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博士方向，深度学习和分布式存储哪个好

刚才打了半天！！！网页崩溃了！！！这个问题真的是问的好。两个都是很热门的。简单说吧，个人认为做DL偏算法好一点，虽然出文章会难点儿，但是一般质量高。分布式的话，真的，真的很有用，如果你PHD毕业想去企业的话，真心很有用。但是现在企业也很喜欢搞DL得。。。这么说，你做DL只是应用的话，搞会caffe就会发现，还是不够。。。因为你的数据太大，参数太多，还是要搞分布式存储，分布式计算。但是说实话DL还是容易出文章。我觉得你们老板真心对你好啊，让你搞一个好毕业的方向，不然等到博二博三。。。
■网友
一年多过去了，请问笔者现在做得是哪个方向？做得如何？
■网友
首先，两个方向都很好，今后的就业前景都不错，所以重点或许不是这个维度上的比较。我认为更关键的是，在任何一个方向上，你能做到什么程度。且不论机器学习或分布式系统这些热点方向，就算小众的方向，如果你能做到一流，都不用担心出路问题。所以，建议你想想自己的优势在哪里，适合哪个方向。机器学习和分布式系统的能力要求还是很不一样的。你前两年上课，数学基础课成绩好一些，还是操作系统成绩好一些？更喜欢哪门课？或者，更直接有效的方法，分别看看NIPS/ICML和OSDI/SOSP/FAST的论文，你更喜欢哪边的风格？至于好不好出文章（预警：系统方向的好文章的确不好发），五年后就业如何，都是其次的问题。当然了，如果你的目标就是混个文凭，当我没说咯:p
■网友
深度学习偏向于理论、长期，而且很有可能，多年时光浪费下去，一点收获也没有。但存储这一个方向，就很务实、不难、见效快、市场需求大。最后，别成为导师的牺牲品。国内很多导师自己烂，逼着天才学生去研究他自己的坑爹方向。如果研究不出什么，浪费的是学生的青春，怪学生自己笨，不关他事。如果研究出来了，呵呵，各种办法逼着学生把这成果变成他的。
■网友
你编程水平怎么样啊搞分布式系统啊这些你需要先把写程序技能点的差不多的。系统编程得熟练吧，用高级一点的语言快速做个原型系统得没问题吧。还有，分布式这边出论文比机器学习难的多，而且顶刊影响因子也就二点几，中科院那个排名大类都只能在3区。。。。。。当然主要还是看兴趣，不过要是考虑好毕业，还是深度学习吧。。。
■网友
深度学习+分布式计算，很热门的方向，分布式存储应用相对没那么广泛。
■网友
渣硕一枚，我觉得出文章博士毕业才是关键。可以考虑两个方向都有所涉猎，要出文章，光做存储好像不好写文章。我以前读过一篇结合“人工智能”和分布式存储的瞎扯淡的论文，很水，但是比较有新意。跨学科或者跨方向出的论文读起来感觉很有新意。
■网友
必须深度学习哈
■网友
这个要看哪边有人带。博士期间还是以培养科研技能为主比较好。方向花个半年一年说换也就换了，良好正确的科研技能却不是随随便便就能建立起来的。

■网友
【博士方向，深度学习和分布式存储哪个好】 我现在就面临这个问题，真不好选择。博士一旦选择了想再换就不容易了，代价也非常大了。楼主最后选择哪里了，恳请分享下人生经验。


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