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[其他] 求教如何找ml的实习

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目前在读ai安全领域cv的攻防对抗这块,看到读nlp推荐算法等等的同学已经找到明年的大厂实习,内心很焦虑。之前导师说既然读phd就好好做实验多出成果,有好文章自然不愁工作,所以让我少刷题和找实习。但本人读的学校很一般,cs排名也就刚挤进前一百,很担心以后毕业就失业,简历关都过不去,找教职更是觉得太难。所以来地里请教一下大家,像我这种侧重安全的,投稿期刊也是security领域的期刊,是否有机会找ml的实习和工作呢?我读nlp的同学是正好有公司的组需要,老师推一下就行,面试也不难。那我这种图像识别的攻防对抗,其实全是假想敌,工业界也用不着呀,是不是也应该考虑自学前后端开发,找sde的工作呢?真诚求大家建议!

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Patpat, LZ 没必要太急,这里就有一个做 CV 还没找到明年实习的😂。把身段放低试试小厂吧
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lxj_hanhai 2020-11-30 09:52:01 | 显示全部楼层
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本帖最后由 lxj_hanhai 于 2020-11-30 09:53 编辑

不知道楼主所得攻防对抗是不是adversarial attack/defense? 如果是的话,我觉得这个方向不错,好多公司,比如自动驾驶和computer security的公司, 都很需要这个, 应该不会出现像你说的工业界用不到之类的情况。我感觉博士只要做好做精一个方向,找工作问题不大,尤其是跟AI相关的都很popular。如果你coding刷的很好,找sde当然也很好,但如果你coding不好,我感觉不如先把自己的论文写好。我同意你导师说的,有好论文自然不愁找工作,今年面试一个大厂的中国经理跟我说了同样的话。
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lxj_hanhai 发表于 2020-11-29 17:52:01
不知道楼主所得攻防对抗是不是adversarial attack/defense? 如果是的话,我觉得这个方向不错,好多公司,比如自动驾驶和computer security的公司, 都很需要这个,
感谢您的分享,确实是adversarial attack/defense。我感觉这个领域已经提出了很多经典方法了,总结起来神经网络模型就是易攻击难防守(白盒),黑盒相反。而且提出一个方法,很快就有人攻破(比如防御蒸馏)。感觉就是这个领域的的大家在互相攻防,但工业界真正需要的却很少,不过也有可能有一天找到攻击样本存在的根本原因,从源头上把神经网络完善了,不过那个时候要提出新的有效方法就很难了。感觉就像之前别人开玩笑说的悖论:不出事还要你干嘛,等出事了还要你干嘛(捂脸)。感觉工业界还是nlp和推荐算法那些吃香,所以我在想能不能自己做一些这样的项目,尝试找mle方向实习,但肯定比不过那些专攻这些领域发过相关期刊会议的大佬,所以现在有些迷茫。上面说的可能有些片面或者偏见,但很期待您的一些想法~
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nihuo 发表于 2020-11-29 17:29:30
Patpat, LZ 没必要太急,这里就有一个做 CV 还没找到明年实习的。把身段放低试试小厂吧
我也是看到身边有人已经有了去处而感到焦虑,小厂当然也没问题啦~现在主要是担心具体方向的问题,怕选不对以后容易失业,想找一些比较主流方向的实习。但地里ml实习的帖子不多,基本都是sde的,所以我也在想要不要找sde的实习,但老师明确说不推荐我去找纯sde方向的,这几天快纠结疯了😂

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lxj_hanhai 2020-12-2 15:37:23 | 显示全部楼层
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shiine 发表于 2020-12-2 07:15
感谢您的分享,确实是adversarial attack/defense。我感觉这个领域已经提出了很多经典方法了,总结起来神 ...

说来惭愧,我并不是adversarial attack方面的大牛。我主要用probability theory和informatino theory来explain and quantify the functionality of each layer and the whole network。我最近才开始用我的方法来分析adversarial examples, 然后想办法improve robustness. 这是我的大体思路。我觉得你说的挺对的,如果你想继续讨论,我们可以交流一下,这是我的邮箱(lxjbit@gmail.com)哈哈。

关于做nlp项目找实习的问题,我个人感觉可能效果不会很明显。我个人观点,不一定正确啊,欢迎讨论。公司肯定想招优秀的人,但是招聘其实有很多不确定性和未知性。这个时候(仅限ML, 假设大家刷题都很牛)他们的判断标准会简化为两个:相关和论文。现在内卷厉害的情况下,我觉得论文的重要性远大约project相关性。如果你的project相关,那很好。可是想在很多竞争者中脱颖而出,最好有拿的出手的顶会。另外即使你的project不太相关,公司可能更偏向于顶会,他们会想你顶会都发了学习适应能力应该很好。所以我觉得做ML,发好文章是根本,刷题或者多做project可以让你更有优势,但是不会影响太多。
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lxj_hanhai 2020-12-3 08:30:04 | 显示全部楼层
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shiine 发表于 2020-12-2 07:15
感谢您的分享,确实是adversarial attack/defense。我感觉这个领域已经提出了很多经典方法了,总结起来神 ...

我挺同意你的看法的,提出一个defense方法很容易被攻破,而想要找出adversarial example的根本原因却是很难的。我的background是XAI, 我主要用probability theory and information theory来explain和measure the performance of DNNs. 我最近试着用informaiton theory的方法来分析adverarial example看看能不能improve robunstness.
关于做NLP的project找实习,我感觉在内卷如此厉害的情况下,一个普通的NLP project可能没有一篇顶会管用,我发现好多ML job都要求顶会,我感觉哪怕你做一个不太hot的topic发个顶会可能也比一个普通的NLP project更有竞争力,而且我觉得做CV的人转NLP并不太容易,毕竟整个知识体系不太一样。个人意见,欢迎讨论啊。
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