¿Vale la pena obtener maestrías de aprendizaje automático / doctorado?

Answer 1

Depende de muchas cosas. Algunos casos de esquina:

• ¿De dónde sacas este salario de seis cifras? En el área de la bahía, difícilmente podría sobrevivir con un salario inferior de seis cifras. Es posible que tenga una vida comparable en algún lugar más barato con una beca de doctorado, al menos durante los primeros años.
• No tengo un enlace en este momento, pero una encuesta sugirió que en promedio vale la pena (financieramente) hacer un postdoc CS en MIT, Stanford y UC Berkeley. Un postdoc significa pasar aún más años con un salario académico bajo en un puesto temporal. Así que estoy seguro de que un doctorado en CS de uno de estos tres valdrá la pena económicamente para cualquiera. Además, dado que ML es extremadamente popular en este momento con interés comercial, puede agregar la próxima docena de universidades y estoy seguro de que todavía valdrá la pena.
• Conozco a alguien que comenzó una empresa por su trabajo de doctorado y fue contratado en seis meses por un gigante. Mi estimación es que obtuvo 2 millones de dólares del acuerdo y está empleado en una posición relativamente alta allí. Si fuera usted, ¡sin duda valdría la pena!

Si no puede ingresar a las 20 mejores universidades para ML, o vivir en un área donde el salario de seis cifras es un gran problema, la decisión podría no ser tan simple si solo mira el dinero. Suponiendo que tiene alrededor de 25 años en este momento (según su experiencia laboral), es probable que todavía tenga entre 40 y 45 años de carrera por delante. Para mí, pasar 5-6 años de estos 45 años ciertamente no fue gran cosa. Más aún, dado que usted es del tipo que lee libros y se motiva a sí mismo, ¡sospecho que comenzará a aburrirse de la monotonía en un par de años, momento en el que “la vida sucederá” y hará que ingresar a la escuela de posgrado sea más difícil!

Un doctorado es muy diferente a un máster. Si lo hace en el lugar correcto, se espera considerablemente más responsabilidad e independencia de usted.

Answer 2

Prueba este curso, si te sientes incómodo, ve despacio.

También estoy un poco débil en matemáticas ahora, ya que he estudiado principalmente biología en B.Tech.

• Repase su concepto en álgebra lineal, vectores y matrices.
• Luego, comience el curso, tiene un buen ritmo y, si los ha publicado en discusión, pase 16 horas a la semana en el curso (8 horas es la hora estándar).
• Tómese el tiempo entre videos / conferencias, no lo termine en un día consecutivo.
• Termine las tareas y los presupuestos al menos antes del sábado, intente intentar los premios varias veces incluso si obtiene un puntaje perfecto de 100

Después de terminar el curso, aprenda sobre las aplicaciones de varios algoritmos de ML como PNL, Entropía, Clasificación de Bayes, etc.

Participa en competiciones de kaggle.

Hay muchos libros que discuten las estadísticas detrás de los algoritmos de ML