Reddit のホットな話題: 博士課程の学生なのに行列の階数も分からないのに、どうやって卒業できるのか?

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博士号取得のために熱心に勉強したのに、結局自分には学問的な才能が足りないと感じたことはありませんか?

他の人がトップカンファレンスで多くの成果を上げているのを見て、自分は論文を1つも発表していないのですか?

そして、新しい方法を研究することはできないので、毎日アプリケーションに取り組むことしかできないのですか?

博士課程の学生であるあなたには、そんな悩みがあるのでしょうか。

Reddit の機械学習の博士課程の学生は非常に困惑しており、学問的な才能がないのにどうやって博士号を取得できるのか疑問に思っていました。

「学問のキャリアに希望はない」

この博士課程の主な研究分野は、コンピューター ビジョンや自然言語処理などのディープラーニングテクノロジーです。

彼は、自分は優秀な学生ではなく、研究室も平凡で、いくつかのマイナーな学術誌に論文を発表しただけで、トップクラスの会議に出たことはないと主張した。

したがって、学術的貢献は平凡であり、大きな革新は見つかっていない。

行われている作業のほとんどは研究ではなくエンジニアリングであり、既存の方法をさまざまな分野で再利用します。

たとえば、医療画像処理に ResNet を使用したり、音楽分類に Transformer を使用したりします。

その理由は、他の人と比べて自分の数学の知識が乏しく、他の人の論文を読んだり理解したりすることができないと感じているからです。行列の階数が何であるかを説明することすらできず、ましてやそれをどのように使うかさえわかりません。

彼は学問の分野で成功することは決してできないとよくわかっていましたが、応用力は優れていると感じていたので、研究をするのではなく、すぐに仕事に就きたいと考えていました。

しかし、現段階では、彼はまだ何らかの成果を達成することを望んでおり、「特定の方法を特定のデータに適用して少しだけ良い結果が得られたので、それを公開しました」というだけではありません。

そこで彼は、博士課程を修了し、単なる漸進的ではなく応用的な貢献をするにはどうすればよいかを知りたいと考えました。

あるいは週末にできる副業は何ですか?

すべての博士課程学生が優れた成績を収められるわけではない

彼の真摯な質問を見て、多くの人が「私の手は自分でポストを打てるようになったの？」と言いました。

案の定、多くの博士課程の学生が苦労しています。

博士号取得を目指す過程で自信を失うのは普通のことだと誰かが言って私を慰めてくれました。しかし、博士課程で傑出した貢献ができる人は稀で、例外であることを知っておく必要があります。ほとんどの人は平凡です。

ですから、自分を他人と比べるのではなく、昨日の自分とだけ比べてください。数学が得意でなくても大丈夫です。誰もがテレンス・タオ（有名な数学者）のような人ではないし、誰もがフィールズ賞を受賞している必要もありません。

本当に何かを達成したいのであれば、諦めずにチャンス（興味のあるデータ、トピック、人々）を探し続けてください。博士号は学術キャリアの始まりに過ぎません。

そして、ほとんどの博士課程の学生が行うことのほとんどは、まったく新しい方法を考え出すことではなく、他の人の観察を確認したり否定したりすることです。なぜなら、誰もが新しいことを思いつき続けると、これらの方法が価値があるかどうかを誰が検証するのでしょうか?

別の博士課程の学生は、多くのプロジェクトでは既存の方法を使用し、それを別のデータセットの研究に適したものに修正する必要がある、と付け加えました。

結局のところ、まったく新しい方法を提案したとしても、研究室が平均的な地位であれば、それが「広く知られる」ようになり、その有用性が研究されるかどうかはわかりません。

さらに、彼はMLの理論に大きな進歩はないと考えています。LSTMとCNNを例にとると、どちらも25年以上の歴史があります。したがって、ほとんどすべての研究は漸進的なものであり、現時点ではこの分野で努力を続けることしかできないと彼は考えています。

また、より多くのジャーナルに研究を投稿して、専門家がなぜあなたの研究を拒否するのかを知ることも、刺激になるかもしれません。

質問者が数学が苦手だと感じている状況に対して、誰かがリンクを投げ、そこにある論文や講演、チュートリアルを読んで ML 関連の手法について数学的な知識を学んだ。

学問の世界から離れて産業界に入るのも良いことだ

以上が、質問者さんへの博士号取得に向けた皆さんからのアドバイスです。これを読んで、質問者さんも皆さんも少しは安心できるのではないでしょうか。

将来的に業界に入るか、学問の世界に残るかということについては、多くの経験者が「学問の仕事は誰にでも向いているわけではないし、辞めて業界に行くのが良い」と言っています。

結局のところ、そこでの給料はかなり高く、競争もそれほど激しくありません。線形回帰/ランダムフォレストモデルを必要とし、給与が高く、作業負荷が少なく、生活の質が高い企業を見つけるのは簡単なはずです。

既存の技術を使用して現実世界の問題を解決することは産業界で非常に価値があるため、OP は産業界に非常に適していると考える人も多くいます。

「特定のモデルを特定のデータ セットに適用して、わずかに優れた結果を得る」ことこそが、まさに業界が必要としているものです。

理論上のアルゴリズムを少し斬新な方法で適用して、高頻度取引、石油探査、保険リスク、がん検出、自動車事故防止などの現実世界のアプリケーションで少しだけ優れた結果を生み出すことができれば、それは業界全体にとって大きな勝利です。

したがって、誰もがこの博士課程の学生に、卒業後に高収入で仕事量の少ないデータサイエンスの仕事を見つけることを勧めています。

次に、興味のある技術的な作業に自由時間を費やし、それをオープンソース化/公開します。

最終的に彼は学界よりも大きな経済的、技術的報酬を得ることができるでしょう。

なぜだめですか？

学界を去る人の多くは後悔しておらず、むしろそれがこれまでで最高の決断である可能性さえあります。

これ以上に幸せなことはありません。

どう思いますか？博士号を取得した後、学問の世界と産業界のどちらを選びますか?