Откакто се помня, исках да бъда учен. Едва през последните няколко години обаче започнах да разбирам какво наистина означава да си учен и колко много ми харесва да бъда такъв!
Работил съм в няколко академични и индустриални лаборатории, правещи изследвания в областта на машинното обучение и неговите приложения. Имах щастието да бъда съветван от брилянтни изследователи и по-голямата част от нещата, които научих, бих го приписал на тях.
Реших да напиша публикация в блог и да споделя някои неща, които научих по пътя.
Забележка: Аз съм сравнително млад изследовател и участвам в изследвания на машинно обучение от около две години.
И така, като оставим това настрана, ето списък с неща, които бих искал да знам, когато току-що започвах кариерата си в изследователската дейност.
1. Скептицизъмът
Да, бих искал да започна с положителна нотка, като ви кажа да бъдете песимисти и да не се доверявате сляпо на нищо. Важно е да поставяте под въпрос всичко, на което се натъкнете, сега повече от всякога, когато полето се движи толкова бързо с потоп от статии, публикувани всеки ден. Когато четете статия, попитайте дали са следвали правилния научен метод, попитайте дали основните предположения, които използва статията, са валидни и дали експерименталните резултати подкрепят това, което авторите първоначално са искали да покажат.
По отношение на вашите собствени експерименти, бъдете силно скептични към резултатите, които получавате. Опитайте се да измислите алтернативни обяснения за вашите резултати и систематично да ги отхвърляте един по един. Проведете подходящи проучвания за аблация, за да се уверите, че можете да установите връзка между вашата хипотеза и вашия резултат.
Знам, че е приятно, когато резултатите подкрепят вашата хипотеза, но като обмислите алтернативни обяснения, можете да сте по-уверени в работата си.
2. Простотата
Започнете с прости експерименти. Много е изкушаващо да измислите сложен модел и да се надявате, че той ще даде най-съвременните резултати за вашата задача от първия изстрел. За съжаление, това се случва рядко.
Първо извършете прости експерименти, установете правилни базови линии и след това продължете напред съответно. [Освен ако не сте абсолютен гений и знаете какво правите, продължете с каквото ви се струва правилно. Този съвет е за плебеи като мен.]
3. Обзор на литературата
Има голям шанс да са правени предишни опити за справяне с проблема, който се опитвате да решите. Можете да спестите много време и усилия, като проучите подходи, които са били използвани в миналото за вашия проблем. Като разберете къде са работили и къде не са работили, можете да избегнете същите грешки. Освен ако нямате основателна причина да подозирате предварително проучване, избягвайте да изобретявате колелото.
4. Молба за помоща
Понякога може да загубите представа за общата цел на вашия проект и да се почувствате сякаш сте затънали в коловоз. Помислете дали да не помолите някой друг да погледне работата ви. За външен човек е по-лесно да погледне вашия проект от птичи поглед и да предостави свежи прозрения.
Улеснете хората да ви помогнат. Осигурете им кратка презентация или запис, обобщаващ работата ви, вместо да изхвърляте всичките си груби бележки и код върху тях. Те ще оценят усилията и вероятно ще направят всичко възможно, за да ви помогнат.
Обратно, полагайте истински усилия, когато хората ви молят за помощ. Винаги можете да кажете „не“, ако смятате, че не уважават времето и усилията ви.
Изследванията могат да станат разочароващи и понякога може да почувствате, че Вселената е срещу вас. Но не забравяйте, че „това е процес“!
Здравейте! Аз съм скитащ изследовател на машинното обучение, който харесва космоса, музиката, футбола и понякога има екзистенциални кризи.
