机器学习方向博士毕业有5篇三大会(ICML、Neurips、ICLR)是什么水平?

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机器学习方向博士毕业有5篇三大会(ICML、Neurips、ICLR)是什么水平?

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机器学习方向博士毕业有5篇一作三大会(ICML、Neurips、ICLR)是什么水平?能找到什么样的教职?

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作者:微调https://www.zhihu.com/question/512189171/answer/2470755750

如果这五篇文章都是围绕着一个主题,或者可以被合并起来认为推动了一个小领域的前进,那不管发在所谓的三大会,还是其他正经的会议或者期刊上,那都足以获得无论是工业界或是教职的入场券。

此处为什么说是入场券呢?因为我的导师告诉我以及我个人的观察,找教职其实是很随机的事情。除了少量在博士期间做出了重大突破的人,比如tianqi chen这种(xgboost,tvm和mxnet),大部分人其实能找到哪里存在很大的随机性。在北美的话,跟性别、性格、人脉、论文、方向,以及那一年的市场需求都有巨大的关系。而工业界因为需求大,随机性小,所以总是安全的。

在这种前提下,五篇一作文章,如果符合上面的定义,足以在一个小领域给你足够的名气和足够的影响力了。比较直观的就是引用,可能毕业的时候有>500的引用(纯theory可能有点难),以及多次担任所在方向的审稿人、会议PC,workshop organizer或PC,甚至是会议的meta-reviewer/senior PC。那么你已经成功进入了所在领域的圈子,如果不出意外的话,应该可以在所读学校+-50名的学校范围内找到一个教职。为什么范围这么大?因为前文说到北美教职跟性别、性格、人脉、论文,以及那一年的市场需求都有巨大的关系。但比较差的前景下,你也很难说颗粒无收。

工业界就更好说,你大概率通过开会或者合作已经认识了很多人,去一个二线的研究院绰绰有余,一线的研究院也很有机会。

但是,如果你的五篇文章是各种组合的方向,或者很难形成一个好的故事,那么自然也很难形成可观影响力。在这种前提下,有十篇文章也不改变缺少好故事的问题,就是没有形成小领域的突破和影响力,也就是所谓代表作。在教职市场上,或许运气很好能去个不错地方,也可能很多文章都不作数。但是乐观的看,能在不相关的方向发五篇top conference,这个选题能力已经是牛逼了,或许这也是交叉方向的能力。所以我乐观的认为,亚裔男性有五篇一作top conference,应该是可以保住top 100的学校的教职,如果性别性格和其他条件不同还能往前冲。如果能形成好的故事,那更是可以向前进很多。如果你的方向正在上升期,也是很大的优势。工业界的话没有压力,二线研究院基本上是安全的,一线看运气也能进。

虽然我没发出来五篇一作“三大会”,但我经常想的是我自己的故事是什么?或者说我对所在领域的贡献是什么。想清楚这些,能发顶会最好,发不出来的话任何正经的会议期刊也都能给你足够关注度。有了关注度,其实数量本身没那么重要。

毕竟,attention is all you need。

作者:匿名用户

https://www.zhihu.com/question/512189171/answer/2335507843

利益相关。先说结论,大概找不到什么教职。我一个同学10篇ML三大会一作还没找到教职,楼主才五篇歇歇吧,找个厂上上班也是可以的出路。

作者:匿名用户https://www.zhihu.com/question/512189171/answer/2343855907

从事ML课题(CV的不算),5篇论文发表在ML三大会。最保守的说,这样的博士毕业生肯定是top 1%的。我国现在直接或间接从事ML的博士太多了吧。能有5篇一作三大会,放到清北都是比较突出的了。很多中等985高校,别说学生了,就算是老师都没有5个非一作的ML三大会吧。

作者:匿名用户https://www.zhihu.com/question/512189171/answer/2459244111

有人质疑这个例子的真实性,或者是不是故意贩卖焦虑。好歹我这个师弟最后在完全没有刷过题的情况下,找到了工作,结局也算是正能量吧。

如果真是想贩卖焦虑,我一开始就直接举下面这个例子了:认识另外的一个博士(其实在国内小有名气,认识的估计都知道是谁):10篇+三大会,一半一作,非cv非nlp,引用大于500。。。自去年毕业起一直在找海外大厂研究院的工作,直到现在还没找到。按一些人的说法,这数据假到不行了,肯定是编的;但这就是实实在在发生的,现实中的极端情况比你想象的更无下限。要是我真想贩卖焦虑,一开始就举这个“灵活就业”的案例了。

尤其在疫情之后,这些的确是存在的,怎么解读看你自己吧。

这么说吧,我一学弟博士期间做的算是不错了,在北欧某知名大学毕业,方向非cv,比较理论,5篇neurips/icml一作,引用还可以理论方向有100+,找工作不刷leetcode。

国内找教职结果:0 985,1 211 offer,1 双非一本 offer

国内工业界offer:0全职offer,1 某厂研究院博后offer(连全职都不是,人家原话“你总共才五篇,我们这的简历随便十几篇,欢迎来做博后”)

该学弟一气之下待欧洲了,不过也算是他的能耐,完全没有刷过题,就拿到某大厂research scientist,也算是圆满结局了。。。。

那些回答里动不动“大厂天才计划拿到手软”“985教职随便挑”的,是真不知道现在啥行情。

作者:匿名用户 https://www.zhihu.com/question/512189171/answer/2316350521

结论,Top 5%行列,接近前两年每年一个扎实的工作,后期领域熟悉了一年2篇。这种毕业生,可以说大厂天才计划、大咖基本cover。一般的985也没啥问题。

在往上拼拼,就得看工作的影响力,和这个领域的知名度了。

作者:匿名用户https://www.zhihu.com/question/512189171/answer/2465698221

问题是什么水平,那首先列出PhD毕业时刻所有可能的水平:

水平-1:毕不了业

水平0:能毕业

水平1:工业界一般工作

水平2:工业界高薪research工作,一般教职

水平3:校优秀毕业论文

水平4-6:找到不错的教职(4:国内985, 5:国外中等偏上,国内顶尖, 6:国外顶尖)

水平7:ACM/IEEE Outstanding Disseration

5篇三大会起码是水平3-4了

作者:大梦想家豪哥https://www.zhihu.com/question/512189171/answer/2469560959

看答案有说 top 5% 的,我觉得太保守了。(注意这个 5 % 的基数是全体博士生)

有答案发了各个高校的发文量,可以看到最强的清华,2021 年的三大会约有 100 篇,这是什么体量、多少硕博才有的成果呢?那五年中五篇的概率又是多少呢?

可以这么说,中国大陆高校,除了清北,几乎没有任何院校的博士可以 5 篇三大会。你可以看到,有些计算机强校三大会的发文量并不高。

作者:杂林https://www.zhihu.com/question/512189171/answer/2465479906

会议论文太水了,根本没什么料。很多年前,有些985高校就对会议论文不感冒了。博士毕业条件中,会议论文无论多少篇只算1篇,2篇论文才有资格毕业。

这位博士,跟机器学习调参一样,把自己的参数调得不错。除了会发论文,其实是废物,要找那些喜欢发论文的高校工作,应该可以。

但是,好学校,估计也人满为患了。而且好学校,第一学历往往是硬条件。通常,这类发机器学习论文的人,好学校都不缺。

当前的机器学习,其实是个怪胎。论文说是“理论”,其实全是实验调参,看着一堆公式,本质上又是黑盒。别说顶会,就是AI和ML的这类论文,我都懒得看了,毫无价值。这类博士论文,基本上几分钟就能看完,没什么价值。

早些年,大家不知道深浅,以为人工智能很厉害的样子。现在看来,也就是三板斧。人工智能,知乎上天天说“寒冬”、“泡沫”,估计又到瓶颈了。要解决这个瓶颈,不是这类调参高手的菜。

☆ END ☆

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