1. रिसर्च पेपर पढ़ना [0]

रिसर्च पेपर को कुशलता से पढ़ने के लिए, मल्टीपल पास का उपयोग करने की सलाह दी जाती है, जिसमें पहले शीर्षक, सार और आंकड़ों को देखना, फिर परिचय और निष्कर्ष को ध्यान से पढ़ना शामिल है।

1.1. रिसर्च पेपर पढ़ने का महत्व और तरीका [9]

  1. डीप लर्निंग तेजी से विकसित हो रही है, इसलिए अकादमिक साहित्य को कुशलता से समझना महत्वपूर्ण है ताकि आप नए विचारों के साथ अपडेट रह सकें और अगले कई वर्षों या दशकों तक विकास करते रहें [9]।
  2. नए साहित्य में महारत हासिल करने के लिए, पहले पेपर की सूची संकलित करें, जिसमें रिसर्च पेपर (आर्काइव या टेन्सरफ्लो की वेबसाइट पर पोस्ट किए गए), मीडियम पोस्ट और कभी-कभी गिटहब पोस्ट शामिल हो सकते हैं [12]।
  3. रिसर्च पेपर पढ़ने की प्रक्रिया में, आप शुरू में कई पेपरों को स्किम कर सकते हैं, और यदि कोई पेपर समझ में नहीं आता है या गलत लगता है, तो उसे छोड़ देना ठीक है [22]।
  4. एक बार जब आपको कोई महत्वपूर्ण पेपर मिल जाए, तो उसे अच्छी तरह से पढ़ें और समझें, फिर उद्धरणों के आधार पर अन्य संबंधित पेपरों को देखें [26]।
  5. किसी क्षेत्र की बुनियादी समझ के लिए 20-50 पेपर पढ़ना पर्याप्त हो सकता है, जबकि 50-100 पेपर पढ़ने से उस क्षेत्र की बहुत अच्छी समझ विकसित होती है, जो रिसर्च करने या अत्याधुनिक रहने के लिए आवश्यक हो सकती है [31]।

1.2. रिसर्च पेपर पढ़ने के लिए मल्टीपल पास का उपयोग करना [36]

  1. रिसर्च पेपर को पहले शब्द से आखिरी शब्द तक पढ़ना एक अक्षम तरीका है; इसके बजाय, पेपर को कई बार पढ़ें [40]।
    1. वक्ता ने बताया कि वह हर जगह अपने साथ न पढ़े हुए पेपरों का एक फोल्डर रखता है और हर हफ्ते लगभग 5-6 पेपर पढ़ता है ताकि अपनी टीम के लिए चर्चा करने के लिए 2 पेपर चुन सके [42]।
  2. पहला पास: शीर्षक, सार और मुख्य आंकड़ों को पढ़ें [54]।
    1. डीप लर्निंग पेपरों में, अक्सर पूरा पेपर एक या दो आंकड़ों और उनके कैप्शन में संक्षेपित होता है, जिससे बिना ज्यादा टेक्स्ट पढ़े ही पेपर का अच्छा अंदाजा मिल जाता है [55]।
  3. दूसरा पास: परिचय और निष्कर्ष को अधिक ध्यान से पढ़ें, सभी आंकड़ों को फिर से देखें, और बाकी को स्किम करें [58]।
    1. परिचय और निष्कर्ष अक्सर पेपर का बहुत स्पष्ट सारांश देते हैं, क्योंकि लेखक उन्हें समीक्षकों को यह समझाने के लिए सावधानी से तैयार करते हैं कि उनके पेपर को क्यों स्वीकार किया जाना चाहिए [59]।
    2. संबंधित कार्य अनुभाग को पहली बार में स्किम किया जा सकता है या छोड़ा भी जा सकता है, खासकर यदि आप साहित्य से परिचित नहीं हैं, क्योंकि यह कभी-कभी समझना मुश्किल हो सकता है और कभी-कभी लेखकों द्वारा खुद को अच्छा दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है [62]।
  4. तीसरा पास: पेपर को पढ़ें, लेकिन ज्यादातर गणित को छोड़ दें [68]।
    1. रिसर्च पेपर अक्सर अत्याधुनिक होते हैं, और कभी-कभी लेखकों को भी नहीं पता होता कि क्या महत्वपूर्ण है; उदाहरण के लिए, लेनेट-5 पेपर का आधा हिस्सा अब कम उपयोग किए जाने वाले विषयों के बारे में था [69]।
    2. यदि पेपर का कुछ हिस्सा समझ में नहीं आता है तो यह ठीक है, क्योंकि रिसर्च में अक्सर ज्ञान की सीमाओं पर चीजें प्रकाशित करना शामिल होता है, और सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा बाद में स्पष्ट हो सकता है [77]।
    3. यदि आप बहुत सारे पेपर पढ़ना चाहते हैं, तो समय को प्राथमिकता देना महत्वपूर्ण है, और यदि आप गहन रिसर्च नहीं कर रहे हैं, तो शुरू में स्किम करना और आगे बढ़ना ठीक है [81]।
  5. पेपर पढ़ने के बाद, मुख्य तत्वों और आप स्वयं क्या उपयोग कर सकते हैं, जैसे प्रश्नों का उत्तर देने का प्रयास करें [85]।
  6. अभ्यास के साथ पेपर पढ़ना आसान हो जाता है, क्योंकि आप विभिन्न लेखकों द्वारा खुद को व्यक्त करने के समान या विभिन्न तरीकों से परिचित हो जाते हैं, जिससे आप विचारों को तेजी से लागू और समझ सकते हैं [115]।
    1. उदाहरण के लिए, नेटवर्क आर्किटेक्चर का वर्णन करने वाली तालिका 1 जैसी जटिल तालिकाएं पहली बार में मुश्किल लग सकती हैं, लेकिन कुछ पेपर पढ़ने के बाद उन्हें समझना आसान हो जाता है [116]।
  7. एक पेपर को अच्छी तरह से पढ़ने में अनुभवी व्यक्ति को लगभग आधा घंटा लग सकता है, जबकि मशीन लर्निंग में नए व्यक्ति को एक घंटा लग सकता है; कुछ बहुत मुश्किल पेपरों को समझने में तीन-चार घंटे या उससे भी अधिक समय लग सकता है [124]।

1.3. अपडेटेड कैसे रहें और गणित और कोड कैसे सीखें [136]

  1. डीप लर्निंग के तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में अपडेटेड रहने के लिए, वेब सर्च, ब्लॉग पोस्ट, और r/MachineLearning सबरेडिट जैसे संसाधनों का उपयोग करें [137]।
  2. ट्विटर रिसर्चर्स के लिए नए विकासों के बारे में जानने का एक महत्वपूर्ण स्थान बन रहा है [141]।
  3. NeurIPS, ICML, और ICLR जैसे शीर्ष मशीन लर्निंग सम्मेलनों के शीर्षकों पर नज़र रखें [143]।
  4. सहकर्मियों या सहपाठियों के साथ एक समुदाय बनाएं जो दिलचस्प पेपर साझा करते हैं, जैसे कि स्लैक या टेक्स्ट मैसेजिंग सिस्टम का उपयोग करके [145]।
  5. गणित को गहराई से समझने के लिए, पेपर को पढ़ें, विस्तृत नोट्स लें, और फिर पेपर को अलग रखकर खरोंच से गणित को व्युत्पन्न करने का प्रयास करें [165]।
    1. यह अभ्यास आपको गणित को वास्तव में समझने में मदद करता है और आपको नए गणित को सामान्य बनाने और व्युत्पन्न करने की क्षमता देता है [169]।
    2. यह कला छात्रों द्वारा मास्टर्स के कार्यों की नकल करने जैसा है, जो मशीन लर्निंग के गणित में अच्छा बनने का एक तरीका है [176]।
  6. कोड सीखने के लिए, ओपन-सोर्स कोड डाउनलोड करके और चलाकर शुरुआत करें, लेकिन सामग्री को गहराई से सीखने का सबसे अच्छा तरीका इसे खरोंच से फिर से लागू करना है [182]।
  7. लगातार सीखना सबसे महत्वपूर्ण है; एक बार में बहुत सारे पेपर पढ़ने के बजाय, हर हफ्ते कुछ पेपर पढ़ने से दीर्घकालिक प्रतिधारण बेहतर होता है [186]।
    1. वक्ता हमेशा अपने साथ कुछ पेपर रखता है और उन्हें टैबलेट के बजाय पेपर पर पढ़ना अधिक कुशल पाता है, क्योंकि इससे पृष्ठों के बीच पलटना और स्किम करना आसान होता है [193]।

2. मशीन लर्निंग में करियर सलाह [205]

मशीन लर्निंग में करियर बनाने के लिए, महत्वपूर्ण काम करने पर ध्यान केंद्रित करें, महान लोगों और परियोजनाओं के साथ काम करें, और लगातार सीखते रहें।

2.1. नौकरी या पीएचडी कार्यक्रम कैसे प्राप्त करें [211]

  1. अधिकांश लोग अंततः मशीन लर्निंग में नौकरी चाहते हैं या पीएचडी कार्यक्रम में शामिल होना चाहते हैं, और लक्ष्य महत्वपूर्ण काम करना होना चाहिए [213]।
  2. भर्तीकर्ता मुख्य रूप से तकनीकी कौशल और अर्थपूर्ण कार्य की तलाश करते हैं [226]।
    1. तकनीकी कौशल में ग्रेडिएंट डिसेंट, बैच साइज के प्रभाव, और जीआरयू जैसे तंत्रों की व्याख्या करने की क्षमता जैसे प्रश्न शामिल हैं [227]।
    2. अर्थपूर्ण कार्य का अर्थ है मशीन लर्निंग ज्ञान को वास्तविक सेटिंग्स में लागू करने की क्षमता दिखाना, न कि केवल सैद्धांतिक प्रश्नों का उत्तर देना [233]।
    3. भर्तीकर्ता नई कौशल सीखने और मशीन लर्निंग के साथ अपडेटेड रहने की आपकी क्षमता की भी तलाश करते हैं [237]।
  3. सफल एआई इंजीनियर अक्सर टी-आकार के व्यक्ति होते हैं, जिसका अर्थ है कि उनके पास एआई और मशीन लर्निंग के कई विषयों की व्यापक समझ होती है, और कम से कम एक क्षेत्र में बहुत गहरी समझ होती है [238]।
    1. सीएस 230 जैसे पाठ्यक्रम व्यापक समझ प्रदान करते हैं, जबकि परियोजनाओं, ओपन-सोर्स योगदान, रिसर्च, और इंटर्नशिप के माध्यम से गहरी समझ विकसित की जाती है [241]।
    2. परियोजनाओं पर काम करना केवल रिज्यूमे को अच्छा दिखाने के लिए नहीं है, बल्कि आपको व्यावहारिक अनुभव देने के लिए है ताकि आप जान सकें कि चीजों को कैसे काम करना है [247]।
  4. करियर को नेविगेट करने के कुछ अक्षम तरीके हैं [250]:
    1. केवल कक्षाएं लेना और किसी भी क्षेत्र में गहराई में नहीं जाना: यह आपको नौकरी दिला सकता है, लेकिन यह सबसे अच्छा तरीका नहीं है [252]।
    2. शुरुआत से ही एक क्षेत्र में बहुत गहराई में जाना: यह अक्षम हो सकता है, खासकर यदि आपके पास कोडिंग या मशीन लर्निंग का बुनियादी ज्ञान नहीं है, क्योंकि कक्षाओं के माध्यम से मूल बातें सीखना अधिक कुशल है [257]।
    3. बहुत सारी छोटी परियोजनाएं करना: भर्तीकर्ता मात्रा से प्रभावित नहीं होते हैं; एक या दो महान परियोजनाएं करना दस छोटी परियोजनाओं से कहीं अधिक प्रभावशाली है, क्योंकि यह दिखाता है कि आप एक महत्वपूर्ण परियोजना को पूरा करने में सक्षम हैं [267]।
  5. क्षैतिज कौशल (व्यापक समझ) विकसित करने के लिए, पाठ्यक्रम और रिसर्च पेपर पढ़ना कुशल तरीके हैं, जबकि ऊर्ध्वाधर कौशल (गहरी समझ) के लिए, प्रासंगिक परियोजनाओं पर काम करना महत्वपूर्ण है [275]।
    1. हालांकि, यह महत्वपूर्ण है कि आप अपने शौक (जैसे नृत्य) और करियर-संबंधित गतिविधियों के बीच संतुलन बनाएं; सभी समय काम करने की आवश्यकता नहीं है [280]।
    2. महत्वपूर्ण बात यह है कि लगातार प्रयास करना; एक सप्ताहांत में बहुत मेहनत करने के बजाय, हर हफ्ते थोड़ा समय निकालना (जैसे प्रति सप्ताह कुछ पेपर पढ़ना या ओपन-सोर्स में योगदान करना) दीर्घकालिक सफलता की ओर ले जाता है [287]।
    3. यह दृष्टिकोण आपको मशीन लर्निंग में अधिक सक्षम बनाता है और आपको महत्वपूर्ण काम करने की शक्ति देता है [303]।

2.2. नौकरी का चयन कैसे करें [304]

  1. नौकरी का चयन करते समय, महान लोगों और परियोजनाओं के साथ काम करने पर ध्यान केंद्रित करें, क्योंकि यह आपकी सफलता का सबसे बड़ा भविष्यवक्ता है [309]।
    1. आपके करीबी दोस्त और सहकर्मी आपके व्यवहार और सीखने को प्रभावित करते हैं; यदि आपके करीबी दोस्त मेहनती हैं और सीखने की परवाह करते हैं, तो आप भी ऐसा करने की अधिक संभावना रखते हैं [310]।
  2. उस टीम पर ध्यान केंद्रित करें जिसके साथ आप बातचीत करेंगे (लगभग 10-50 लोग), क्योंकि ये वे लोग हैं जो आपको सबसे ज्यादा प्रभावित करेंगे, न कि कंपनी के सभी 10,000 कर्मचारी [319]।
    1. आपका प्रबंधक उन लोगों में से एक होगा जो आपको सबसे ज्यादा प्रभावित करेंगे, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप उनसे मिलें और उनके साथ काम करना चाहते हैं [323]।
  3. कंपनी के ब्रांड पर पूरी तरह से ध्यान केंद्रित न करें, क्योंकि यह आपके व्यक्तिगत अनुभव से उतना संबंधित नहीं है [325]।
    1. इसके बजाय, उन लोगों से मिलें जिनके साथ आप काम करेंगे और मूल्यांकन करें कि क्या आप उनसे सीख सकते हैं या उनके साथ बेहतर काम कर सकते हैं [331]।
  4. रोटेशन कार्यक्रमों और उन कंपनियों से सावधान रहें जो आपको यह बताने से इनकार करती हैं कि आप किस परियोजना पर काम करेंगे या आपका प्रबंधक कौन होगा [360]।
    1. यदि वे आपको यह नहीं बताते हैं, तो संभावना है कि उत्तर नौकरी को आपके लिए आकर्षक नहीं बनाएगा [362]।
    2. एक छात्र का उदाहरण दिया गया था जिसे एक बड़ी कंपनी में एक उबाऊ जावा बैक-एंड भुगतान टीम में नियुक्त किया गया था, जिससे उसका करियर डेढ़ साल तक स्थिर रहा [347]।
  5. कुछ कंपनियां हैं जो उतनी ग्लैमरस या प्रसिद्ध नहीं हैं, लेकिन उनके पास मशीन लर्निंग में महान काम करने वाली 10-100 लोगों की बहुत कुलीन टीमें हो सकती हैं [373]।
    1. सिलिकॉन वैली में, आपके रिज्यूमे पर ब्रांड का महत्व कम होता जा रहा है; इसके बजाय, आपकी वास्तविक तकनीकी कौशल और क्षमताएं अधिक महत्वपूर्ण हैं [379]।
    2. उन पदों को चुनें जो आपको सर्वोत्तम सीखने के अनुभव प्रदान करते हैं और आपको सबसे महत्वपूर्ण काम करने की अनुमति देते हैं, न कि केवल आपके रिज्यूमे पर "सर्वश्रेष्ठ मुहर" लगाने के लिए [383]।
    3. एक ही कंपनी के भीतर टीमों में भिन्नता विभिन्न कंपनियों के बीच भिन्नता से भी बड़ी हो सकती है, इसलिए यदि कोई कंपनी आपको यह बताने से इनकार करती है कि आप किस टीम में शामिल होंगे, तो किसी अन्य विकल्प पर विचार करें [386]।
  6. सामान्य सलाह यह है कि उन दो चीजों पर काम करें जिनसे आप सबसे ज्यादा सीखेंगे और जो आपको महत्वपूर्ण काम करने की अनुमति दें [393]।
    1. ऐसी कंपनी में शामिल न हों जो लोगों को नुकसान पहुंचाती है, जैसे सिगरेट कंपनी [397]।
    2. इसके बजाय, अर्थपूर्ण काम करने पर ध्यान केंद्रित करें जो दूसरों की मदद करता है और महत्वपूर्ण है, जिससे आप दीर्घकालिक सफलता के लिए खुद को स्थापित कर सकें [399]।
  7. दुनिया को विभिन्न क्षेत्रों में काम करने वाले लोगों की आवश्यकता है, जैसे स्वास्थ्य सेवा, विनिर्माण, कृषि, और जलवायु परिवर्तन के लिए एआई [405]।
    1. मशीन लर्निंग की अगली लहर पारंपरिक तकनीकी क्षेत्रों के बाहर उद्योगों में महत्वपूर्ण काम करने में निहित है, जहां बड़ी तकनीकी कंपनियां अभी तक नहीं पहुंची हैं [411]।
    2. बड़ी तकनीकी कंपनियां अक्सर एक ही समस्याओं पर काम करती हैं (जैसे मशीन अनुवाद, भाषण पहचान), लेकिन अन्य उद्योगों में नए रिसर्च समस्याएं हैं जिन्हें अभी तक संबोधित नहीं किया गया है [419]।
    3. एआई में बहुत सारा रोमांचक काम पारंपरिक तकनीकी क्षेत्रों के बाहर भी किया जाना है [426]।