Можно ли стать исследователем в области искусственного интеллекта, получив докторскую степень по статистике?

Или требуется степень доктора информатики? Является ли наличие докторской степени по статистике недостатком для должностей исследователей ИИ, или исследования, которые вы публикуете и над которыми работаете, имеют большее значение?

Хотя исследования в области искусственного интеллекта являются междисциплинарными (математика + CS + статистика + логика и т. д.), я вижу, что в основном ученые-компьютерщики работают в качестве исследователей ИИ в промышленности в таких местах, как Google Brain, Open AI, DeepMid, что имеет смысл, поскольку ИИ является областью CS. Это больше потому, что кандидаты статистических наук не заинтересованы в работе в области ИИ, или эти должности в основном предназначены для компьютерных ученых?

Я решаю, принять ли докторскую степень по статистике в ведущей школе, где проводится много хороших исследований в области ИИ, а факультеты информатики и статистики традиционно расположены рядом. Я считаю, что мог бы работать с советником, который работает в обоих отделах, или иметь одного советника в отделе статистики, а другого в CS.

Спасибо!

Доктора статистических наук, безусловно, могут проводить исследования в области машинного обучения, а машинное обучение является важной частью ИИ. Докторская степень по статистике в ведущей школе — идеальный фон для машинного обучения, и вы можете сотрудничать с людьми из CS, которые занимаются машинным обучением.
Звучит как отличный вопрос для кандидата наук по статистике или доктора наук по машинному обучению, если в вашем университете есть один или другой.
Звучит как отличный вопрос для тех, кто нанимает на работу с ИИ. Статистические доктора наук могут говорить что угодно, но если их не нанимают на эти должности, значит, им чего-то не хватает — и, что еще хуже, они, вероятно, не замечают, чего именно им не хватает. Также может случиться так, что менеджеры по найму ИИ — это ... дыры, которые не знают, что другие дисциплины могут быть квалифицированы для этой работы. Трудно сказать, но на некоторых рынках трансграничный найм является обычным делом: Уолл-стрит не имеет никаких проблем с наймом физиков-теоретиков для решения стохастических PDE.
Попробуйте спросить на math.stackexchange.com
Это, безусловно, поможет. Некоторые решения принимаются на основе вероятности исходов. Но ИИ — это гораздо больше, чем просто вероятности. ИИ предназначен для анализа разрозненных фактов и способности делать из них определенные выводы на основе набора основных правил. Если вы хотите освоить ИИ, вы должны понимать, как работает алгоритм Rete. Как математик, вы должны понимать математические аспекты машинного обучения, вероятно, лучше, чем ученый-компьютерщик.
Хороший доктор философии по статистике определенно стоит больше, чем посредственный доктор наук в области компьютерных наук, когда речь идет об искусственном интеллекте. Область настолько открыта и динамична, что я не думаю, что этот вопрос действительно имеет значение; это больше о том, какую работу вы будете выполнять в своей докторской диссертации и будете ли вы в курсе последних достижений в области искусственного интеллекта.

Ответы (2)

Никого не волнует, какая у вас степень доктора философии. Если вы публикуете исследования на сайтах машинного обучения, вы являетесь исследователем машинного обучения. В частности, если вы публикуете хорошие исследования на хороших сайтах по машинному обучению, вы хороший исследователь в области машинного обучения.

Только в моем собственном университете я могу вспомнить исследователей машинного обучения со степенью доктора наук в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики, чистой математики, вычислительной техники, электротехники, машиностроения, астрономии, лингвистики, библиотечного дела, исследования операций, аэронавтики и экономики. . Я уверен, что пропустил несколько. Все они используют разные типы машинного обучения, но неважно.

Правильный вопрос: поддержит ли кандидат наук по статистике из [отдела], работающий с [консультантом], мое стремление работать в области машинного обучения? И ответ на этот вопрос зависит от [отдела] и [советника].

Поздний ответ, но я попробую. Я не могу говорить о крупных компаниях, о которых вы упоминаете (Google и т. д.), хотя я исследователь машинного обучения и участвую в найме на такие должности .

Да, докторская степень по статистике — отличный фон. Напомним, что не все AI/ML — это нейронные сети — байесовская статистика (например, графические вероятностные модели) очень полезна и плохо изучена. Кроме того, есть много программистов, которые могут легко научиться использовать пакеты ML; однако кандидаты статистических наук обладают большей математической зрелостью. Таким образом, даже если вы хотите работать над глубоким обучением, математическая зрелость является отличным аргументом в пользу продажи, если у вас также есть навыки работы с программным обеспечением.

Сравнивать докторскую степень по статистике с докторской степенью в области компьютерных наук сложнее; тем не менее, я бы сосредоточился на соответствующем опыте/проектах/навыках/публикациях/интересах, а не на сравнении докторов наук друг с другом. Однако крупные компании с отделами кадров могут этого не осознавать.

Можно ли стать исследователем в области искусственного интеллекта, получив докторскую степень по статистике?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v