你喜欢机器学习的什么地方？

[1oNflow]

标题是最近找机器学习岗实习时被问道的一个问题，当时被问的哑口无言。一方面这个问题挺虚的，不知道从什么角度入手，另一方面，我发现自己其实真的不喜欢机器学习，对科研，对算法一点兴趣都没有，申请完全因为大家都争着去做而跟风，说这个职位薪水高，职业壁垒高。但就算最后侥幸进了这行，每天工作可能也不会开心吧。

现在读研，做什么所谓人工智能的东西，写不出论文，每天都很痛苦。回想起来之前写 java web 项目的时候，虽然也遇到很多问题查也查不到答案，但一步步推测试验解决问题的感觉真的很快乐。有人说 985 本国外硕校招不试试机器学习、数据分析可惜了，但真的想不明白为什大家一定要挤这个独木桥，美国 master 毕业也大部分去做了 SDE 了，算法起码得 PhD 吧，可感觉国内网上人均算法……

如果大家觉得我 naive，2019 年做 java web 迟早后悔，请打醒我……不过目前怎么也得搞一阵子机器学习了，因为还得混毕业。

[Humorce]

机器学 习，学 习 强国

[kisara]

现在国内很多 985 的硕士生 都不懂科研
相反清华北大的本科生 在 AAAI IJCAI 上狂发文章 连 CVPR ICLR 等等也发了不少

其实读硕士 时间能力上绝对够你做科研的 但真正考验的人 是环境

[Antidictator]

室友调侃说饿死都不做 web，没前途的 hhh 开玩笑别当真。

说下自己的感觉，java 做了也两年了，可能一直在小公司，觉得都是业务 curd，偶尔兼职下运维服务器之类的东西。很高级的分布式啊高并发也用的比较少，不算 demo，在生产环境就用过 redis 而已。

如果学历提上去了，可能能有机会去大点的厂，互联网公司啊，做一些真的挑战性比较强的东西，真的有业务场景支撑你用分布式高并发 zookepper 等框架，但又觉得不做算法有点可惜。毕竟码农也是有阶级之分的，可能还没有接触太深，不知道算法到底水有多深吧，最多转行失败回来搞 java，饿不死咯，但是自己放弃这么一个机会，不会甘心的。

感觉我这段时间是写给自己的话，希望 op 不要介意，2333。

[UN2758]

机器学习，学到自闭

[takato]

科研并不意味着一定要在一个科研机构，也并不意味着一定得是硕士或者 PhD

[l1ve]

炼丹？？？

[kimown]

回答 钱 不就完了

[yangzhezjgs]

大多数人只是跟风，支持楼主，做自己喜欢的事会更快乐

[saluton]

因为钱多

[NarwhalL]

因为要吃饭啊

[ipwx]

@kisara AAAI IJCAI 是水会。。。

清本 ICLR 发了不少？你逗我？ ICLR 一年才录几篇？

ICLR 和 AAAI IJCAI 完全不是一类会议，要求有深度的。你看看这篇被拒稿的拒稿意见：

https://openreview.net/forum?id=Hyg74h05tX

这个二作 Xi Chen 好歹是当年一作和 Kingma 合作过的作者（ Variational Lossy Auto-encoder ）。

[ipwx]

@1oNflow 其实机器学习的东西也是一步步推测试验解决问题…… 如果你不能以这种方式研究，而是读一堆论文，看到一个 trick 就放到你的模型里面试一试，基本上还都没有用处，那确实挺痛苦的。

机器学习的东西，看多了论文，大致上得有一种“啊这个 trick 放到我的模型里面到底会不会有用”的基本判断，甚至你得没看论文也能想出一些 trick （当然大概率最后发现别人已经提出过了）。这种境界就不会痛苦了。

[ipwx]

@1oNflow 更进步一个层次，你得知道你所研究的领域的发展脉络、有什么问题。以及最重要的，要明白有什么根本性问题一直没有解决，但是包括大佬都只能暂时避而不谈。还有和其他领域的联系。

当然，以上所有，你都得有比较扎实的数学基础。

[nimrc]

机器学习如果和 web 钱一样多，90%都会转行

[Kilerd]

玄学调参？

[kisara]

@ipwx
虽然我也认同 AAAI IJCAI 的声望和 ICLR NeurIPS 有差距 但是说这俩是水会 我是没有这个资格的
另外关于清本发了多少篇 ICLR 的问题 我可以告诉你 我认识的人里面是个位数 毕竟我的圈子就那么大 有人发了 在我看来就算不少了 我也没说过清本在 ICLR 发了几十篇、上百篇文章 我想说的只是清北已经有挺多本科生 科研做得挺不错的