↑↑↑點擊上方藍字，回覆資料，10個G的驚喜
![]()
關於如何攻讀機器學習博士學位，這個嘛，主要是不要重蹈我的覆轍，哈哈。
你已經開始了博士的學習課程，恭喜恭喜。在這篇文章裏，我們將討論在攻讀博士學位期間要做的事情，包括如何成功發表論文、如何應對評審、如何在會議上游刃有餘等等。
首先，我要說一句，我不擅長攻讀博士，我不是這方面的專家。我就快要拿到博士學位了，但我曾經做錯了很多事情，絕不是一個成功的學者。但是，如果你也像我一樣，在剛剛開始博士生涯時，並不知道該做什麼，不知道如何選擇研究主題，不知道如何撰寫論文。那麼，我或許可以給你提供點兒幫助。
我可以告訴你的是，我見過很多擅長此事（攻讀博士）的人。因此，我可以告訴你這些人做對了什麼，而我自己又做錯了什麼，以及我認爲你應該學習的方面。
選擇主題
在確定研究主題時，確保你的導師或者周圍的師兄師姐們對這個主題有足夠的經驗。
當然，你的個人興趣也很重要，畢竟你得待在自己挖的坑裏好長一段時間。
最後，
你得選擇自己擅長或擁有足夠專業知識的領域
。
首先，擁有多少資源將決定你是否能夠跨過某些研究領域的門檻。這裏，我假設你的研究團隊很普通，沒有龐大的計算集羣或大量資金，是的，我的建議就是針對非大型科技公司的相當普通的博士生。但是，如果你的團隊很多金，坐擁成千上萬的TPU，當我沒說，當我不存在，訓練你的大型語言模型去吧。
第一個方法是
選擇當前該領域最熱、最受關注的主題
，沒錯，就是隨大流。目前而言的話，這不一定是一個壞主意，我覺得泡沫破裂的時候也還沒到，哈哈。
但是這種方式也有一些缺點。原因在於，在這樣的領域種，會充斥着大量論文，不管水不水，同時也存在着激烈的競爭，競爭的壓力不僅僅來自同行，還有來自大型公司的多金同行。但還有一個更重要的原因，就是這樣的領域遲早會衰落。
如果你今天選擇研究Transformer，那麼很可能會在這個坑裏掙扎三四年，而領域還在不斷向前發展。
那麼，如果不研究熱門主題，該咋辦？這就來到了另一種選擇，即小衆主題（niche topics），這也是我向大多數人推薦的主題。
這類研究主題的優勢在於周圍沒有太多競爭
，你實際上可以在這個領域可以成爲專家，並且無論做什麼都可以做到最好。目前有哪些小衆主題？比如bandits、優化、生物學啓發神經網絡、基於文本的博弈等等。
我是不說你就應該選擇這些主題，而是說在這些小型社區，你可以進行持續地產出，不受炒作的影響。
應對審稿
現在，如果我不得不用一句話總結好論文的風格，那就是“寫不能被拒絕的論文”，這可不像聽起來那麼簡單。機器學習中的評審過程極大地鼓勵了審稿人以儘可能快的速度，儘可能輕鬆的心情，來拒絕你的論文。
所以，我們要做的是，
不要給審稿人任何拒絕你的論文的理由。
撰寫論文的最簡單方法是按字面意義閱讀論文。在你的小衆領域內，收集文獻，閱讀，然後嘗試模仿他們的寫作風格，嘗試模仿他們做實驗的類型和方式，嘗試模仿他們爲其思想奠定理論基礎的方式。
你的目標是撰寫一篇審稿人不能輕易找茬的論文，審稿人是實現我們目標的最大障礙。
我就直說了，
應對論文評審是攻讀博士學位中最殘酷的經歷之一
。審稿人很討厭，他們總是沒有時間，他們總是沒有正確閱讀論文，他們總是誤解了，他們總是批評你沒有對一些小衆的數據集進行評估。我們總是被審稿人誤解。
我可以告訴你的是，不要因不好的評審而灰心，不要對個別評審太認真，只需將論文重新提交下一個會議即可。
因此，保持你的理智，不要太過個性化。有許多著名的論文在初次投稿時就被拒絕了，並不是因爲論文不好，而是因爲審稿人很爛。
當你不再是菜鳥，段位變得越來越高時，你可能會活成你自己討厭的人——審稿人。
成爲審稿人
在審別人論文的時候，你纔會發現，所有其他審稿人都糟透了，寫的什麼垃圾評審。好吧，你很可能禁不住誘惑也自甘墮落了。你在想，大家都審的那麼爛，我那麼努力幹啥子，特別是當你好好地審論文也不會獲得任何好處（除了一句謝謝）的時候。
當然，做一個好的審稿人真的非常非常困難。但是請努力，不僅是因爲你不想同流合污，而且
撰寫出色的評審也可以幫助你真正地深入研究論文，真正看到其他論文的弱點，並且使你成爲更好的作者、研究員和社區成員。
因此，爲了你自己和社區，即使沒有時間，即使其他人做的真的很爛，也請認真對待論文評審。
“認真”教學
讀博士的另一件煩人的事很可能是教學。而且，你很可能沒有什麼動力去做好教學。畢竟，學生是“煩人”的生物，你越快地擺脫他們，你就越早可以開始寫論文。
但是，我還是建議你認真對待教學，這不僅是因爲這個世界依賴於下一代研究人員，還要考慮到你所教的人也許有一天會成爲你的實驗室成員，你將從他們的優秀能力中受益。
因此，爲了你自己和學生，請認真對待教學。
因此，除了需要做的事情（例如複習和教學）之外，你整天還要幹什麼？
博士學位是頭等重要的大事，是需要長期付出精力的一項工作。
在博士期間，你將被誘惑去做各種各樣的事情。
這有一個閱讀小組、又有一個研討會、一會兒還有一個演講。
除非這些東西有特別的興趣或者他們對你有特定的幫助，否則這將會是消磨時間，並不是說你不應該去參加它們，只是要考慮到它們對你的論文主題有沒有什麼實質性的幫助。
參加會議
現在你已經撰寫了論文，並將其提交給同行評審。
很
幸
運
，你
中稿了，並且可以參加會議了。
會議本身、會議網站以及Twitter上的每個人都可能給你一種印象——人們發表有關他們的研究供其他人聆聽和學習。
可是不容忽視的一點是，會議的演講部分已經變得越來越無關緊要，尤其是現在這個時代，所有內容都已記錄並可以流式傳輸，你只需在舒適的沙發上以2倍速看一下這些東西，就可以確保不會丟失任何東西。
這些講座通常很簡短，而且它們的討論可能涉及至少六個月的研究。
參加會議最有趣的部分是那裏的人，而且有趣的談話往往發生在研討會、小組討論、tutorial中
，試圖找到討論前沿研究的地方，而研討會正是這樣一個好地方，因爲很多研究通常是最近才進行的、尚未完成，你在這裏或許能收穫很多不錯的新idea，或者找到自己感興趣的人。
許多論文作者會面對面告訴你他們永遠不會在論文上寫下的東西，例如哪些實驗跑不通、研究中的問題、論文的缺點、以及很多的bug和踩坑經驗，在會場和人們聊天你會獲得很多知識。
但是，做到這一點，
你要保持開放大膽、張口說話、主動問好、走出第一步、積極地享受與人交流的過程。
我知道這對我們很多人來說都是很難的，但它確實有回報，它將使你的生活更加愉悅。
好吧，我接下來要談的是實習，如果你要去另一家大學的公司實習，那完全取決於你的偏好。
實習
如果你在一家大公司實習，那可能是學術和產業環境的轉變，你將可以使用更多的研究資源，並且可以進行一些不同類型的研究，
最重要的是，你可以將會遇到不再是學者思維的一羣人
，那將是非常寶貴的體驗。
一旦你深陷學術界一段時間，結識一羣只想打造出色產品的人羣就會變得耳目一新，並讓你真正瞭解到產品思維和目標導向。
合作
最後，我想談談合作的話題。如果你能找到一個對你有互補技能並且對同一領域感興趣的人，那麼一起工作並共同進行研究肯定會有所回報。
但是，僅當這些技能確實在同一領域能發揮作用時，才做這種事。與他人合作非常誘人，如果你能解決的話，對你有好處。但同樣，一定要專注於你的特定領域，並真正將協作視爲共同努力，以更快、更嚴格地完成研究，這是值得的。
後記
好的，所以我現在討論的方式，看起來像是博士學位令人厭煩且需要大量工作，而且你永遠都做不到任何有趣的事情。儘管這是一個方面，並且這肯定會發生在人們身上，尤其是如果他們想快速完成工作，那麼我敦促你也花一些時間來享受這段時間。
博士階段是一段美好的時光，你將結識很多有趣的人，學習很多有趣的主題和思想，能夠去很多有趣的地方。這些都是寶貴的體驗。
因此，我的建議是，如果可以的話，不要一直忙綠工作，花半年或更長時間放輕鬆一點，enjoy your time，做好本職研究工作的你隨時都可以找到工作的。
最後，我希望你從本文中至少學到了一些東西，祝福你在通往機器學習博士學位的道路上獲得成功。
https://www.youtube.com/watch?v=rHQPBqMULXo&t=699s
老鐵，三連支持一下，好嗎？↓↓↓
本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
如有侵權，請聯繫 [email protected] 刪除。
本文參與“OSC源創計劃”，歡迎正在閱讀的你也加入，一起分享。
