近日，一位即将硕士毕业的网友向网友求助，“强化学习专业的博士毕业后的职业前景如何？”这位网友介绍说，他正在写一篇关于分层深度强化学习（RL）的硕士论文，并说这是人工智能领域一个非常有趣和有前途的课题。然而，强化学习的就业机会不如深度学习，需要更多的研究才能在许多实际案例中使用。目前有网友表示收到了两所大学的博士offer，一所是关于使用深度学习技术的RL领域，另一所也是与深度学习相关的，比如时间序列和计算机视觉。网友们表示，对深度学习的喜爱程度一般，在任何类型的深度学习中都不会遇到困难。此外，他也更喜欢研究工作，更喜欢在私营公司工作，因为他想看看自己的工作如何应用到现实生活中。虽然我比较喜欢RL相关的PhD项目，但是你觉得哪个项目更符合我的预期呢？DL和RL首先我们弄清楚什么是深度学习和强化学习？深度学习训练对大量数据的计算以发现模式，然后使用该模式对新信息进行预测。例如，训练深度学习算法识别照片中的猫可以输入数百万张包含猫和不包含猫的图像。然后程序将通过对图像信息进行分类和聚类来设置模式。这些模式为预测模型提供信息，该模型可以根据一组新图片进行检查，并根据使用训练数据创建的设计预测它们是否包含猫。强化学习是一种自主的、自学的系统，基本上是通过反复试验来学习的，更像是个体人类学习新事物的过程。以您小时候学习骑自行车为例。跌倒之后，你会慢慢积累，发现有效的方法。强化学习也是如此，它以优化奖励为目标执行任务，换句话说，它学习实现最佳结果。可以说深度学习和强化学习是两个学习体系。同时，深度学习和强化学习并不相互排斥。例如，深度强化学习就是深度学习和强化学习相结合的产物。网友献计献策针对这位Reddit网友的困惑，不少网友也给出了自己的建议。“读博士的时间很长……虽然你没说是在哪所学校读的，但起码要三年，甚至可能更长，我读博士就花了七年！”而你也不能用现在的求职市场去揣测你博士毕业后要干什么。近年来越来越多的研究生涌入这个领域，这个领域的门槛会越来越低和更低。五年后，同一个计算机视觉专家就不会这么厉害了，因为这个领域可能已经商品化了，但是强化学习到时候会有更大的发展。（看看Deepmind这五年有多少突破……如果这个领域最后转向产业化，我也不会感到意外。）还有一个问题就是你读的大学好不好，你和你上司的关系怎么样。如果可以的话，一定要选择一位好的导师（尽管你可能会遗漏这方面的信息）。名牌大学可以让你在博士期间取得不凡的成绩。所以如果你关心自己未来的就业前景，去名校是至关重要的。但总的来说，博士是一个漫长的旅程，肯定会很艰难。所以如果我是你，我会谨慎选择一个感兴趣的话题，因为你想成为那个领域的专家。“获得博士学位，然后去研究型职位。”“你读的是什么领域的博士？在强化学习方面？另外，如果有必要，是否很容易切换到另一个领域？”“如果你的兴趣更广泛，我建议你读个视觉博士，这样你可以有更丰富的经历。”“事实是，我对强化学习基本一无所知……我在写硕士论文时对强化学习有了更深的了解。”“这样的话……我建议你去读强化学习的博士。因为当你成为一个领域的专家时，你将能够接触到其他你感兴趣的领域。我更有信心.那时我在攻读硕士和博士的专业是强化学习，所以我告诉你的建议就是我想做的。“就找工作而言，强化学习不比时间序列和简历更受欢迎吗？”去读个博士吧。在你感兴趣的领域。没有人会让你很难做博士项目。另外，永远记住，深度学习有点被夸大了。这就是为什么深度学习相关的工作势不可挡……不要让这种趋势妨碍你真正想学的东西。”
