[加米]PhD申请者进，ML和CV方向哪个会简单一些

我听过博士做cv nlp rl的, 第一次听说博士有ML方向.
要是真有那就选这个吧, 八成是转行教授试水的项目, 肯定比科班出身的cv简单, 因为教授会的可能还没你多.

math好的人ML简单，编程好的人CV简单？

greyman 发表于 2020-3-28 05:41
math好的人ML简单，编程好的人CV简单？

Math好的人编程会不行吗？ practice够编程不是问题吧

CV方向会简单一些

同有CV论文. 实测, CV完全无人搭理,ML理论有回应,ML偏门应用的回应最热烈, 应该能说明一点问题. 不过这俩词都包含太多东西了, 仅供参考.

兩個方向很多有相同的地方，選theis的topic很多時候也要考慮和老師的合作有沒有好的chemistry。周圍有沒有好的合作者（同學或老師等等）。

如果你的研究只是用到了ML，那就还是做CV吧。很多老师嘴巴上说ML，其实只是用下ML到自己的小领域。竞争还得看业界需求，感觉不会CV和NLP的找业界ML engineer 工作，根本没有竞争力。如果是理论的ML就选ML，比如类似scalable，optimization，统计相关的。不过paper发的好，哪都吃香。

ML吧，应用更广，将来找工作选择也多

选喜欢的zszszszs

leihao1313 发表于 2020-3-28 01:26
我听过博士做cv nlp rl的, 第一次听说博士有ML方向.
要是真有那就选这个吧, 八成是转行教授试水的项目, 肯 ...

My current research interest focuses on scalable Bayesian methods and deep learning. Specially, I am interested in developing algorithms and theory for stochastic gradient Markov Chain Monte Carlo, deep generative models, as well as understanding insights of deep learning with Bayesian solutions.

随便给你发一个prof的简介 这就是做ML本身的