論機器學習領域的內卷

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編輯：陳萍等，來源：機器之心

機器學習內捲了嗎？

「沒有博士學位，在機器學習領域就業會變得越來越難嗎？」最近，一個 Reddit 熱帖引發了大量討論。

對於單個研究者、從業者來說，毫無疑問，機器學習領域確實「卷」起來了。這幾年來，彷彿每個人都在搞機器學習，在這個領域取得博士學位的人也急劇增加。

一方面， AI 技術的高速發展並走向落地，創造了大量與機器學習有關的崗位和工作內容；一方面，大量人才的湧入，讓這個領域的就業門檻被不斷擡高。

博士學位和 ML 工作的關係

根據發帖者的描述，發帖人認爲從事機器學習的研究者太多了，如果沒有博士學位，可能很難找到工作。對此，有網友表示，「這取決於機器學習相關工作的增長速度是比 ML PhD 增長速度慢還是快。但是，並不是所有的 ML 工作都需要 PhD。比如 ML 工程師工作，他們更關注 ML 模型的基礎和部署，而不是開發。」

「與此同時，自動化工具和 AutoML 平臺正在創建中，目前許多正在招聘 PhD 的公司可能不再需要專業知識很強的研究人員。在未來，從事 ML 工作的 PhD 很可能會爲那些構建自動化 ML 平臺的公司工作。」

也不是所有機器學習領域的工作都需要博士學位。機器學習領域的工作和企業種類繁多，實際上很難一概而論。最終結果取決於所從事工作的類型：

• 創造一種新的機器學習方法，代替 CNN、Transformers 等，主要產出是專利或發表的論文；

• 只是在不同數據集上使用機器學習模型，主要產出是某個數據產品（恰好開發過程中使用了機器學習而已）。

如果是前者，那這個團隊確實需要幾個協作推動研究的博士；如果是後者，就不一定了（儘管理想中程序員最好也具備讀論文的能力）。

不唯學歷論

可能大家都認爲，學歷高了，自然就好找工作。但是對於沒有博士學位的人，工作狀況又如何呢？有網友表示，「我現在的工作以及以前的工作都要求有 PhD。雖然我沒有，但兩個公司都接受了我。我有個朋友 ta 的公司也要求有 PhD，同樣，他也沒有。」

「公司會僱傭那些他們認爲能夠填補團隊技能缺口、幫助完成工作的人，但這並不意味着有 PhD 不是一種優勢。擁有 CICD 經驗是一種優勢，擁有領域知識也是一種優勢…… 公司想要僱傭哪種員工，取決於這個人給團隊帶來的價值。」

「我僱傭數據科學家，我真的不在乎有沒有 PhD。可以將有無 PhD 進行混合，這樣會更好。我發現 PhD 不太願意去做那些在工業上大量應用 ML 工作。他們更傾向於學術上的內容、創造性低。這是因爲他們可能更依賴於學術和既定的最佳實踐，並且年齡相同但具有豐富行業經驗的人可能會更加務實。因此將 PhD 和非 PhD 混合使用非常有用。」

無論是國內還是國外，博士依然是少部分人，回到職業發展本身，在機器學習領域有哪些值得研究和適合從事的方向？

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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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