Полный список советов и рекомендаций по исследованиям, общению и командной работе, которые я узнал во время работы над докторской диссертацией по машинному обучению.

Этот пост мотивирован разговором об особенностях перехода из аспирантуры в индустрию на подкасте — Приключения в машинном обучении, где я был специальным гостем. Было тревожно слышать от опытных руководителей групп по машинному обучению, что инженеры и ученые из-за отсутствия базовых социальных навыков могут замедлять или даже наносить ущерб проектам. Как следствие, мягкие навыки в настоящее время не менее ценны, чем математические навыки и навыки решения проблем для технических должностей.

Ниже я резюмирую навыки межличностного общения, которые аспиранты могут себе позволить неосознанно приобрести, однако их будет значительно сложнее развить в рабочей среде или на более раннем этапе обучения — исследования, общение и работа в команде. Поскольку моя кандидатская диссертация была связана с машинным обучением, большинство примеров будут сосредоточены на исследованиях и общении, а также на управлении проектами в области машинного обучения, однако советы будут применимы к любому, кто создает стартап или руководит технологическим проектом.

Без лишних слов, давайте погрузимся!

Исследовать

Первое слово, которое, вероятно, приходит на ум после слова «страдание», когда вы слышите «PhD», — это «исследование».

Способность эффективно проводить исследования особенно ценна в промышленности, поскольку многие коммерческие продукты машинного обучения основаны на последних публикациях.

Двумя ключевыми аспектами исследования являются поиск и анализ.

Поиск

При любом исследовательском вопросе вам сначала нужно определить объем работы и ее место в более широкой области. То же самое относится и к запуску нового приложения — вы хотите знать рынок, основных конкурентов и их решения.

Таким образом, вам нужно будет найти как можно больше информации из статей, сообщений в блогах, статей, патентов или выступлений на конференциях, посвященных тем же или похожим проблемам. Так с чего же начать?

  • Простой запрос в Google был бы хорошей отправной точкой, однако есть и специализированные инструменты, такие как Mendeley, которые очень помогают, когда дело доходит до поиска научных исследований.
  • Google ученый также является очень мощным инструментом, когда речь идет о поиске релевантной работы. Вы можете искать по ключевому слову или имени автора. После того, как вы нашли соответствующую статью, вы можете либо просмотреть работы, которые цитируют эту статью, либо посмотреть, какие статьи Google посчитал релевантными.
  • Другим источником информации являются материалы конференций или журналы — например, поиск по ключевым словам оценка качества изображения на веб-сайте IEEE для транзакций по обработке изображений.
  • Веб-сайт IEEE также полезен тем, что позволяет просматривать документы, на которые ссылается данный документ.
  • У многих авторов есть веб-страницы с их исследованиями — обычно там тонны полезных ссылок. У аспирантов (которые являются первыми авторами большинства статей по компьютерным наукам) будет более узкая область исследования по сравнению с признанными учеными с десятками сотрудников.
  • Репозитории GitHub, связанные с публикациями, также являются очень полезным источником информации — очень часто вы найдете ссылки на тесты и наборы данных. Иногда вы также просматривали список людей, которые используют репозиторий и подняли вопросы.
  • Главное быть методичным, последовательным и настойчивым.

Теперь, когда у вас есть тонна информации, вам нужно прорваться через шум.

Анализ

Одной из проблем извлечения релевантной информации является преодоление шума. Академия известна своей позицией опубликуй или умри, часто подталкивая исследователей к публикации, не имея достаточно времени для глубоких исследований. Итак, как избавиться от ненужной работы? Расставьте приоритеты на основе:

  • Список авторов и их принадлежность — известны ли авторы в данной области и происходят ли они из заслуживающих доверия учреждений.
  • Количество цитирований, хотя это и не всегда хороший показатель (особенно для недавно опубликованной работы), высокое количество цитирований указывает на то, что работа используется и признается в данной области.
  • Конференция или журнал, в котором опубликована работа; учитываются как большие, так и маленькие конференции — небольшие нишевые конференции, специализирующиеся на одной конкретной области, так же ценны, как и более крупные площадки с множеством тем. Важно отметить, что представленные материалы должны пройти экспертную оценку с низкими факторами приемлемости.
  • Формат статьи — умение использовать хорошие графические пакеты и знакомство с латексом (языком сценариев и фреймворком, широко используемым в STEM для написания и редактирования статей) часто являются хорошим показателем усилий, приложенных для того, чтобы сделать работу доступной для читателей. читатель.
  • Если в разделе методологии есть раздутая математика, и требуется отдельная таблица для хранения используемых символов, скорее всего, статья написана не очень хорошо. Вы потратите значительное количество времени, просто следя за греческим алфавитом.

После того, как начальное сканирование выполнено и стопка бумаг уменьшена как минимум вдвое, неплохо было бы копнуть глубже:

  • Чтение реферата помогает определить, соответствует ли работа направлению.
  • Записи выступлений на конференциях (их много на YouTube) — хороший способ получить представление о работе с высоты птичьего полета.
  • Чтобы глубже понять работу, я читаю статьи вслух, выделяя отдельные идеи разными цветами.
  • В хороших статьях результаты будут сообщаться с использованием нескольких метрик для нескольких наборов данных, а для обеспечения достоверности сравнения будут повторно запускаться методы сравнительного анализа (вместо того, чтобы брать результаты непосредственно из исходных статей).

Коммуникация

Самые успешные исследователи также являются отличными коммуникаторами! Хотя делать новые открытия важно, не менее важно убедиться, что ваши коллеги, критики и широкая аудитория понимают суть. Если вы не можете донести свои идеи, они бесполезны.

Навыки письма

Ожидается, что аспиранты будут публиковаться, в идеале на ведущих площадках. Однако их довольно сложно пройти. Например, одна из лучших конференций в моей области — У AAAI менее 15% принятых в 2022 году. Когда конкуренция настолько высока, навыки письма часто являются ключом к принятию работы.

Следовательно, одним из первых обязательных курсов для аспирантов компьютерных наук первого года обучения в Кембридже является курс письма. Из-за большого культурного разнообразия поступающих студентов не все из них привыкли к академическому письму в западном стиле — на самом деле существует разительная разница между восточным и западным стилями письма. Итак, каковы же особенности хорошо написанной статьи?

  • Будьте лаконичны. У конференций очень строгие требования к форматированию и ограничения по количеству страниц — вы не можете позволить себе роскошь быть многословным. Одним из упражнений на уроках письма было сокращение абзаца из 300 слов до предложения из 20 слов. Как правило, предложения не должны быть длиннее 1,5 строк.
  • Будьте точны — по той же причине избегайте пустых утверждений и очевидных фактов, вам нужно привлечь внимание читателя в первых 1–2 предложениях. Если вы хотите, чтобы вашу газету читали — вам нужно выделяться из толпы.
  • Если идею нужно объяснить дважды или она неоднозначна, абзац нужно переписать. Четким индикатором того, где необходимо изменение, является структура, начинающаяся со слов: «Другими словами…».
  • Изображения — очень мощный инструмент для передачи информации. При работе с изображениями думайте сначала о рисунках, затем о тексте и следите за тем, чтобы сюжеты и подписи к ним были достаточно информативны сами по себе — без ссылок на основной текст статьи.
  • Существуют миллиарды различных инструментов для создания красивых картинок. Я активно использовал бесплатные — draw.io и Inkscape (в частности, для пакета texttext, который позволяет встраивать латексные формулы в изображения).
  • Есть также несколько статей о том, как делать хорошо отформатированные фигуры. Мне понравился этот. Пожалуй, самая важная черта хорошего сюжета — размер шрифта. При встраивании рисунка в статью размер шрифта должен соответствовать размеру шрифта в самой статье.
  • Следуйте схеме «что, почему, как». Что? Первые 1–2 предложения каждого раздела (абзаца) должны давать общее представление о том, о чем идет речь. Почему? После обзора (или одновременно) мотивируйте, почему эта тема важна. Читатель будет более заинтересован в изучении деталей, когда будет знать, почему они важны. Как? Как был достигнут результат или как была решена проблема.
  • Будьте последовательны в обозначениях и терминах. Убедитесь, что символы на графиках и в тексте совпадают.
  • Используйте Grammarly, даже если вы носитель языка.
  • При вычитке читайте вслух. Это поможет вам сохранить концентрацию.
  • Всегда просите кого-нибудь еще прочитать ее.

Написание касается не только документов — при написании электронных писем также будьте точны и лаконичны, если вам нужно попросить о помощи, убедитесь, что вы сузили круг вопросов, где именно нужна помощь, будьте конкретны — сделайте домашнее задание. В Интернете есть множество курсов по академическому письму, я бы порекомендовал курс Научное письмо от Coursera.

Представление

Аспиранты постоянно отрабатывают свои навыки проведения презентаций: от пятиминутной презентации в лифте до нового друга в баре до часовых выступлений на конференциях. Обычно презентация состоит из двух основных компонентов – текста и слайдов.

Текстна первом месте, его можно дорабатывать по мере компиляции слайдов, но сначала нужно определиться с тем, о чем вы будете говорить, и только потом создавать презентацию.

  • Презентация может иметь несколько целей: от взгляда на проблему с высоты птичьего полета до объяснения всех мельчайших деталей. Тем не менее воспринимать информацию на слух без возможности перемотки очень сложно, поэтому чем проще текст, тем лучше. Дайте аудитории время наверстать упущенное — никаких сложных идей одна за другой.
  • Чтобы понять, что важно для презентации, очень хорошим упражнением является краткое изложение содержания за одну минуту, своего рода презентация в лифте.

Слайды предназначены для того, чтобы помочь вам визуализировать, а не повторять слово в слово ваш сценарий, например:

  • Каждый слайд должен занять примерно минуту времени докладчика. Это дает зрителям достаточно времени, чтобы прочитать и понять текст на слайде, и в то же время побуждает докладчика не усложнять слайды.
  • Презентация — это визуальный контент, и главное — визуализировать, а не перегружать текстом. Четкие диаграммы, никаких эффектов и только соответствующие изображения. Не более пяти коротких пунктов на слайде.
  • Первый слайд является вступительным — с ключевой информацией, авторами, названием презентации, членством и логотипами финансирующих органов. Второй слайд обобщает информацию о докладчике (вас). Третий слайд описывает содержание презентации и перечисляет ключевые разделы.
  • Последний слайд, на котором вы обычно спрашиваете у аудитории, есть ли у них какие-либо вопросы, вероятно, будет самым длинным на дисплее — используйте его с умом, либо подведите итоги презентации, либо вставьте полезные ссылки.
  • QR-коды для полезных ссылок — это новая область, которая может помочь аудитории быстро найти информацию, на которую вы ссылаетесь.
  • Не забудьте номера слайдов, если аудитория захочет вернуться во время сеанса вопросов и ответов.
  • При подготовке неплохой идеей будет записать себя и пересмотреть запись через несколько часов — всегда помогает при работе над темпом.
  • Создавая постер, а не презентацию, имейте в виду, что во время постерных сессий ваша аудитория сначала будет изучать постер (на нем должно быть достаточно информации, чтобы понять документ). После того, как человек изучит плакат, он сможет задать вопросы. И здесь изображения послужат своей цели. Мне предложили разделить 30%/70% текста/изображений.

Выступления на ведущих конференциях всегда кажутся плавными и непринужденными, как будто ведущий говорит на месте. Здесь нет никакой хитрости — презентации репетируются снова и снова, и после дюжины повторений вы получаете естественный поток.

При записи презентации лучше иметь готовый текст перед собой — это сэкономит вам кучу времени. В PowerPoint есть очень мощный инструмент для записи презентаций. Убедитесь, что у вас есть хороший микрофон — звук имеет значение.

Наконец, ваш голос имеет значение, и было бы неплохо посещать уроки вокала. Я взял эту.

Работа в группе

Университеты прилагают много усилий для того, чтобы студенты STEM получали достаточный опыт совместной работы во время выполнения бакалаврских или магистерских проектов. И хотя это хорошие ускоренные курсы по работе с реальными проектами, взаимодействия обычно недолговечны и не требуют повседневного взаимодействия.

Командная работа

Доктора философии требуют сотрудничества, и одно из неизбежных долгосрочных отношений, которые должен построить каждый аспирант, — это отношения со своим научным руководителем и остальной частью исследовательской группы, а это означает, что вы неизбежно разовьете некоторые из этих качеств:

  • Владение своей работой — будьте ответственны за каждую строку кода и каждый абзац, который вы пишете. Вы можете не быть экспертом и даже не знать ответа, признайте это и сделайте домашнее задание и приступайте к нему.
  • Не оправдываться, если что-то пойдет не так. «Это не моя работа, чтобы заботиться об этом» — это то, что вы никогда не должны говорить вслух.
  • При объяснении обязательно используйте термины и примеры, доступные аудитории.
  • Игнорирование границ, если это необходимо для завершения вашего проекта. Если вы видите проблему, и она не в вашем регионе, поднимите ее и предложите помощь в ее устранении.
  • Думайте о влиянии ваших решений на других членов команды, особенно с течением времени. Простой пример — документирование вашего кода, убедитесь, что другие могут легко его использовать.
  • Учитывая будущие результаты проекта — масштабируемо ли ваше решение? легко ли он интегрируется с остальной частью проекта?
  • Научитесь воспринимать критику. Лучший способ научиться этому — развивать мышление роста, как в книге Малкольма Гладуэлла Выбросы: история успеха.
  • Заранее поднимайте проблемы — пожалуй, лучший совет по работе, который мне когда-либо давали. Чем раньше вы их поднимете, тем раньше сможете исправить. Люди ненавидят, когда вы приходите к ним с проблемами в последнюю минуту — но вы знали об этом раньше.

Многие из упомянутых здесь аспектов хорошо выражены в качествах, которые Amazon ищет в своих сотрудниках.

Работа в команде никогда не бывает беспроблемным процессом, и для преодоления бури профессиональных отношений есть два урока, которые я усвоил из докторской диссертации. Первый — честно ответить на вопрос: Вы хотите быть правым или счастливым? и еще одно, чему я научился на собственном опыте, гласит: Критикуйте наедине и хвалите публично. Немало полезных советов я нашел в книге Криса Восса Никогда не разделяй разницы: ведите переговоры так, будто от этого зависит ваша жизнь.

Лидерство и управление проектами

Один из моих друзей отметил, что докторская степень — это идеальное место для изучения основных принципов управления проектами — вы получаете много практики, каждая публикация — это новый проект, и очень редко на начальном уровне вам доверяют этот уровень. ответственности — управление всем пайплайном от исследования до поставки.

  • Всегда выделяйте больше времени, чем вы ожидаете, что проект займет. Канеман в Думай быстро и медленно привел хороший пример из собственного опыта. Где группа ученых хотела написать книгу, и перед тем, как начать, каждый участник сделал прогноз, сколько времени займет работа. Возможно, неудивительно, что все недооценивают.
  • Во-вторых, создайте простое решение, а затем усложните его. Обязательно регулярно спрашивайте себя: «Является ли то, что вы сейчас делаете, важным для проекта в данный момент?». Сначала сконцентрируйтесь на критических частях.
  • Ставьте четкие цели — Королев (великий русский инженер) якобы сказал: «80% успеха проекта — в правильно сформулированных задачах и целях».
  • Делегат. Очень заманчиво погрузиться в проблему самостоятельно, однако прояснение зрения, чтобы иметь возможность видеть на несколько шагов вперед, более важно для того, кто должен вести за собой других.
  • Убедитесь, что каждый разговор записывается либо по электронной почте, либо протоколы отправляются позже — это позволяет команде в целом быть частью процесса, а также полезно оглянуться назад на незавершенные задачи или даже для разрешения конфликтов.

Заключение

Возможно, основная трудность в развитии навыков межличностного общения заключается в том, что очень трудно обнаружить, что вы что-то упускаете. Точно так же трудно заметить, что вы его приобрели. Я узнал, что мои навыки письма улучшились только после того, как я перечитал свой отчет за первый год (оцениваемая часть работы, обобщающая достижения за первый год вашей докторской диссертации). Это не было ужасно, однако имело огромные возможности для улучшения. Однако во время написания мне казалось, что я не смогу создать ничего лучше этого…

Большинство навыков приобретается путем повторения — обычно здесь нет хитрости. Вот почему некоторые мягкие навыки легко развиваются во время докторантуры. В течение трех (в Великобритании) до пяти (в Штатах) лет кандидат проходит повторяющиеся циклы публикации, которые включают исследования, управление проектами, написание статьи, защиту и презентацию. Снова и снова навыки, полученные в каждой из этих областей, совершенствуются и очищаются.

Есть несколько инструментов, книг, курсов и статей, которые я упомянул в этой статье, которые могут оказаться полезными для вывода ваших навыков межличностного общения на новый уровень:

Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею с другом! Чтобы узнать больше о темах машинного обучения и обработки изображений, нажмите подписаться!

Понравился автор? Оставайся на связи!

Я ничего не пропустил? Не стесняйтесь оставлять заметки, комментарии или сообщения прямо в LinkedIn или Twitter!



Девять инструментов, которые я хотел бы освоить до получения докторской степени в области машинного обучения
Независимо от того, создаете ли вы стартап или совершаете научные прорывы, эти инструменты выведут ваш конвейер машинного обучения на новый уровень…
em>в сторону datascience.com





Acing Machine Learning Interviews
Руководство и ресурсы по подготовке к интервью по машинному обучению.towardsdatascience.com