机器学习Machine Learning方向目前的应用和就业怎么样

想请教地友一个问题：

小弟学EECS的Signal Processing方向，第一学期硕士在学，对Image Processing，Machine Learning比较感兴趣。但ML的数学理论要求较高，也听说做Machine Learning最好是去做PhD搞研究（只是听说，如有误解敬请指正），不知道像我这种只读两年硕士然后走人并且没有丝毫PhD倾向的情况，适不适合在硕士期间选一些Machine Learning的课程进一步学习。

有两点担忧： 一来是担心只学一两门ML课程不够用，浅尝之后就要毕业走人，对该领域了解时间不够，对找工作也会有影响；二来是担心ML具体在工业界和公司的应用和就业情况，我了解的譬如Search Engine, Automatic Car都与ML相关，但还想请有过深入了解ML的地友能多介绍介绍ML目前在公司的应用和发展情况，以及学ML的毕业出来都会做一些什么工作。

万分感谢！

我自己来补充一些自己最近了解的东西吧，hide=133[]Machine Learning现在从就业和工作的方向上来说的话，更多的是和Data Science和Big Data联系在一起。一般只要是公司在招"Data Scientist" 类的职位，都会在Requirement里面或者Preferred Requirement里面写上Artificial Intelligence 和Machine Learning, 意思就是说如果有这些方向的经验是可以加分的。而对于公司直接招"Machine Learning Engineer"或者"Machine Learning Scientist"的职位，一般都要求是硕士和博士，甚至大部分"Machine Learning Scientist" 是直接要求PhD的，小硕看不上眼。。。

所以个人觉得Machine Learning方向在硕士期间当然可以走，但如果没有PhD的志向，要早点打算多学一些跟Machine Learning 应用相关的课程，譬如Data Mining, Data Analysis, Data Science 以及Information Retrieval等，向Data Science那边多靠一靠，这样的话一个很对口的职位就是公司的"Data Scientist"。做Data Scientist,一些基本的能力譬如Python, Matlab/R 是必需，但同时一些"Data Scientist"职位也会对基本的Data Structure and Programming（C++/Java），Database方向的知识有要求，这个在选课和准备上也要多考虑考虑。
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但如果真的想把Machine Learning作为主方向来学的话，个人觉得还是继续读PhD为好，这样学出来自己以后在这方向上做研究和工作才会更有发展潜力。

个人感受和见解，分享，共勉

ML所有互联网公司都在做。就业是不用愁。但是MS学的那点ML真心不太够用，除非你自己花很多时间在这上面。

前面的网友，说的都不错，machine  learning 有前景，但是要求的确比较高，但是楼主也可以选这些课来上啊，反正下学期我准备上machine learning, 此课号称我们学校CS Graduate 课程中最难的课程，而且我也准备master 毕业设计也做machine learning 方面的东西，但是你毕业找工作完全可以找其他方向的工作啊，尤其是那些大公司，面试都是考算法居多，我想经过machine learning的历练，让你对算法有更深的理解。

坑，master请去system

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汗，怎么总会有人还报有这样的幻想呢

打个比喻，如果说要行走machine learning的江湖的话至少需要成为三流高手，那Master学的那点儿ML就相当于只是练了套“时代在召唤”（第二套全国中小学广播体操）。。。。。
所以想要真正用它纵横江湖，除非跌落悬崖捡到了九阳神功，或者是遇到了魔戒里面住着的白胡子老爷爷。。。。

现在，LZ明白了吧

很好奇ML这个方向未来发展的前景（说白了就是还能火多长时间）

ysyyork 发表于 2014-11-28 14:49
ML所有互联网公司都在做。就业是不用愁。但是MS学的那点ML真心不太够用，除非你自己花很多时间在这上面。

我本科读过一些ML方向的论文，那时候就感觉水很深不容易学，感谢！

tbu 发表于 2014-11-28 18:29
汗，怎么总会有人还报有这样的幻想呢

打个比喻，如果说要行走machine learning的江湖的话至少需要成为三 ...

好吧描述很生动形象。。。感谢！