[ICLR 2020] 读博指南

  • 如何开启机器学习/深度学习博士?

贡献作者: AkariAsai, Carlos Miranda, Chiara Mugnai, Claas Voelcker, Divyansh Kaushik, FairozaAmira Binti Hamzah, Jade Abbott, Jaydeep Borkar, Kalpesh Krishna, KarmanyaAggarwal, Makbule Gulcin Ozsoy, Marija Stanojevic, Martha White, MichaelMcCabe, Moritz Schneider, Rajarshi Das, Sabrina J. Mielke, Sagar Devkate,Tornike Tsereteli

目录包括:

  • 如何开始学习ML/DL?
  • 如何跟踪最新的研究?
  • 如何申请 PhD?
  • 如何选择PhD导师?
  • 工作后再去读研
  • 读博后去工业界工作
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[ICLR 2020] Tips for prospective and early-stage PhD students.pdf
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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