Şu anda Amazon'da doktora olmadan tam zamanlı makine öğrenimi (ML) araştırması yapan bir Uygulamalı Bilim Adamıyım. Yeşil alan inovasyonu için güçlü potansiyele sahip entelektüel açıdan zor problemler üzerinde çalışıyorum, gerçekten parlak ve motive insanlarla çalışıyorum ve sevdiğim şeyi yaparken yüksek endüstri maaşı ¹ kazanıyorum. Ne yazık ki, birçok insan makine öğrenimine girmekle ilgilenirken, yazılım mühendisliğinden ML'ye geçiş yapmaya çalışanlar için çok fazla çevrimiçi rehberlik yok. Bu yazı, üniversiteden yazılım mühendisliğine ve makine öğrenimi araştırmacısı olmaya kadar olan yolculuğumu anlatarak bu boşluğu doldurmayı amaçlıyor. Bu yazının ayrıntıları benim deneyimlerime özel olsa da, yazının altında özetlenen, herkes için geçerli olan genel çıkarımlar olduğuna inanıyorum.
Üniversite yolculuğum son derece doğrusal değildi ve makine öğrenimi araştırmasında geç bir başlangıç yapmama neden oldu. Princeton'a üçüncü sınıfın yarısına kadar sürdürdüğüm hesaplamalı biyoloji araştırmalarına büyük ilgi duyarak girdim. Bu noktada biyolojik alanda aşırı uzmanlaştığımı fark ettim ve bunun yerine birçok alandaki sorunları çözmek için beceriler geliştirmek istedim. Böylece makine öğrenimi ve özellikle makine öğreniminin etkili bir gerçek dünya uygulaması olarak bilgisayarla görü ile ilgilenmeye başladım.
Ancak, o noktada sadece makine öğrenimi dersleri almıştım ve pratik deneyimim yoktu. Üç stajım biyoinformatikte bir yaz ve yazılım mühendisliğinde iki yazdan oluşuyordu. Küçük bağımsız projem de biyoinformatikteydi. Ek olarak, o zamanlar Princeton'da bilgisayarla görü ve derin öğrenme alanında araştırma yapan yalnızca birkaç öğretim üyesi vardı ve bunların hiçbirinin laboratuvarlarında daha fazla lisans öğrencisi için yeri yoktu.
Şans eseri, son sınıftan önceki yaz boyunca yeni işe alınan bir yardımcı doçent ile bağlantı kurabildim ve laboratuvarına katılan ilk öğrencilerden biri oldum. O yaz boyunca, kağıtları çoğaltarak ve kambur balina tanımlama gibi Kaggle yarışmalarına katılarak kendime derin öğrenmeyi öğrettim., üst düzey tezim için beyin fırtınası yapmak için literatür okumanın yanı sıra. Danışmanımla ilk tanıştığımda, ister lisansüstü okula başvursam, ister endüstride ML pozisyonları için çalışsam, yayınlara ihtiyacım olacağını bildiğim için yayın potansiyeli olan bir proje üzerinde çalışmak istediğimi söyledim. . Böylece beni bir 3D vizyon projesinde kıdemli bir doktora öğrencisiyle çalışmam için görevlendirdi. Bu alanda tamamen yeniyken, hızla hız kazandım ve çok çalışarak (tam ders yüküyle haftada ortalama 25 saat araştırma yaptım), bitirme tezim sırasında önemli katkılarda bulundum. Mezuniyet haftamdan hemen önce NeurIPS'e bir bildiri sunduk. Bu makale ne yazık ki reddedildi, ancak yaz boyunca bazı ek çalışmalardan sonra makalemiz daha sonra CVPR ²'de kabul edildi .bu da başka bir üst düzey bilgisayarla görme mekanıdır.
Bitirme tezi deneyimim araştırma tutkumu canlandırdı ve kariyer olarak makine öğrenimi araştırması yapmak istediğime karar verdim. Ancak, Amazon'da yazılım mühendisliği için yeni bir mezuniyet teklifini zaten kabul etmiştim ve makine öğrenimi araştırma pozisyonları için işe alım gücüm yoktu. Tez çalışmamdan CVPR 2020 makalesi henüz kabul edilmemişti, bu yüzden o sırada tek yayınlarım biyoloji ve fizikteydi. Bir makine öğrenimi araştırma ekibine anlamlı bir şekilde katkıda bulunabileceğimi kanıtlayacak somut bir kanıtım yoktu.
Bu nedenle stratejimi, biraz iş deneyimi kazandıktan sonra araştırma pozisyonları için bir sıçrama tahtası kullanmayı planladığım bir makine öğrenimi altyapı ekibi için işe almaya kaydırdım. Benim mantığım, makine öğrenimi yazılım ekosistemine aşinalığımın, çoğunlukla araştırma deneyimi olmayan mühendislere kıyasla öne çıkmama yardımcı olacağı ve özellikleri uçtan uca sunma deneyimimin, üretim deneyimi olmayan bilim adamlarına kıyasla öne çıkmama yardımcı olacağıydı.
Amazon'daki yeni mezunların genellikle ekip yerleşimleri üzerinde hiçbir kontrolü olmamasına rağmen, işe alım yöneticilerine soğuk e-posta gönderdim ve Amazon Web Services'in (AWS) bulut makine öğrenimi bölümüne girmeyi başardım. Makine öğrenimi için hepsi bir arada bulut platformu satan SageMaker ekibine katıldım. SageMaker'da bir yıl boyunca derin öğrenme modellerinin gerçek zamanlı çıkarım maliyetini ve gecikmesini azaltan bir hizmet üzerinde çalıştım. Önemli bir özelliğin lansmanına katkıda bulundum ve beraberindeki resmi bir AWS blog gönderisini yazdım ⁴.
Kısa bir süre sonra, bitirme tez çalışmasından ² CVPR ödevim kabul edildi ve yayınlandı. Böylece, üniversiteden mezun olduktan yaklaşık bir yıl sonra, hem birinci sınıf bir makine öğrenimi makalem hem de bir özellik lansmanım oldu. İşler plana göre gitmişti ve artık Amazon'daki makine öğrenimi araştırma ekipleriyle konuşmaya başlamak için yeterli güce sahiptim.
İronik bir şekilde, yazılım mühendisi II'ye terfi etmenin eşiğinde olduğum için soğuk davranmaya ve planımı ikinci kez tahmin etmeye başladım. Mevcut ekibimin araştırma kapsamı olmadığı için araştırma yapmak isteseydim bir araştırma ekibine geçmem gerekirdi, ancak ekip değiştirmek terfi zamanlayıcımı sıfırlardı. Arkadaşlarım ve akranlarım o sırada terfi almaya başladıkları için terfi alacak en son kişi olma düşüncesini midem bulamamıştı. Doktora olmadan makine öğrenimi araştırmasında başarılı olup olmayacağımdan da şüphe etmeye başladım.
Hem Amazon bilim adamlarından hem de nihayetinde mühendislik yapmayı seçen araştırma geçmişine sahip mühendislerden tavsiye almak için kahve sohbetleri kuruyorum. Konuşmaların çoğu oldukça cesaret kırıcıydı ve aklımda daha fazla şüphe uyandırdı; çoğu bana tek seçeneğimin okula geri dönüp araştırma temelli yüksek lisans veya tercihen doktora yapmak olduğunu söyledi. Öte yandan, bana dahili transferin mümkün olduğunu ve bunu başarıyla gerçekleştiren insanları tanıdıklarını söyleyen daha küçük bir avuç insan tarafından cesaretlendirildim. Genel olarak, bu konuşmalar daha fazla şüphe uyandırdı ve bahisleri daha yüksek hissettirdi - başarısız olsaydım, sadece erken bir terfi fırsatını atmakla kalmaz, aynı zamanda hayatımın birkaç yılını "boşa harcamış" olurdum.
Ancak kendi kendime düşündükten sonra, endişelerimin büyük ölçüde yüzeysel ve önemsiz olduğunu fark ettim. Kariyer yollarını değiştirmek gibi riskli bahisler, kişinin aile gibi daha az kişisel sorumluluğu olduğunda, yaşamın erken dönemlerinde yapmak daha kolaydır. Araştırmada başarılı olamamaktan ve ardından yazılım mühendisliğine geri dönmekten pişman olmayacağımı fark ettim, ancak başarılı olabileceğime inandığım için makine öğrenimi araştırmasını denemediğim için büyük pişmanlık duyacağım. Rekabetçi doğam nedeniyle terfinin ertelenmesi düşüncesini hala sindiremedim, ama neyse ki kariyer ilerlemesinin bir yarış değil , bir maraton olduğunu fark edebildim. Kısa vadeli başarı yerine uzun vadeli başarıya yatırım yapmak beni yalnızca daha mutlu etmekle kalmaz, aynı zamanda makine öğreniminin yalnızca daha yaygın hale geleceği bir gelecek için daha donanımlı hale getirir.
Böylece, dahili olarak makine öğrenimi araştırma ekipleri aramaya başladım ve Prime Video'da videoları anlamak için makine öğrenimi üzerinde çalışan yeni bir ekip kuran bir yöneticiyle bağlantı kurdum. Yüksek lisans ya da doktora derecem olmadığı için, Applied Scientist rolü için doğrudan görüşme yapmama izin verilmedi, ancak araştırma mühendisi için görüşme yapabilirim. Böylece araştırma mühendisi için bir ML algoritma turu ve bir kodlama turu içeren bir dahili görüşme döngüsü yaptım. Bu süreçte, şaşırtıcı miktarda derece yanlılığı ile karşılaştım; Her iki raundu da geçmiş olmama rağmen, daha sonra bana yöneticim dahil birkaç kişinin yüksek lisans ve doktora eksikliğim konusunda endişelerini dile getirdiği söylendi. Bu, kalan bölümlerde üzerinde genişleyeceğim bir tema.
Yine de takım geçişim onaylandı ve takımın ilk işe alınan oyuncusu oldum. Makine öğrenimi araştırma bilimcisi olma hedefime tamamen bağlı kaldım.
Prime Video'ya araştırma mühendisi olarak katıldıktan sonraki adım, uygulamalı bir araştırma bilimcisi olmak için şirket içinde geçiş yapmaktı. Amazon'daki Uygulamalı Bilim İnsanları çoğunlukla doktora derecesine sahip olduğundan, bir doktora öğrencisi veya güçlü bir yüksek lisans öğrencisi düzeyinde bağımsız olarak araştırma yapma yeteneğini göstermem gerekiyordu. Daha sonra, bir rol geçişine başvurmak için bu araştırma projelerini özetlemem ve bir terfi belgesi tarzında akran geri bildirimi toplamam gerekir. Çoğu Uygulamalı Bilim Adamı dışarıdan işe alınır ve çok az mühendis geçişi dahili olarak başarılı bir şekilde yapar, bu nedenle özellikle derece önyargısı nedeniyle olasılıklar bana karşı yığıldı. Süreç boyunca bana rehberlik edebilecek çok az insan olduğu için bazen karanlıkta çekim yapıyormuşum gibi hissettim.
Bir araştırmacı bilim insanının beklentileri hakkında akıl yürüterek ve mevcut boşluklarımı değerlendirerek, günlük işlerimde daha az mühendislik projesi yapmak ve daha fazla makine öğrenimi araştırması yapmak için bir yol haritası oluşturdum. Ancak bu planı uygulamak, tahmin edilenden daha zor oldu. Yöneticim araştırmacı bilim insanı olma geçişimi desteklese de, şirket performans beklentileri kariyer hedeflerimi takip etmemi zorlaştırdı. Bir mühendis olarak araştırma projeleri yapmak için şirkete çok fazla zaman ayırsaydım, bu doğal olarak diğer mühendislere kıyasla daha az mühendislik çıktısına sahip olmama yol açardı. Bu, performans değerlendirme açısından oldukça zararlı olacaktır.
Doğru dengeyi bulmak, liderlik zincirimle sık sık beklentiler ve hedefler tartışmasını ve ayrıca araştırma projelerinde çalışmak için iş dışında önemli zaman ayırmayı gerektiren hassas bir süreçti. Neyse ki, COVID'in zirvesi sırasında bu geçişi takip ettim ve bu nedenle normalden çok daha az dikkat dağıtıcı ve sosyal taahhütte bulundum. Daha uzun saatler çalışmasaydım, muhtemelen Applied Scientist'e geçiş için yeterli araştırma veri noktası ve akran geri bildirimi toplayamayacaktım.
Üzerinde çalıştığım araştırma projelerinden biri, geçiş belgemi destekleyen geri bildirim sağlayabilen kardeş ekipten bir baş bilim adamıyla birlikteydi. Yeni katkılarda bulundum ve film sahnesi segmentasyonu için son teknoloji, kendi kendini denetleyen bir modelin geliştirilmesine yardımcı oldum, bu da ikinci bir CVPR makalesine³ ve şirket çapında açılış konuşmasına yol açtı. Daha sonra bu modeli ürettim ve devreye aldım. Bunu takiben bir geçiş belgesi yazdım ve kıdemli bir bilim insanı ile teknik bir değerlendirmeden geçtim. Bir Applied Scientist'in beklentilerini karşıladığımı kanıtlayacak tüm çıktılara sahip olmama rağmen, belgemin dahili incelemesi nedeniyle geçişim yine de gecikti. Mayıs 2021'de Applied Scientist'e geçişim nihayet onaylandı — makine öğrenimine girişimden 3 yıl sonra ve Prime Video'ya katılmamdan 11 ay sonra.
Şimdi bir Uygulamalı Bilim Adamı olarak, Prime Video gibi ürünler için yeni özellikler ve optimizasyonlar sağlaması muhtemel olan ileriye dönük araştırmalara öncülük ediyorum. Zamanımın kabaca yarısını yeni özelliklere güç veren makine öğrenimi modellerini geliştirmek ve üretmek için harcıyorum ve zamanımın geri kalanını yayınlanabilir araştırma ve makaleler yazmakla geçiriyorum. Bir mühendis olduğum zamana kıyasla, şimdi işimin yönü üzerinde daha fazla özerkliğe ve mülkiyete sahibim, bu da bana daha büyük bir tatmin duygusu veriyor. Makine öğrenimi araştırması şimdilik hayalimdeki iş ve sevdiğim şeyi yaparak para aldığım için inanılmaz şanslıyım.
Öğrenciyseniz ve makine öğrenimi araştırmasıyla ilgilendiğinizi zaten biliyorsanız, yapabileceğiniz en iyi şey araştırma deneyimi ve yayınlanmış makalelerde ortak yazarlık (hatta baş yazarlık) almaktır. Çalışmakla ilgilendiğiniz fakülte ile konuşun ve deneyleri çalıştırma konusunda yardım gerektiren herhangi bir proje olup olmadığını öğrenin. Bazen fakülte size doğrudan cevap veremeyecek veya rehberlik edemeyecek kadar meşgul olabilir, bu durumda projelerinde yardıma ihtiyacı olan ve sizinle çalışmak isteyen bir mezun öğrenci bulmayı deneyebilirsiniz. Ek dersler almak faydalıdır, ancak araştırma yapmak için gereken bilgilerin çoğu son derece spesifik olduğundan ve en iyi ilgili makaleleri okuyarak ve gerçekten uygulamalı deneyler yaparak öğrenildiğinden getirileri azalır. Zaten mezuniyete yakınsanız ve araştırma deneyiminiz yoksa 1-2 yıllık bir yüksek lisans programı yapmak buna değer olabilir,araştırma odaklı (genellikle tezli). Sınıf odaklı bir yüksek lisans programı, endüstride çalışarak deneyim ve para kazanabileceğiniz verimli bir zaman kullanımı değildir. Doktora yapmak, kendi görevini hak eden karmaşık bir konudur, ancak esasen endüstri araştırmasında kariyer gelişimi için doktoranın gerekli olduğunu düşünmüyorum. Doktora, yalnızca çok özel bir sorun üzerinde çalışmak için çok odaklanmış bir zaman istiyorsanız ve daha sonra profesör olmaya ilgi duyuyorsanız iyi bir fikirdir.
Benzer şekilde, endüstrideyseniz ve araştırma deneyiminiz yoksa, bir seçenek, araştırma odaklı bir yüksek lisans programına geri dönmektir. Ayrıca, önce bir yazılım mühendisi olarak bir araştırma ekibine katılarak ve yavaş yavaş araştırma çalışması yapmak için daha fazla alan kazanarak benim yaptığım gibi dahili olarak bir yan geçiş yapmayı deneyebilirsiniz. Dahili olarak aktarmak genellikle daha kolaydırAkademik soyağacı için iş rolü gereksinimlerini karşılamadığınızda rolleri harici olarak değiştirmek yerine, çünkü işe alım sistemleri son derece otomatiktir ve yanlış pozitifleri en aza indirmek için optimize edilmiştir (ancak yanlış negatifleri değil). Dezavantajı ise, bir şirket içinde büyürken bağlantılar kurmanın ve güven kazanmanın zaman almasıdır. Sizin lehinize olan bir nokta, mühendislik deneyiminin deneyler üzerinde ölçeklenebilir bir şekilde yineleme yapmak için değerli olduğu ve genellikle özellikle ampirik alanlarda saf bilim adamlarının önüne geçmenizi sağlayacağıdır.
Nerede olursanız olun, giderek daha yoğun bilgi işlem gerektiren makine öğrenimi araştırması yapmak için bilişime ihtiyacınız olacak. Akademik veya sektörel bir bilgi işlem kümesine erişiminiz yoksa, kendi bilgisayarınızı oluşturmanızı (bu blog gönderisine bakın ⁵ UW'deki arkadaşım Tim Dettmers tarafından) ve ML konferansına ev sahipliği yapan yarışmalar ⁶ gibi yan projeler yapmanızı tavsiye ederim. ML ile hız kazanın ve bir portföy oluşturun. Kaggle yarışmalarının da öğrenme için adil bir seçenek olduğunu düşünüyorum , ancak projeler genellikle akademik literatürle daha az alakalı olduğundan ve NeurIPS gibi ML konferanslarında düzenlenen yarışmaların aksine gerçek dünya kullanımına daha fazla odaklandığından bir portföy oluşturmak için ideal değil.
Amazon'da şu ana kadar geçirdiğim zamanı düşünürken aklıma şu önemli dersler geliyor:
² CVPR Belgesi #1
³ CVPR Belgesi #2
⁴ AWS Blog Gönderisi
⁵ Derin Öğrenme Bilgisayarı Oluşturma Kılavuzu
⁶ ML Konferans Yarışmaları / Yarışmaları Listesi
Çevrimiçi ödeme sahtekarlığının ortaya çıktığını ve yeni olmadığının herkes için açık olduğunu düşünüyorum. Alıcı konumundaki herhangi birinin bir dolandırıcılığa düşmekten korktuğu veya halihazırda düşmüş olduğu veya dolandırıcılara yakalanmış birini tanıdığı açıktır.
1949 Amerika'da bir dizi olay oldu; Los Angeles ilk kar yağışını kaydetti, 1.200 kiloluk bir inek Oklahoma'da bir siloya sıkıştı ve ABD'de hiçbir Afrikalı-Amerikalının linç edilmediği ilk yıldı. Aynı zamanda FBI'ın En Çok Arananlar listesi fikrinin ortaya çıktığı zamandı.
Bazen, Morgan Stanley'de çalışırken, bir çarşamba günü en iyi arkadaşınla yatmak isteyen Dalton adında bir adamla sarhoş olursun. Continental'den çıkıp St.
Bu ay tüm yeni abonelerimize ve yazarlarımıza sıcak bir karşılama; sürülerinizde ortaya çıkıyorsunuz ve bunun için size teşekkür ediyoruz. Burada harika bir topluluk oluşturuyoruz ve yorumlarınızı ve makalelerinizi okumak harika.
İster NFT'lerde yeni olun, ister sahnenin emektarı olun, burada anlattıklarımın faydalı olabileceğini umuyorum. Bu seri, "projelerin" herkesi kendilerine bir miktar para kazandırmak için manipüle etmek için kullandıkları özenle tasarlanmış yöntemleri ortaya çıkarmayı amaçlıyor.
Mars, Uranüs ve Kuzey Düğümü, 1 Ağustos 2022'de 18 derecede Boğa burcunda kavuşuyor. Yataklarımız yanarken nasıl uyuruz?-Gece yarısı yağı Yılın en önemli astrolojik yönlerinden biri olan Mars ve Uranüs'ün kaderin Kuzey Düğümü ile kavuşumu, gerçek bir aciliyet hissinin eşlik ettiği büyük bir uyandırma çağrısıdır.