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                # 如果我沒有學位怎么辦? > 原文: [https://machinelearningmastery.com/what-if-i-dont-have-a-degree/](https://machinelearningmastery.com/what-if-i-dont-have-a-degree/) 我見過有人認為他們需要獲得機器學習學位。 我都是學位,我不認為他們適合所有人。我也知道你可以開始學習機器學習并且沒有學位就能走得更遠。 在這篇文章中,我將說服你,你不需要獲得機器學習的學位就可以開始或在機器學習領域取得進步。 [![What if I Don't Have a Degree](img/132b6866cca2360525bbc9773c1ce7fe.jpg)](https://3qeqpr26caki16dnhd19sv6by6v-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/uploads/2014/01/What-if-I-Dont-Have-a-Degree.jpg) 如果我沒有學位怎么辦 照 [Alexander Kachkaev](http://www.flickr.com/photos/kachkaev/8409381914/sizes/l/) ,保留一些權利 ## 機器學習學位 您可能認為您需要機器學習學位,也許您需要。 您認為需要學位的部分原因是: * **正確學習機器學習**。獲得機器學習學位將以結構化的方式教您機器學習。學位課程由具有相關主題和如何教育經驗的學者設計。學位課程的目標是明確定義學生在加入課程之前的期望以及學生在課程結束后的能力。 * **找工作**。獲得更高的機器學習學位將使您有機會申請機器學習工作。組織廣告需要特定技能的工作,并選擇允許他們有效過濾申請人的先決條件。機器學習工作的廣告通常需要一定程度或更高程度的機器學習或密切相關的領域。 * **練習機器學習研究**。獲得更高的機器學習學位將使您有機會進行機器學習研究。絕大多數機器學習研究由大學和工業研究實驗室制作。這些實驗室的競爭非常激烈,廣告職位的先決條件是具體的本科學位和榮譽課程。 ## 學位有限制 如果你能完成機器學習的學位,它并不能保證你所尋求的結果。它可能會增加你的機會,但不能保證成功。學位很棒,我自己也有一些,但請記住,他們只是一條路,就像任何路徑都有自己的一套限制。 接受并完成正式學位是一項艱巨的任務。下面列出了一些幫助您深入考慮這種方法的要點。 * **學位很貴**。學位課程可能花費數萬美元或更多,而你正在犧牲你在那段時間可能獲得的任何收入,希望你將來有更大的收入潛力。當然,您可以通過獎學金抵消這些費用,并且您可以將這些費用推遲到未來。 * **學位是其他人的標志**。有聲望獲得學位,尤其是更高學位。完成學位是其他人評價你的象征。它是雇主用來使招聘過程更有效的過濾器。 * **學位需要很長時間**。學位需要數年,更高的學位可能需要很多年,甚至是十年中最好的部分。如果您今天有興趣申請或使用機器學習,那么等待很長時間。 * **學位是針對普通學生**。學位由一個委員會為普通學生設計,具有平均表現和先決條件。它沒有考慮您的特定興趣或技能。 * **學位教師的舊信息**。在購買程序訪問權限之前設計學位。在本科階段,這可能意味著材料至少過時了許多年。 ## 略讀學位 你能否跳過學位并仍然有機會得到你想要的東西?我認為你可以并且有多種途徑可供你使用。 例如,我正在實施機器學習算法,撰寫有關 AI 的文章,并在作為程序員全職工作的同時贏得與會議相關的競賽。 Kaggle(一個機器學習比賽網站)的一些評分最高的競爭對手沒有更高的學位,如果他們這樣做,他們在完全不同的學習領域。 ### 正確學習機器學習 您可以按照自己的步調在家中完成機器學習的正式訓練。正式訓練方案的三種選擇包括: * 完成機器學習在線課程。觀看講座,做作業并與其他學生互動。 * 閱讀一本關于機器學習的書,涵蓋了封面。做筆記,完成練習,并實施您學到的知識。 * 設計并執行自己的課程。利用您最感興趣的主題的高質量免費和付費材料,設計課程并添加您需要的手續。 ### 找個工作 您可以創建符號,向潛在雇主表明您擅長機器學習。它將需要您的主動性和營銷。您可以創建三個符號示例: * 完成課程或閱讀書籍,并隨時在公共博客中跟蹤您的進度和發現。 * 參加機器學習競賽并努力獲得適度的排名,例如在競賽中排名前 n%。與熟練的從業者合作,更快地獲得技能并獲得更好的結果。 * 完成機器學習中的小項目,在博客和社交媒體上宣傳結果,并在公共修訂控制系統上發布代碼。建立一系列已完成的項目,您可以參考,借鑒和討論。 ### 實踐機器學習研究 如果您沉迷于特定的概念或機器學習方法,您可以設計自己的研究計劃。 更高的學位實際上是研究和研究方法的學徒,以及對該領域更深層次的歸納,并且難以獨立復制。 然而,如果你可以在機構之外練習機器學習研究。三個例子包括: * **從應用研究論文**中重現結果。這可能需要與相關研究人員進行溝通,以了解方法和數據的細節。結果的再現是科學方法和示范的支柱,結果可以或不可以再現,這本身就是可發表的研究。您可以首先將您的經歷寫博客并將您的發現推廣給感興趣的研究人員。 * **在您的主題上自行發布您自己的治療**。這可能是白皮書,散文或電子書專著的形式。盡你最大的努力,并有信心與研究界聯系以征求意見和評論。 * **通過推出出色的作品并表現出對其他作品的興趣來進行貢獻和合作**。與該領域的研究人員建立并保持聯系。像任何關系一樣,開始慢,建立信任。 任何人都可以閱讀和內化研究論文,寫下他們自己的想法和設計并執行他們自己的實驗。從小做起,說實話。學者們喜歡在一切事物中挑洞,品味并從任何形式的反饋中學習。 不要讓你認為學位需要阻止你開始進行機器學習或者認為你可以取得重大進展。 ## 摘要 在這篇文章中,您了解到您可以從機器學習領域開始,并在沒有學位或更高學位的情況下取得您所尋求的進步。 您了解到有多條路徑可用,而學位只是一條可以消耗大量時間和資源的路徑。您還學習了學位的結構化學習和高等學位課程的研究學徒的替代方法。 正規教育是一個有爭議的問題,我很想聽聽你對這篇文章的看法。請發表評論,讓我知道你的想法。
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