機械学習の博士号を取得するためにゼロから 12 年間勉強する価値はあるでしょうか?

機械学習の博士号を取得するためにゼロから 12 年間勉強する価値はあるでしょうか?

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

[[349975]]

機械学習の博士号を取得したら、おそらく36歳か38歳になるでしょう。仕事を見つけるのは難しいでしょうか?シリコンバレーでは年齢差別は一般的ですか?」

これは、Reddit フォーラムに若い男性が投稿した投稿です。

彼は26歳で、これまで技術的な仕事に就いたことはありません。

しかし今、彼は突然、強力なゲーム/グラフィック エンジンを開発するという夢を見つけました。「ゲームを作るのに必要なのは、わずかな資金と人材だけです。」

(彼の本当の夢はゲームやCGI映画を作ることですが、GTA5やウィッチャー3のようなゲームを一人や少人数のグループで作るのは不可能だと気づいています)

この若者は、機械学習が自分の夢の実現に役立つと信じており、コンピューターサイエンスの学士号を取得した後、機械学習の博士号を取得したいと考えています。

しかし、選択を始める前から、彼はすでに不安を抱えていた。シリコンバレーでは年齢差別や社内競争が蔓延していると噂されていたので、38歳を過ぎても仕事を見つけることができるのだろうか?

[[349976]]

ネットユーザーたちはそれぞれ独自の答えを出した。

就職と博士号取得

ネットユーザーの多くは「仕事」と「博士号取得」を比較することに熱心で、これは常に長きにわたって議論されてきた話題だ。

「博士課程の勉強は就職より難しい」

ネットユーザーのjbcraigsとpacific_plywoodはともに、この若者は焦点を外していると信じていた。

難易度で言うと、「博士号を取ったら就職できない」と考えるのではなく、博士号を取ること自体が難しくなるはずだ、と言っているんですよね?

ネットユーザーのagent00Fは、技術的な仕事の難しさは博士号レベルに達しないことが多く、経験があればできるとさえ考えています。

「シリコンバレーで研究するには博士号を取得するしかない」

ネットユーザーのwoooshywshさんは、精神面から言えば、このような状況下で博士号取得を目指して勉強したいのであれば、まず40歳で収入がゼロになることを覚悟しなければならない、と発言した。それを受け入れることができれば、50歳までに仕事を見つけることは問題ではありません。 (もちろん、シリコンバレーは想像していたほどハイエンドではなく、そこには基礎知識さえしっかり備えていない人も多いと冗談を言っていましたが…)

[[349977]]

さらに、機械学習自体にあまり興味がなく、30歳になってからコンピューターサイエンスの学士号を取得したばかりの場合、機械学習のインターンシップを見つけるのは難しいでしょう。

しかし、この若者はシリコンバレーで研究をしたいと考えているので、研究者としてシリコンバレーに入るには博士号を取得することが唯一の方法です。

「機会費用を含めたコスト次第です」

キーセイル氏はこの問題を「コスト」の観点から分析した。博士号取得のための勉強は「機会費用」であり、技術関連の博士号取得によってもたらされる機会は約 100 万ドルの価値があると彼は考えた。

ハイテク企業に就職したいのであれば、学界で過ごす時間をできるだけ少なくし、ハイテク企業で富を蓄積し始めるべきです。

[[349978]]

しかし、機会費用を考慮しなければ、博士号を取得する必要はありません。

それで、現実はどうでしょうか?

「計画は変化に追いつけない」

ネットユーザーのhopticalallusionsさんは、両方のアイデンティティを経験したことがある。しばらく働いた後、彼は30歳で博士号取得のために勉強に戻ることを選択しました。

現実には、計画が変化に追いつくことは決してできません。仕事をしながら博士号を取得したいと思っても、仕事を終えた後にそれを完了することができないかもしれません。

元シニア ソフトウェア エンジニアである彼は、退職後に科学研究コミュニティに戻ることを選択し、30 歳で神経科学の博士号を取得しました (「実際の」ニューラル ネットワークを理解したかったため)。

しかし、博士課程の間に多くの変化が起こりました。資金の問題で、彼はティーチングアシスタントとして働き、科学研究に時間とエネルギーを費やさなければならなくなり、結婚して子供も生まれました。

ようやく博士号を取得したばかりの彼が、今年の疫病に遭遇した。仕事が見つからなければ、最低限の医療保険さえ受けられないかもしれない。

このため、彼は30歳で就職する計画を断念しなければなりませんでした。家族と過ごす時間を増やし、健康保険と安定した収入を得るために、彼はポスドクのポジションに応募することを選びました。

彼はまだ仕事を探すつもりだが、あと3、4年は待たなければならないだろうと見積もっている。今、彼は少し後悔している。結局、貯金の一部を自宅からリモートワークに使うこともできたはずだからだ。

彼の見解は、学問の世界は実に混沌としており、博士号を取得した後は元の目標に戻れないかもしれないというものである。

しかし、技術的な仕事を見つけたい場合、最終的には「年齢差別」という話題から逃れることはできないでしょう。

実際のところ、このような状況にどう対処すべきでしょうか?

「年齢差別は現実だが、テクノロジーは常に自らを語ることができる」

ネットユーザーのDarthBobは、テクノロジー企業の社長として、採用担当者としてこの質問に答えました。

彼は、年齢差別は実際に存在するが、面接対象者が順応性があり、優れたスキルを持っている場合、年齢は考慮されないと考えている。

[[349979]]

DarthBob 氏は、採用活動の際に多くの年配のプログラマーを面接したが、彼らは主に 2 つのタイプに分かれていたと述べています。

年配のプログラマーのグループは、面接中はスムーズで外交的ですが、より難しい技術的な質問(「適切なアルゴリズムの選択方法」など)をすると、明らかに無力になり、非常に不快な様子になります。

すべての指標が良好であっても、彼らはもはや挑戦を受け入れる意思がなく、一般的には採用されないだろうと DarthBob は考えています。

もう 1 つのグループの年配のプログラマーは「ボヘミアン」で、面接ではよりカジュアルな傾向がありますが、技術的な面接では非常に優れており、最新の技術トレンドを理解しており、明らかな熱意を示しています。このタイプのプログラマーが合格する可能性は非常に高いです。

DarthBob は、「年齢差別」が取り上げられるのは、それが実際に存在するからだと考えています。年配のプログラマーの中には、「ジュニア開発者」の給料で「上級管理職」の仕事をしたいという人もいます。

会社は利益を上げているように見えますが、現実には高齢のプログラマーたちは依然として仕事を見つけるのが難しいのです。

「テクノロジー業界で長年働いてきたのに、なぜ今この給料で応募するのですか?」とダースボブは説明した。

シリコンバレーにおける年齢差別に関して、最も根本的な問題は次のことだと彼は考えています。

その年齢で、テクノロジーを受け入れ、新しいことを素早く学び、新しい変化に適応し続けることができますか?

[[349980]]

確かに高齢者には、変化を起こすのが難しい、あるいは管理業務に長く従事しすぎて基本的な技術的能力を失っているといった共通の特徴があります。

しかし、優れたスキルを持ち、新しいことへの情熱があれば、70歳でも仕事を見つけることができます。

では、職場で年齢差別は存在すると思いますか?上記のネットユーザーの意見についてどう思いますか?

<<:  AIとデート:機械はどうやって私たちを出会わせてくれるのか?

>>:  モデルデータに偏りがある場合はどうすればいいですか?機械学習における 7 種類のデータバイアスについて 1 つの記事で学ぶ

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

...

ロボティック プロセス オートメーションとスマート データ センターの未来

多くの人がロボットについて考えるとき、金属製のヒューマノイド、あるいはテレビ番組で互いに競い合うイン...

人工知能が自立して考えることができるようになると、機械生命体になるのでしょうか?必ずしも

人類が人工知能の時代に突入したことは否定できません。人工知能技術が急速に発展するにつれ、私たちの周り...

自動化とエンタープライズAIは2021年に大きく成長する

最近のガートナーの調査によると、労働力の自動化とエンタープライズ人工知能が 2021 年の主要なトレ...

市場規模は100億を超え、マシンビジョンはブルーオーシャンの傾向を示す

マシンビジョンとは、人間の目の代わりに機械を使って物事を測定・判断し、その判断結果に基づいて現場の設...

遠隔管理+早期警告人工知能が危険物輸送の安全性を向上

2017年7月、国務院は「新世代人工知能開発計画」を発表し、人工知能が国家戦略の重要なツールとなって...

百度の主任科学者アンドリュー・ン氏が辞任を発表

[[186234]] 3月22日、百度のトップ科学者アンドリュー・ン氏は、英語のセルフメディアプラッ...

...

2019年に予想される5つのホットなスタートアップトレンド

最近は大学生があちこちで見かけられ、就職のプレッシャーも高まっています。そのため、多くの人にとって、...

このオープンソースプロジェクトは、Pytorchを使用して17の強化学習アルゴリズムを実装しています。

強化学習は過去 10 年間で大きな進歩を遂げ、現在ではさまざまな分野で最も人気のあるテクノロジーの ...

アリババの音声ロボットが李佳琦の生放送室に登場、その応答速度はSiriの20倍

10月30日、終了したばかりの李佳琦のライブ放送室で、オンラインショッピング客はアリババの音声ロボッ...

人工知能を活用して機密情報を保護する 5 つの方法

研究者たちは、人工知能技術が機密情報のセキュリティを確保するための非常に優れたツールであることを発見...

欧州宇宙機関が初のAI衛星を打ち上げ、AIチップ+アルゴリズムで雲画像をフィルタリング

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...