重復(fù)實現(xiàn)該過程，設(shè)計、實施和測試應(yīng)用軟件成為了我的一個老習(xí)慣。
這種軟件開發(fā)的便捷性隨后使我順利度過了四年作為 Web 開發(fā)人員的職業(yè)生涯。我知道如何開發(fā)一個網(wǎng)站的用戶界面，該界面由一個完善的帶有 API 的后端系統(tǒng)和一個與之相連的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（由 Amazon 等托管平臺運營）支持。這些聽起來十分容易實現(xiàn)對吧？
我錯誤地認(rèn)為機器學(xué)習(xí)和 Web 開發(fā)一樣容易實現(xiàn)。
朋友們，很顯然我錯了。機器學(xué)習(xí)對我來說一點都不容易。
我第二種過度自信的表現(xiàn)形式是低估了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的整體復(fù)雜性。
我之前了解機器學(xué)習(xí)難度的渠道過于天真，一部分原因是我無意間看到這樣一篇浮夸的新聞報道，文中提到「一名工作 10 年的執(zhí)業(yè)律師如何在三個月內(nèi)迅速成為了數(shù)據(jù)科學(xué)家」。
你始終無法逃避人工智能的炒作。
2、「三個月」就學(xué)會機器學(xué)習(xí)？
我的近期目標(biāo)是在三個月內(nèi)學(xué)會機器學(xué)習(xí)。因此，我購買了下面這本書：
對于那些不熟悉這本書的人來說，介紹這本書就像給小學(xué)生講一本有關(guān)微積分的書；或類似于通過讀一本關(guān)于火箭飛船的書來學(xué)習(xí)如何修理自行車——也許會有夸大其詞的成分，但我想你應(yīng)該明白我想表達(dá)的意思了。
在我看來，本書中的術(shù)語和方程式對我來說似乎像是一種與我完全不通的語言。直到今天，其中一部分內(nèi)容仍然看起來如此。
老實說，這本書的內(nèi)容使我感到恐懼，因此，我將學(xué)習(xí)機器學(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)這本書對于任何希望認(rèn)真對待機器學(xué)習(xí)的人來說都是必不可少的。本書適用于那些希望拋開框架，API 和庫的限制來學(xué)習(xí)的讀者。
我以為機器學(xué)習(xí)小菜一碟，但事實證明它更像是一場龍卷風(fēng)。
小提示：如果您打算學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，請從頭開始。這是供初學(xué)者使用的一些資源：
3、準(zhǔn)備不充分
我極端的過度自信導(dǎo)致缺乏為該學(xué)位所需的基礎(chǔ)知識做儲備。
首先是數(shù)學(xué)，然后是論文，最后是密集學(xué)習(xí)——指那種睡在圖書館以及從圖書館醒來的很高的學(xué)習(xí)強度。
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)中具備了很強的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，那么機器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)將完全不會令你感到畏懼。
而對我而言，情況恰恰相反。我很享受反向傳播的學(xué)習(xí)過程，但發(fā)現(xiàn)其中涉及到函數(shù)的偏導(dǎo)部分在我看來十分枯燥，這本應(yīng)該是有趣的。
經(jīng)過三年的工作，我已經(jīng)習(xí)慣了只需連續(xù)坐幾個小時就可以完成工作任務(wù)并且在截止日期前發(fā)布出來。
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，我一直陷于這個困境。
當(dāng)我沉浸在小組學(xué)習(xí)，圖書館安靜的環(huán)境以及學(xué)會利用一些幫助我提高學(xué)習(xí)效率的軟件之后，專注對我來說就變成了一種更加舒適的體驗。
小提示：如果你發(fā)現(xiàn)很難放下手機并遠(yuǎn)離社交媒體平臺，請使用 Forest 軟件，鏈接如下：
4、從教科書學(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，我才意識到其實身在大學(xué)，周圍可以接觸到很多資源。
于是，我與一些我見過的最聰明的人進(jìn)行了一對一的溝通交流。我也上網(wǎng)并發(fā)現(xiàn)了一個可以幫助我學(xué)習(xí)的 YouTube 頻道——許多機器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家都很熟悉的頻道「3Blue1Brown」：
最后來談一談?wù)撐膶懽?。論文寫作本身就是一種技能，而這個技能正是我嚴(yán)重缺乏的。當(dāng)然，我大可花數(shù)小時洋洋灑灑在筆記本電腦上敲鍵盤，但這僅限于代碼調(diào)試或?qū)崿F(xiàn)的時候。寫論文對我而言是完全不同的，我很可能半天連一句話都憋不出。
論文寫作是我必須通過定期訓(xùn)練來學(xué)習(xí)的技能。我沒有在網(wǎng)上找到可以幫助你特別針對獲得機器學(xué)習(xí)論文寫作技能的資源。
小提示： 你可以通過練習(xí)寫作以及通過在媒體上發(fā)表對機器學(xué)習(xí)話題和概念進(jìn)行解釋的文章，來提高論文寫作水平。因為從某種意義上來說，這與論文的撰寫非常相似——必須通過展開調(diào)研并且都需要一定的口才。以下是此類文章的示例：
1、不要低估機器學(xué)習(xí)學(xué)位（或任何專業(yè)的學(xué)位）
簡單來說，機器學(xué)習(xí)這個專業(yè)需要嚴(yán)肅對待！
很多人一輩子致力于開發(fā)探索機器學(xué)習(xí)的不同細(xì)節(jié)和領(lǐng)域的，因此，當(dāng)我告訴你三個月內(nèi)無法學(xué)習(xí)掌握機器學(xué)習(xí)時，請一定相信我！三個月里，你充其量可以認(rèn)識一些常見的、在很短的時間內(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。然而，盡管困難重重，我還是設(shè)法拿到了機器學(xué)習(xí)的碩士學(xué)位，對此我必須要給自己一些表揚。
如果你以前曾克服過某些時候你認(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候了。如果我僅僅在之前做足充分的準(zhǔn)備，就不會在碩士就讀期間經(jīng)歷各種令我感到不安的困難了。軟件開發(fā)方面的技能使我蒙蔽了雙眼，并錯誤地將學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的難度等同于學(xué)習(xí)一個新 Web 框架或庫的開發(fā)難度。
即使你在某個領(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，但是我還是必須說明一下。
4、永遠(yuǎn)在學(xué)習(xí)時做到完全沉浸其中
老實說，保持長時間全神貫注的能力應(yīng)被視為一種超能力。在當(dāng)今數(shù)字時代，時間和注意力對于人們而言，就是一種新黃金，并且移動設(shè)備上的軟件無時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，并能夠斷開與互聯(lián)網(wǎng)的連接。從長遠(yuǎn)來看，斷開網(wǎng)絡(luò)一個小時左右就可以使你利用這段時間專注于某一項特定任務(wù)，這對你來說可能是一件富有成果的事。
注意力集中是一項需要培養(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，讀機器學(xué)習(xí)碩士的投入和收獲是非常對等的。我通過了碩士學(xué)位的考試，并且收獲了人工智能各領(lǐng)域有用的知識。
從我這個特定的碩士課程設(shè)置（因此這可能不是一般情況）安排來看，它不會教你那些比較實用的技能，例如 ML 模型的部署，數(shù)據(jù)庫的搭建。因此我沒有學(xué)習(xí)過例如 Sci-Kit Learn，Numpy 和 Pandas 等標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)科學(xué)庫。但是你完全可以自學(xué)這些知識。
要獲得機器學(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，但這確實可以幫你敲開工作的大門。
而且，如果你擁有 ML 的碩士學(xué)位，并且擁有一些很棒的項目或作品集，那你將具有其他人所不具備的競爭優(yōu)勢。
最后附上另一位 AI 專業(yè)的畢業(yè)生 David Chong 寫的一篇有趣的文章，他在文中對比了機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的預(yù)期與實際情況之間的差距，剛興趣的同學(xué)可前往以下地址閱讀：
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編譯。雷鋒網(wǎng)雷雷鋒網(wǎng)
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