保研分享：统计到机器学习

YufeiKuang

写在前面

笔者本科就读于南大匡院统计方向，现保研至中科大信息科学技术学院王杰老师的 MIRA 实验室，组内研究方向为机器学习、强化学习和自然语言处理。
这篇文章我会对保研过程需要注意的点做一个简单的梳理，作为后来同学的一个参考。也祝 17 级的你们无论出国保研还是就业，都能收获自己满意的去向。


个人基本情况


笔者本科院排名31/101（我们学院属于拔尖计划，保研排名不作参考），6级分数551，曾获南京大学人民奖学金与拔尖计划奖学金。
科研经历方面，保研至MIRA前我曾在做自然语言处理的组里呆过一段时间，但在老师指导下泛读了一些论文后发现自己对这个方向兴趣不高，反而对机器学习里用于控制和博弈的算法更感兴趣，于是保研时转到了强化学习相关的方向。
因此给大家一个建议：在有了一定数理和编程基础后，提前进入实验室非常有必要，因为：

• 对于明确了以后想要做哪个方向的同学，提前进组可以提前积累相应方向的科研经验，这会让你在保研竞争时相比不熟悉这个方向的同学更有优势
• 对于还不确定以后想做什么的同学，提前进组也是多了一次宝贵的试错机会（我自己就是很好的例子）
  

方向选择


本科统计的同学继续深造的选择，一般主要为以下三个

• 继续统计学相关方向
• 转商科相关方向，如金融/金工等方向
• 转计算机相关方向，比如去机器学习相关的方向
  

这里提醒一下：

• 关于统计方向：保研时“概率统计”和“统计”并不是同一个方向，前者偏数学，后者偏应用，两者往往也开设在不同的院系
  

我最后选择了转到机器学习方向，主要原因有

• 机器学习方向非常好地综合了代码能力和数学基础，概率统计相关的知识在这里会非常有用
• 机器学习近年来发展火热，有很多有趣的且亟待解决的问题，无论是做科研还是做项目，都会有很多有趣的问题等待解决
  

机器学习下面又细分了非常多的子方向，不同子方向研究的内容和需要的能力也相差极大。如何具体选择子方向，由于每个人的兴趣和擅长都不同，我不好给出推荐。想要了解的同学可以自行在知乎上搜索，里面有各个子方向研究内容的详细介绍和比较。


复习计划


我在大三下学期开始前制定的计划是：

• 信息搜集方面：3-4 月尽可能全面地搜集实验室和导师的相关信息
• 数学方面：4月份复习完数分、高代；5月份复习完概率论、数理统计、随机过程。其他的诸如实变、抽代之类的因为和目标方向关系不大（主要是复习门槛太高....），就没有考虑复习了
• 代码方面：6月份开始全力准备机试，这样在保研夏令营开始时能够让自己处于最好的状态
  

回过头看，当时制定的计划整体还是晚了。如果我不是在6月初就已经定下合适去向的话，那么6月开始将会非常仓促。所以建议大家制定计划时，在我计划的基础上提前1个月左右。
此外还大家一个建议：联系导师的原则是越早越好。因为top的导师的组研究生申请竞争会非常激烈，早一些联系能够给老师留下积极的印象，也能让老师有更多时间深入了解你，会相对而言更有优势。


夏令营信息收集


关于保研夏令营信息获取的渠道，这里主要推荐：

• 保研论坛：这个基本算是最全面最方便的保研信息获取渠道了，绝大多数学校的夏令营简章都能在这里及时获取
• 保研公众号：相关的公众号包括保研论坛、易保研等，会有一些不错的保研信息和经验分享等内容
• 每个学校的招生官网：该校保研的一手信息都能在对应的招生官网找到。优点是信息最准确；缺点是需要自己动手逐个查询，效率较低
  

其他诸如保研交流QQ群之类的，里面相对鱼龙混杂，不做特别推荐。


导师选择


查到了夏令营信息后，第二步是找到感兴趣导师或实验室的详细信息，这个最直接的方法就是看导师的个人主页。
需要强调的是，一个好的导师、一个靠谱的组对研究生生涯的作用至关重要。那么如何选择一个靠谱的导师和实验室呢？
首先是判断导师的学术水平如何，最直观的体现就是导师组里的 publication，具体而言：

• 组里导师作为一作的文章直接体现导师个人的学术能力
• 组里导师作为通讯（通常在作者列表里最后一个名字）的文章直接体现导师培养学生的能力
• 组里文章中顶会文章所占数量和比例直接体现这个组的整体科研实力
  

对于机器学习领域，ICML 和NIPS(NeurIPS) 一般算是公认的最有影响力的两个会议，因此也可以作为一个组科研实力的硬指标。
接下来可以进一步了解导师的口碑，了解的渠道包括

• 导师评价网：一个匿名评价导师的网站，能够有效地帮助筛选掉一些口碑特别不佳的导师
• 知乎：上面有很多学生对自己导师的评价,并且实名的回答往往比匿名的会更靠谱些
  

最后，还有一些其他的小tips可以作为参考

• 相比较而言，年轻的导师往往会有更多的时间亲自指导学生，和学生的关系也往往更融洽
• 有一定 title 的导师（如青千、优青、杰青）往往科研经费会更富足。而机器学习领域里，充足的经费、良好的硬件设备是做出好工作的前提
• 如果有认识的学长学姐在导师的实验室里，他们对导师的评价至关重要
  

保研准备


保研过程里需要准备的材料很多，比如

• 一份能够全面展示自己的简历(最好中英文各准备一份)
• 你的成绩单、排名证明、获奖证书、四六级证书等硬件材料的纸质版与扫描版
• 有的学校可能还会要求有推荐信和研究兴趣说明，如果可以的话，最好也能够提前准备好
  

除了这些，最重要的还是

• 给有意向的导师主动发邮件介绍自己！
  

我是在5月中旬在保研论坛看到了科大信院MIRA Lab的招生广告，然后试着发了封邮件介绍自己，才有机会来到了科大。现在想来仍然觉得非常的幸运，能够有机会遇见一位非常优秀的导师，以及一群优秀的实验室师兄师姐们。
MIRA Lab的负责人王杰老师很注重对录取同学的全面考核，从收到回复邮件到确认录取有接近两周时间。这接近两周的时间，既是实验室对我个人的全面考核过程，也是我对实验室详细了解的过程。正是有了一段这样的过程，才能帮助双方最终都做出慎重的选择。


我的参营经历


在准备夏令营申请时，我的思路是先确定想去的导师或组，再根据其所在的院系申请对应的夏令营。所以当时申请了南大本校的lamda组、科大信院MIRA实验室、自动化所、复旦大数据学院等，这几个组的初审也全部过了。但通过了MIRA的考核后，我认为已经找到了和自己志同道合的地方，于是最后就只参加了科大信院一个夏令营。
这里我简单介绍一下科大信院的夏令营情况。


中科大信院


科大信院的夏令营一共三天，前两天主要是讲座和参观（参观了几个重点实验室和科大讯飞）。在这个过程里会有志愿者按小组协助安排大家的行程，所以如果想要了解一些从本校学生的角度出发的关于信院导师和实验室的信息的话，向小组的志愿者打听是很好的方式。
信院的夏令营没有机试，所以第三天的面试是决定你是否通过的主要依据。面试是多对一的形式，多个老师面试一位同学。进去之后先要求作一个自我介绍，接下来应该是看了我的成绩单后问了两个课程相关的问题。一个是举出《数理统计》这门课内容的一个具体应用的例子 ；另一个是介绍一下我上的《人工智能导论》讲了哪些内容，然后根据我的回答问了我对“贝叶斯网络”的理解。
两个问题难度都不大，所以我大概5分钟就完成了面试。这里也可以看出，夏令营面试时的考察往往不会问得太细节，更多是考察你对知识的整体理解和把握。


最后：打个广告


大三保研结束后，我就提前进入了读研所在组里进行学习，目前在组里已经呆了一个学期。王杰老师学术水平很高，能够花很多时间亲自指导学生。组内科研氛围浓厚，朝气蓬勃。同学们都很优秀很上进，大家相处非常融洽。
此外，组内有完整的基础训练规划，进组后的第一件事就是完成相应的基础训练（主要为数理基础的训练），为接下来的科研道路打下扎实的理论基础。由于我是从理科跨保过来的，刚进组时代码能力略有欠缺，也是在组内师兄们的指导和帮助下，才得以让我顺利跨过最开始时的痛苦阶段，代码能力得到了迅速的提升。相比本科三年，可以说在组内的每一天都能切实地感受到自己的进步。
因此，在文章的最后给我们组打个广告，欢迎17级感兴趣的同学联系我们~


招生主页见：http://staff.ustc.edu.cn/~jwangx/admission/MIRA_Admission_2021.html


最后，祝17级准备保研的你们都能顺利升学，收获自己满意的去向！

                              

每月一次的组内团建活动

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全组一起去巢湖旅行

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autumnleaves

编程能力比较欠缺，计算机能力不太行，就只会一些常用软件matlab，python，R的常用语法；难的语法框架不太了解（自己确实很想进一步学习，但为了保证排名，时间基本都放在课程学习上了）。因为也知道不建立在应用的理论学习是走不远的，所以我非常想向往学长上面写的“代码能力得到了迅速的提升。相比本科三年，可以说在组内的每一天都能切实地感受到自己的进步。”
像我这样的情况有机会嘛？