想在機器學習做演算法的創新是否必須讀博士？

01-03

我已經清楚了這個問題，是不能通過前輩們給我一個明確的答案的，我需要的是先弄清楚自己想要的。感謝大家能夠花費給我提供幫助。
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各位好，首先非常感謝各位能夠回答。

我之前在一家給客戶做數據挖掘建模的服務型公司，用到的演算法基本上都是開源包中的演算法（SKlearn），跟一些前輩交流時，他們也說到在企業里基本上都是用現成已有成熟的演算法進行建模，很少有自己創新演算法的。（可能也是我問到的人有限，如果事實不是這樣，請指出。）
跟導師交流的時候，導師說如果有心對演算法做創新，倒是可以讀博士（導師人很好，並沒有非讓我讀她的博士的意思）。但是我其實對學術上的科研，和工業中演算法的創新並不是很清楚，我的目標還是希望將來能夠在企業里，針對現有業務需求，通過演算法的創新，完成並優化特定的任務。這是不是一些大企業中研究院做的工作，而這些研究院招聘的要求都很高，是不是只收博士或者水平很高的碩士（我自知不是水平很高的那一類）
總結下說，就是我想做研究，但是更偏向於將研究成果轉化為可應用的產品的。
所以，請問各位，從我的目標來看，是否需要讀博士？
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從自己心裡講，我坦誠現在是因為有找工作的壓力，所以有一些逃避的成分在裡面。
我現在讀博士的初衷是「我感覺我現在自己的知識、能力達不到我自己對自己要求」。我現在還遠遠達不到我心目中「優秀」的定義，希望能通過多幾年的學校的學習，我能有所提高。
還有一個原因在於，從本科到保研選學校讀碩士，自己都在選擇走一條較為容易的路，因為容易，雖然平時較舒適，但是心裡還是有所不甘心現狀的，感覺失去了高中時候那種對攀登頂峰的執著了，所以想通過讀博士，試圖找回自己能夠對奮鬥的渴求。
但是也有對博士的恐懼，主要還是覺得自己底子弱，無法申請到合適的博士，另外也不確定博士是否是我想的那樣。
簡單介紹下個人背景:
- 現在工程碩士即將二年級，也就是即將面臨找工作，最近正在準備校招。
- 計算機專業，本科211、碩士985（北京，非TOP2），GPA還不錯。
- 熟悉機器學習常用演算法，不過數學基礎較差。

- 編程方面實習主要用的Python，熟悉科學計算的開源包，數據處理比較熟練。
- 數據結構和演算法學過基礎的，現在還在leetcode刷題中。
- 之前學過android開發，java也學過，不過很久沒用了。
- 大三準備過出國，考過托福（96，不過已經過期了）
- 學校對工程碩士的培養不做學術要求，所以沒有論文。
感覺自己更像是本科生，沒有科研基礎，有時候我也在想要不要出國重新讀個碩士...
我的目標是能夠去大公司研究院里工作，可能現在的能力校招的話可能達不到研究院的要求，假設我沒能去想去的公司，應該有以下幾個選擇：
1. 先去一般的公司，邊做邊繼續學，將來有機會換工作。（不過工作之後，學習的動力和時間都會弱很多了）
2. 國內讀博士（現在專碩不確定能不能碩博連讀，如果不能就準備考博）

3. 出國讀博士（因為沒有科研經歷，申請估計困難重重）
4. 國內讀博士，然後走交換的項目。
也可能是我對高校的科研毫無了解，所以做出了這樣的闡述，如有不妥之處，請指出我一定改正。

演算法和模型的創新並不需要博士，本科生碩士都可以。

但是，去工業界後的環境可能讓你沒有時間再去做演算法和模型的創新。

謝謝題主邀請

這個問題我可能無法給你滿意的答案，因為我也只是碩士，甚至我也有著類似的想法和困惑，我贊同你說的『把自己的研究成果轉化成產品』，這確實很酷，但你也看到了，對我們這樣並非天賦異稟的人來說，還略顯遙遠

鑒於上面已經有很多很棒的回答，我這裡就簡單分享一些我在工業界的見聞，希望對你有幫助：

如你所見，工業界『大多』時候是用別人造好的輪子（包括演算法和軟體），來進行業務的探索和開發，所以工業界的『創新』大多是業務層面的，讀不讀博也許不是必須的，關鍵是要能扎進去深刻地理解業務和數據，對照業務需求狂補自己的技術短板。
除非是學術界盛名已久轉投工業界的博士，可以直接 lead 一些新興的AI相關業務，有機會做演算法、系統等層面創新，比較 high level；對於大多數應屆畢業投身工業界的博士來說，無可避免還是要自己動手，更多時間是花在理解業務用別人的輪子看別人的paper造輪子，不斷試錯。

謝邀。針對你的描述給你一些不成熟的建議吧。

導師說如果有心對演算法做創新，倒是可以讀博士
我現在讀博士的初衷是「我感覺我現在自己的知識、能力達不到我自己對自己要求」。我現在還遠遠達不到我心目中「優秀」的定義，希望能通過多幾年的學校的學習，我能有所提高。

這兩點是你聽到讀博的初衷和你自己心中讀博的初衷。我當初讀博的時候也抱著和你一樣的想法——「我什麼都不懂」。博士畢業之後，現在繼續在學校做博士後一段時間後，我可以負責任的告訴你，我還是什麼都不懂，我僅僅是在很細緻的一個領域比碩士畢業時候的我多懂了一些。至於其他的，還有一些退步，畢竟精力是有限的。這裡，你所期待的「提高」是什麼，你不必回答我，你自己想清楚就好。結合上面我所說的，你認為博士是否能夠給你這種提高？

還有一個原因在於，從本科到保研選學校讀碩士，自己都在選擇走一條較為容易的路，因為容易，雖然平時較舒適，但是心裡還是有所不甘心現狀的，感覺失去了高中時候那種對攀登頂峰的執著了，所以想通過讀博士，試圖找回自己能夠對奮鬥的渴求。

如果你用拼音輸入法打出「讀博」兩個字，很大幾率，後面一個或者直接提示你的是「賭博」。你想通過讀博來找回對奮鬥的渴求，我認為這可以直接將讀博與賭博划上等號。對奮鬥的渴求是你內心的想法，你對讀博所要遇到的各種遭遇還處於未知狀態，期望一段未知充滿困難的旅程來激發你的奮鬥渴求。我想問一下，在讀博之後如果你發現你仍舊沒有找到這份渴求，那麼讀博的這幾年時光是不是就是浪費了，你失去的可不僅僅是這幾年時光啊！

前段時間我的一個資質天賦並非秉異的學弟向我諮詢要不要讀博，我非常肯定的否定了他的想法。讀博不但需要較高的智商，還需要忍受寂寞、拒絕、被否定、迷惘、焦躁、不安。而這些你都克服了，你僅僅獲得的是一個博士學位，並不是一份工作，你仍舊要為你的前途和生機考慮，也要為自己的家人考慮。

我知道 follow your heart 的感覺很爽，但是在投身於科研的時候，畢竟也是成人了，也要為自己的未來做理智的規劃。

題主說想去大公司的研究院工作。那麼把這個當做你終極目標。

首先，我想反問題主什麼是你要的大公司？谷歌微軟亞馬遜？還是騰訊華為阿里巴巴？他們每一個對於研究員的要求都是不同的。我覺得題主與其擔心自己實力行不行或者糾結要不要讀博。不如去看看他們的招聘信息。

下面是我從谷歌的網站上找到的research scientist的職位要求：

Responsibilities

Participate in cutting edge research in machine intelligence and machine learning applications.
Develop solutions for real world, large scale problems.

Qualifications

Minimum qualifications:

PhD in Computer Science, related technical field or equivalent practical experience.
Experience in Natural Language Understanding, Computer Vision, Machine Learning, Algorithmic Foundations of Optimization, Data Mining or Machine Intelligence (Artificial Intelligence)
Programming experience in one or more of the following: C, C++, Python
Contribution to research communities and/or efforts, including publishing papers at conferences such as NIPS, ICML, ACL, CVPR, etc.

Preferred qualifications:

Relevant work experience, including full time industry experience or as a researcher in a lab
Strong publication record
Ability to design and execute on research agenda.

很顯然，phd是基本要求。

那麼我們再看看騰訊的：

1、負責用戶社交關係以及行為特徵的數據建模；

2、複雜在大規模數據環境下進行分類，聚類和推薦模型研發；

崗位要求

1、應用數學、數理統計、統計物理、計算機等相關專業畢業，碩士以上學歷，研究領域與社交網路相關優先；

2、3年及以上相關工作經驗；

3、熟悉常見的概率統計、數據挖掘、機器學習演算法；

4、數學基礎好、邏輯思維強；

5、良好的報告撰寫能力、良好的溝通技巧和演講能力。

碩士以上就可以了。

這只是我從網上隨便摘抄的兩個招聘要求。騰訊的一定還有要求更高的，只是我也懶得查。題主想必心中也有一個大公司的清單，可以查一查，看一看。看完了，就知道你距離你的理想有多少差距，應該做什麼了。

個人覺得題主的問題不在於該不該讀博士，也不是自己水平不夠。而是目標太模糊了。努力奮鬥，挑戰自己。這是一個要多模糊有多模糊的想法。大到成為國家領導人，小到早睡早起，都可以稱之為努力奮鬥，挑戰自己。越是模糊的理想，越會讓人迷失，因為你根本不知道自己應該努力成什麼樣才能完全符合你模糊的夢。不如把自己的目標設定到某一個位置。為目標努力，並接受自己努力的成果。

那我的答案就來了，如果題主真的想成為上述谷歌的research scientist，你必須要考博士，不一定MIT，加拿大的滑鐵盧就非常的不錯。至於細枝末節，類似論文 gre什麼的，你要因為準備不好而猶豫甚至放棄，配得上你想去大公司的夢么。

你既然有讀博的想法，那你開學才研二，為什麼不去實驗室而要出去找工作？你連學校的實驗室都沒去過，怎麼知道以後適不適合接著做啊？

可以多學學優化哈~

除非是真心對演算法/模型創新感興趣，能接受像打網遊那樣保持每時每刻在線爬論文(可能還要包括歷史論證論文)，不錯過任何業界學術動態，如果能確信自己可以過這種生活，才再考慮是否讀博。

像機器學習(包括深度學習)這種前沿領域，如果不能爭取去國外在這方面頂尖的學府深造，在國內的大學讀博未必能有你想像中的增加許多競爭力。國內普通一些的學校博士畢業，甚至連申請BAT和華為這種國內頂尖企業的相關實驗室的研究員都有點勉強。更何況前面有同學回答到重點了，除非在頂尖學府取得非凡的學術成就，否則到工業界都肯定是著重工程實踐上，既要求對演算法熟悉，又能幫助公司寫出相關的內部框架，那絕不是你想像中的，只是折騰演算法調參剩下就可以交給其他人做這麼簡單。

如果想在國內的學術界發展，沒有國外的留學經歷，幾近不可能。對於未來規劃不到位的人，在這方面還是不要輕易嘗試讀博。

世界上有兩種人：

1. 在某一領域深耕並做出開拓性貢獻，然後此領域大火；

2. 在某領域大火之後盲目跟風，幻想來得及分一杯羹。

第二種人不理解讀博是做什麼，並不適合讀博，或者即使讀了也沒什麼用。

為什麼有那麼多人反對？？我反而覺得要是能出國讀個博，又何不是讓自己變得更加優秀了？

托福你之前考過，過期了就再考。然後你說沒有論文，確實這點比較吃虧，那就用自己做過的項目來證明。找老師發郵件了解老師的方向。而且你是計算機專業，機會還是很多的。多嘗試總比自己一直想來想去好。

樓主也還是要想好，如果對自己的研究沒有強烈喜歡讀博是挺苦的，而且再對比一下同齡人則更是。但是，我要說但是了，碰到太多30多歲仍然在讀著研究生，讀著博，有的甚至讀的和自己之前學的完全不沾邊的人，也不覺得什麼了，看看人家也一直沒停下努力的腳步。只要你有興趣想學總歸是好的。我只想說人生可能都會走點彎路，都是在不斷尋找正確的路，樓主要是真想讀博可以好好準備。

對了，不要因為逃避工作而去讀博。

以上

深度 | OpenAI Ian Goodfellow的Quora問答：高歌猛進的機器學習人生

拉到最後，看到下面的話：

先申請 research master吧，如果出國的話。感覺自己能扛得住可以轉PhD。

12 月15日申請截止考個GT，準備 CV，PS 推薦信這些都是來的及的。我跟題主很像。不過我感覺我的動力：美國環境的嚮往&> 機器學習的興趣。我準備今年申，已經放棄找工作了。實在不行春招。不管怎麼試試吧，萬一申到好學校了呢

題主，本人覺得你的情況適合讀博士。原因有二：

1）你在機器學習方面有一定的經驗，看得出來也是有興趣，願意付出努力把東西學好做好。這是很重要的，或者說最重要的一條。

2）題主你還有時間，從現在開始努力並不晚。好好規划下，碩士論文紮實地做個機器學習的題目，如果有可能可嘗試聯繫校內機器學習方向好的導師或者其他企業研究院的導師聯合執導。

另外，我覺得如果進的不是好的的企業研究院，那麼在工作中學習是很難的，到時候很可能徹底為項目奔波，成為搬運工和調參狗，沒有多少精力深入學習，會比在學校的學習成本高很多。還有可能的情況是你有時間和精力學，公司里沒有水平高的人可以交流（頂尖的絕大部分都在頂尖的企業研究院），對於我們普通人（學神除外）來說，周圍的人能夠給你提供的指導和意見很重要。

至於出國念或者在國內念，我覺得要看題主具體情況和想法，而且真不一定是國外好（牛導牛校牛實驗室除外）。在國內盡量找還在科研一線的導師，然後讀博有了更深的理解之後聯繫到國外方向對口的地方聯合培養。聯合培養如果申請國家獎學金的話，可以聯繫到不錯的導師和學校。

你看過博士的論文就知道，博士也沒有創新的

不是

我很瞧不起一些留校當老師的

這是我的問題