directed research 做ML/DL 应该选应用什么方向？

这学期跟学校一个做ML 的教授做directed research, 他的背景主要是graph mining, 所以给了我几个方向选比如anomaly detection, 或者recommender system 然后用deep learning 去实施和改进他之前的一些research。 我觉得anomaly detection 的市场需求不是那么大，而且不如recommender system 那么profit driven, 所以想选recommender system. 但是recommender system 好像是被研究烂的东西。 各位在企业里做machine learning 的朋友，觉得ML的研究做什么方向比较对求职比较有帮助。

p.s.
1. 各位说ML/DL 是深坑的还请手下留情，不要打击小弟热情..小弟做过Data Engineer 但是对 ML Engineer 特别向往。
2. 可能也有朋友会有说刷题就好，我知道刷题的重要性，我也在刷但是真的没有那么急，因为已经亲属移民在排绿卡，所以想趁在学校好好学些东西。

anomaly detection在security和data stream上还是有很大的应用的。不过我也同意楼上的讲法，这个领域要立刻做出东西不太容易。recommendation system其实也没有做烂啦，用deep learning是个很成熟的方案，可以立刻有成效。最近好像也有人开始做reinforcement learning的recommendation system。我觉得这方面还是应用挺广的。总的来说就是如果楼主不想读phd，我推荐做recommendation，应用相对多一些。

Elliebababa 发表于 2019-4-6 23:28
有两个问题想问一下楼主
1、directed research 是必须有的吗 还是自选的
2、请问楼主后来做什么方向了 有 ...

自选的。 异常检测没有选因为数据太难拿， 推荐系统后来也没选，因为都被工业界玩透了，导师如果要弄，就会是很难的课题，就会导致太多reading paper， 太少hands-on. 对我这种研究生要动手经验的不太合适。 后来做了Spark 偏ML一些的GIS 的东西。 有导师，但是导师一帮很忙，尤其是那种带好几个组的，有一个Phd 带你最好，然后如果这个是phd 的thesis 项目就更好，因为这样他／她就有skin in the game.

qizhong19920114 发表于 2019-2-2 11:57
感谢感谢🙏， anomaly detection 真是说出我的痛点了， 本来想做区块链相关的anomaly detection,  ...

[hide=1]这两年anomaly相关的前沿研究主要是 (i) interpretability （但也不是颠覆性的，主要都是做contextual outlier interpretability，研究在特定情境下如何把异常点转换为正常点）(ii) 深度学习+异常检测，主要是autoencoder、vae相关的无监督做法 (iii) 集成学习+异常检测，14年以后起来的 （iv）主动学习+异常检测 (v) 其他方向比如各种全新的graph mining啊，evolving data上的检测等。

总体而言，绝大部分还是那一套无监督的方法，短时间内也没啥大突破。

我都想不到哪个组同时做graph mining + anomaly + recommender system。

从商用价值上看其实异常检测和推荐系统都挺重要的，但从研究角度看因为数据限制anomaly相关的研究和算法一般都是无监督的，因此大部分算法都是heuristic而没有性能保障，不容易用在商业应用上。这个在短时间内还看不到突破的希望，也不存在什么“一统天下”的算法。

你要想做短期的话，建议还是走recommender system的路线。

moonlighter 发表于 2019-2-2 11:53
我都想不到哪个组同时做graph mining + anomaly + recommender system。

从商用价值上看其实异常检测和推 ...

感谢感谢🙏， anomaly detection 真是说出我的痛点了， 本来想做区块链相关的anomaly detection, 但是真的是数据不好搞，无监督的也没发严重效果。

moonlighter 发表于 2019-2-2 12:17
**** 本内容被作者隐藏 ****

多谢分享。我做directed research 也不能照抄，自己空想也没那水平，估计也就是最新的一些方法整合一下小改一下，加一些限定条件什么的。 老哥有什么recommender system 相关的前沿研究信息分享下可以吗？

为什么说recommender system被研究烂了.....

qizhong19920114 发表于 2019-2-2 15:24
多谢分享。我做directed research 也不能照抄，自己空想也没那水平，估计也就是最新的一些方法整合一下小 ...

这题留给别人...对推荐系统关注的较少...

pentium 发表于 2019-2-2 22:39
为什么说recommender system被研究烂了.....

教授说比较crowded， 也可以理解，因为直接和利润相关的技术肯定很多大公司都在弄。

推荐算法就业面比异常检测要好很多....