Гайд по выживанию в аспирантуре ML: советы Янника Кильхера

Yannic Kilcher 88,7 тыс. 16 мин 4 мин 30.03.2021
Главное

Путь соискателя ученой степени в области машинного обучения (ML) полон подводных камней: от мучительного выбора темы до депрессивных отзывов рецензентов. Популярный исследователь и блогер Янник Кильхер (Yannic Kilcher) выпустил подробный «гайд по выживанию» для аспирантов, в котором честно разбирает собственные ошибки и дает практические советы по выстраиванию академической карьеры в 2021 году.

🎯 Выбор темы: ловушка хайпа и сила ниши 1:26

По мнению Янника Кильхера, правильный выбор темы — это фундамент, который должен находиться на пересечении трех факторов: экспертизы научного руководителя, личных интересов аспиранта и его текущих навыков . Автор подчеркивает, что важно учитывать доступные ресурсы: если у вас нет доступа к огромным вычислительным кластерам, не стоит пытаться конкурировать с техгигантами в обучении гигантских языковых моделей .

Янник выделяет две основные стратегии выбора направления:

Преимущество ниши, по словам автора, заключается в возможности стать настоящим экспертом номер один в своей области, где конкуренция значительно ниже .

✍️ Искусство публикации: как писать «неотклоняемые» статьи 4:38

Главная стратегия написания статей, по мнению Янника Кильхера, заключается в одной фразе: «Пишите работы так, чтобы их невозможно было отклонить» . Он объясняет, что процесс рецензирования в ML сегодня настроен на максимально быстрый отсев, поэтому нельзя давать рецензентам ни одного формального повода для отказа .

Для достижения этой цели Кильхер советует:

  1. Активно читать лучшие статьи в выбранной нише.
  2. Копировать стиль изложения и структуру экспериментов.
  3. Имитировать способ подачи теоретических обоснований .

Янник утверждает, что рецензенты часто бывают «жестокими», невнимательными и могут не понять суть работы . Его главный совет — не принимать плохие отзывы на свой счет и просто отправлять исправленную статью на следующую конференцию. Многие знаменитые работы, как напоминает автор, были отклонены при первой подаче .

👨‍🏫 Вторая сторона меды: рецензирование и преподавание 6:42

Становясь старше, аспирант неизбежно начинает сам выступать в роли рецензента и преподавателя. Янник Кильхер призывает не поддаваться искушению делать эту работу «спустя рукава», даже если за это не платят и это не приносит прямой выгоды .

Аргументы автора в пользу качественного рецензирования:

Относительно преподавания Янник считает, что студенты — это не «помеха», а будущие коллеги и потенциальные сотрудники вашей лаборатории . Инвестиции в их обучение сегодня могут обернуться продуктивными коллаборациями в будущем.

🔍 Лазерная фокусировка и «феномен постеров» 8:32

PhD — это прежде всего упражнение в долгосрочной концентрации. По словам Янника, аспирантов постоянно будут отвлекать интересные семинары, группы чтения и лекции, не относящиеся к их прямой теме .

Автор описывает типичную ситуацию на крупных конференциях, таких как NeurIPS:

Янник Кильхер предостерегает от этого чувства, утверждая, что успех приносит только «лазерная фокусировка» на своей узкой задаче .

🤝 Конференции: зачем они нужны на самом деле 10:15

Янник высказывает спорное мнение: официальные доклады на конференциях стали практически бесполезными . Поскольку всё записывается и транслируется, их проще смотреть дома на двойной скорости. К тому же, информация в таких докладах часто устаревает минимум на полгода .

Настоящая ценность конференций, по словам Кильхера, заключается в:

🏢 Стажировки и коллаборации: выход за пределы академии 12:43

Кильхер положительно оценивает опыт стажировок в крупных компаниях. Это дает доступ к ресурсам и, что более важно, позволяет встретить людей, которые не являются академиками и просто хотят создавать крутые продукты . Такое «приземление» полезно для сохранения адекватного восприятия реальности после долгого пребывания в академической среде .

Что касается коллабораций, Янник советует искать людей с взаимодополняющими навыками. Например, если вы сильны в экспериментах, найдите партнера, который хорошо разбирается в теории . Однако он предостерегает от слишком большого количества совместных проектов с людьми из других областей, чтобы не потерять фокус .

🧘 Психологическое здоровье и удовольствие от процесса 15:02

В завершение Янник Кильхер напоминает, что аспирантура — это уникальное время, которое бывает раз в жизни. Он призывает не работать все время на износ ради того, чтобы закончить на полгода раньше .

Основные рекомендации по ментальному здоровью:

Янник резюмирует, что путь к успешному PhD в машинном обучении лежит через баланс между строгой дисциплиной в исследованиях и способностью получать удовольствие от интеллектуального пути .

💬 Цитаты

«Пишите статьи, которые невозможно отклонить.»

Янник Кильхер 04:38

«Лучшие исследователи, которых я знаю, на конференциях только и делают, что встречаются и разговаривают с людьми весь день.»

Янник Кильхер 11:43
👥 Спикер
🔗 Упомянутые сайты и проекты
📖 Термины
Трансформеры
Архитектура нейронных сетей, ставшая стандартом в обработке естественного языка.
Многорукие бандиты (Bandits)
Классическая задача теории вероятностей и машинного обучения, связанная с принятием решений в условиях неопределенности.
TPU
Тензорный процессор, специализированный чип от Google для ускорения задач машинного обучения.
First author
Первый автор научной статьи, который обычно внес наибольший вклад в работу и получает основное признание.
📊 Цифры
🗓 Хронология
  1. 2019 Посещение конференции NeurIPS, где Янник наблюдал ажиотаж вокруг постерных сессий.
  2. 2021 Выход видео-гайда по выживанию в PhD для специалистов по машинному обучению.
⚖️ Другая сторона
Искусственный интеллект Yannic Kilcher Machine Learning PhD NeurIPS TPU