Совет для аспиранта-математика, который также интересуется частью EE/CS

Я чисто математический (ориентированный на геометрию/топологию) аспирант в американском университете высшего уровня. Недавно я заинтересовался машинным обучением и прочитал последние статьи. К сожалению, машинному обучению никогда не понадобится математика, которую я сейчас изучаю. Есть некоторые области машинного обучения, которые требуют сложной математики, но меня интересует только основная часть машинного обучения (а также чисто математические темы, которые я сейчас изучаю), для которых требуются только базовые знания математики. Меня не интересует ни что-то вроде применения алгебраической топологии к машинному обучению, ни промышленность после окончания учебы.

Кажется, что большинство аспирантов и преподавателей чистой математики не интересуются такими несвязанными предметами. Если я буду проводить исследования по машинному обучению со студентами или преподавателями EECS, я полагаю, что это будет считаться непродуктивным.

Мне было интересно, не могли бы вы дать мне совет, чтобы я мог продолжать изучать оба предмета, не беспокоясь?

В связи с этим: сайт обмена стеками для искусственного интеллекта сейчас находится в стадии бета-тестирования. Смело присоединяйтесь к ним и участвуйте.
К сожалению, машинному обучению никогда не понадобится математика, которую я сейчас изучаю. -- [нужна цитата]
@JeffE Я почти уверен, что ЛеКун согласится со мной в том, что D-модуль и извращенные пучки не нужны для машинного обучения или искусственного интеллекта человеческого уровня.
Может быть и так, но когда я проверял, у Янна не было машины времени, так откуда он мог знать?
Я допускаю преувеличение, использованное в моем заявлении, которое вы цитируете. Причина, по которой я сделал это заявление, состоит в том, чтобы указать на тот факт, что почти никто не находит прямой связи между машинным обучением и математикой, которую я изучаю. Независимо от того, каким будет будущее, я подумал, что отсутствие связи может иметь значение для меня, пока я студент или постдокторант. Решение такой ситуации, как, возможно, неявно предлагается в следующих ответах, может заключаться в том, чтобы вообще не беспокоиться об этом и быть продуктивным.
Я согласен с комментарием @JeffE. Приведенное утверждение настолько сильное, что я не понимаю, как кто-либо без сверхъестественного восприятия будущего может сделать его убедительным. Вы, похоже, тоже не в том духе: вы продолжаете говорить, что вас не интересуют отдельные ветки ОД (совсем не одно и то же!) вообще одно и то же!) Если вы имеете в виду, что не хотите заниматься приложениями D-модулей и извращенных пучков к ML, пожалуйста, скажите это.
Итог: похоже, что вас интересуют две вещи, и вы не заинтересованы в синергетических, «больше, чем сумма его частей» отношениях между ними. Это означает, что ваша работа по одному из двух предметов должна быть достаточно хороша сама по себе, а ваша работа по другому будет терпима/мягко оценена как нечто дополнительное, что вы делаете. Так действуют многие ученые (в частности, многие математики).
Я не хочу заниматься приложениями D-модулей и извращенных пучков к ML. Я рад узнать, что таких математиков много.

Ответы (2)

Я думаю, вы правы в своей оценке, что выполнение работы по машинному обучению, которая требует только базовых знаний по математике, вероятно, не позволит вам получить работу, продвижение по службе или постоянную работу на математическом факультете.

Лучшее, что я могу сказать, это следующее: если вы публикуете достаточно статей в области чистой математики для найма, продвижения по службе или пребывания в должности, то дополнительная работа по машинному обучению может быть плюсом. В вашем будущем учреждении можно было бы сделать упор на междисциплинарную работу и работу с общественностью.

Другая возможность — устроиться на работу в индустрию, связанную с машинным обучением, и отказаться от своей чисто математической карьеры. доктор философии по математике, даже в несвязанной области, может быть полезно для того, чтобы получить работу в таком месте.

Что касается возможности трудоустройства в частном институте, таком как Google, я довольно оптимистичен. Но если это будет означать отказ от моей чистой математической карьеры, это трудный выбор. Спасибо за ваш совет.
@Math.StackExchange: В своем вопросе вы написали: «Меня не интересует ни что-то вроде применения алгебраической топологии к машинному обучению, ни промышленность после окончания учебы». Выше вы упомянули о своем интересе к работе в Google. Я в замешательстве.
У Google, Facebook и нескольких других крупных технологических компаний есть исключительные исследовательские группы по машинному обучению, такие как DeepMind. Насколько я знаю из их публикаций, их исследовательская деятельность идет по линии других крупных исследовательских групп в академических кругах. Кажется обычным делом, что некоторые ведущие исследователи в этой области принадлежат к таким частным исследовательским группам, а также к группам университетов. Под «промышленностью» я должен был вместо этого сказать «неакадемическая работа». Я прошу прощения за то.
@Math.StackExchange: Похоже, под «промышленностью» вы действительно имели в виду «неисследовательскую работу». Многие рабочие места в промышленности связаны с исследованиями, но не все академические работы.

Похоже, вы нашли новое хобби. Поздравляем. Получайте удовольствие от изучения этой области. Зачем заботиться о том, насколько тесно это связано с вашей текущей работой? Если вам это интересно, просто сделайте это.

Бьюсь об заклад, у каждого вашего профессора есть какое-то хобби, которое не имеет прямого отношения к тому, что они преподают/исследуют. В этом нет ничего плохого. Не каждая деятельность в жизни должна приносить вам степень или составлять ваше резюме.

Хобби может быть упомянуто в вашем резюме, что может дать потенциальным будущим работодателям (в промышленности или академических кругах) понять, что вы интересуетесь другими вещами, помимо чистой математики. Я полагаю, что это больше проблема, связанная с рабочим местом, поэтому я просто оставлю это здесь в качестве комментария.
Я надеюсь, что мое занятие машинным обучением не выйдет за рамки хобби; в противном случае навязчивая идея отвлечет меня от получения докторской степени.
Совет для аспиранта-математика, который также интересуется частью EE/CS
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v