吴恩达给我们的ML生涯规划,赞!
Python与算法社区
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2020-09-16 12:37
机器学习从业人员应该怎么规划职业?造就成功的机器学习职业生涯有哪些关键因素?
作为曾在多个著名企业和学术机构担任实验室负责人的“老司机”,吴恩达可谓经验丰富,他就以上问题给出了出色的建议,带你稳步上车。
他特别提到了编程技能、实践应用、持续学习和深入某个领域的重要性,此外,他认为团队比公司更重要,要在职业生涯中“从事一份你不会厌倦的工作”,最后他还指出了在职业生涯中需要避免的几个误区。
计算机视觉工程师Richmond Alake曾经将吴恩达CS230深度学习课程中关于如何阅读论文的建议整理成文章,发表在Medium上,非常受欢迎。本文是他从吴恩达的多个斯坦福大学讲座取材写成的文章,AI科技评论对文章进行了编译。
如何找到机器学习工作
1、编程技能
2、技术问题理解能力
4、持续学习的能力
成功的AI从业者模式
专业知识
项目
开源贡献
研究
合作
如何选择工作
和好团队一起工作
影响 交流 成长
了解你的定位
忽略公司本身
对工作机会保持期待,考虑长期目标
机器学习生涯需要避免的误区
成为AI“万事通”
缺乏耐心
没有实质性项目
结论
在可促进学习的良好环境中工作; 做有实际意义的项目,也就是说,以提高他人生活质量为目的开展业务; 做出有助于个人目标的决定,这将为取得长期成功奠定基础。
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