Passaggio a una carriera in Machine Learning [chiuso]

Hai ragione, l'apprendimento automatico è un campo affascinante. Io stesso sto per finire l'università con una strong attenzione all'apprendimento automatico e cercherò presto un lavoro nel campo generale. Inoltre, non ho ancora capito come fare.

Ma l'apprendimento automatico delle macchine è piuttosto ampio. Suggerirei di diventare più specifico. Il campo che include l'apprendimento automatico ti interessa di più? Ce ne sono molti tra cui scegliere:

• riconoscimento vocale / elaborazione linguaggio naturale
• immagine / elaborazione video / visione artificiale
• sistemi medici
• rilevamento delle frodi
• motori di ricerca
• interfacce uomo-computer
• ...

Tutti questi campi (possono) includono tecniche di apprendimento automatico.

Nella mia esperienza, la maggior parte dei corsi di machine learning generale introdurrà solo le basi di molte tecniche per due motivi:

1. come ho detto: il campo è troppo ampio per andare davvero in profondità ovunque
2. la maggior parte delle tecniche ha senso solo se sono combinate con le applicazioni reali

Non ho mai fatto il pieno con SVM fino a quando non ho dovuto usarli nella mia ricerca. Non ho mai veramente capito i diversi algoritmi usati sugli HMM fino a quando non ho fatto un po 'di lavoro nell'elaborazione del parlato.

E quando cerco un lavoro, penso che sia simile: è più probabile che le aziende cerchino persone con esperienza / conoscenza nello specifico settore in cui lavorano, piuttosto che nel campo generale dell'apprendimento automatico. I lavori di apprendimento automatico hanno più probabilità di essere posti di ricerca / dottorato / post-dottorato.

Elaborazione del linguaggio naturale come applicazione pratica dell'apprendimento automatico

Lavoro a tempo pieno e sto studiando part-time in un programma di laurea magistrale in linguistica computazionale (alias NLP, natural language processing). C'è un sacco di apprendimento automatico in questo campo, come per il riconoscimento vocale, la classificazione dei documenti, ecc. La chiave è una solida base su matematica, statistica e notazione logica. Prendi lezioni in queste aree per imparare (o consolidare le tue conoscenze) prima di laurearti, in quanto imparare questi argomenti da soli può essere difficile.

Libri

Inoltre, si noti che a differenza di molti altri campi CS, il campo di apprendimento automatico è saldamente diviso tra professionisti e teorici. I praticanti usano l'apprendimento automatico come strumenti, mentre i teorici vogliono dimostrare e migliorare i metodi di apprendimento automatico. Il problema che ne deriva è che i libri sull'apprendimento automatico sono tipicamente scritti dal punto di vista dei teorici, come il libro di Hastie. L'unico libro del professionista che ho trovato è "Programming Collective Intelligence" di Segaran, che tratta i concetti di base. Non ho ancora trovato il libro di un buon professionista su SVM, PCCM, ecc.

L'apprendimento automatico ha un'enorme quantità di probabilità e statistiche, quindi seguire alcuni corsi avanzati in questi argomenti sarebbe un ottimo punto di partenza.