如果我没有那么优秀，我研究生阶段选择机器学习方向还有出路吗？
我就是研究深度学习的，做了一些深度学习应用的文章，正在往底层系统转。我劝题主正视自己，把代码技能磨练好，多刷leetcode，计算机的底子打好，能在大厂找个开发岗例如后端开发就挺好的。开发活多，招的人多。  硕士时间很短，机器学习入门容易，深挖很难很玄学。搞机器学习风险实在是大。实在想搞，后面也有一些建议。 具体原因如下：  1.机器学习应用代码做出来非常简单，但把效果做好挺不容易，没有明确的方法论。大多数情况模型不work，自己都是一头雾水，不像其他技术可以打log去找bug。模型调优靠的是大量借鉴别人的idea，加上一些灵感，再加大量的实验（我都是10块卡并行验证idea，调参，调结构）。这些玄学技巧你确定研究生阶段可以掌握么，如果说掌握不了，还没有顶会文章。我认为就业会是很惨淡的。现在最火的GAN，BERT之类。理解起来用起来都不难，没什么门槛。但我觉得能做出这种结构的人真的是天才。  2.如果说你想做底层算法+底层系统。我劝你放弃吧。研究生阶段那一两年时间去搞这玩意，和大牛比起来，可能还没法入门。机器学习的算法和计算机的组合优化算法没太多关联，是另一个体系，主要包括优化，概率，矩阵等等，看看VAE这篇paper就能感受一二了。搞这一块做计算机的人没有什么优势。而做系统，造轮子..这个就放弃吧，不要为难自己。我在研究系统和库，但也是达到博士毕业要求了才敢去投入系统方面的工作，这块工作量大，难度大，花很长时间都不一定出得来成果，不要老盯着陈天奇那种.. 3.至于算法岗就业，答主没参加过校招，就贴几个其他大佬的回答，仅供参考。不过据我所知，身边的人拿到offer的一般是博士有顶会。或者硕士背景很好比如清华或者强985学校本科，然后把LeetCode刷穿的那种。 对于机器学习这种，入门极容易，深挖极坑的方向。若没有很好的背景，我真的觉得远不如去搞搞后端什么来的实在。非大佬慎入坑。  若题主头铁，我这里有一个建议，也就是我走的路，花一个月时间，先把市面上的公开课例如李宏毅，231n等刷了，然后开始找近两年顶会开源的paper，看看有没有办法改进，或者找一些kaggle竞赛，看看做出来效果如何。如果说完全一脸蒙蔽，那就退了吧。