title: 现在学机器学习会不会成为下一个通信的牺牲品？
desc: 机器学习，数据挖掘，计算机视觉 现在都是炙手可热的方向，从NIPS， ICML， CVPR等顶会的投稿人数，参与程度以及研究热度来看，都是达到了一个空前的高潮，相应地，工业界的薪水着实吸引人。这吸引了包括我在内的很多大学生，研究生想要投身其中，然而物极必反，如此多的人涌向其中，竞争激烈，供过于求也是很有可能的，等到你毕业的时候，未必有如今的高薪和发展，甚至一片萧条也有可能。几年前，通信行业大发展的时候，无数人挤破脑袋进通信，而现在呢，读完研究生毕业发现，曾经的热门高薪行业已经不再光鲜，又转向了高薪的互联网了。所以，机器学习到底会像通信一样，热了几年之后，就没有大发展了，还是会像互联网一样，在2000年泡沫破裂之后，重新成为下一个风口？置身于其中的我们应该如何作出理性的选择？不同的行业，比如互联网，通信，有没有什么本质的基因决定了他们各自的命运？
topic: 数据挖掘
content: 如前排诸位所述，工业界机器学习并不火，火的是在科研（和ppt创业）里。理性的选择：1. 留下，搞科研，代价是头发和可能并没有什么成就（以及钱）2. 走人，好好码代码。决定行业命运的东西太复杂，决定你钱途的是供求关系。你的行业越偏向理论，需求就越少。华为的财报好的很，去年上半年30的增长，然而内部裁人，校招继续缩水。所以你看，你的钱途跟公司业绩有关系，但也不是那么单纯的关系。如果10k能招到合适的人，大
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