机器学习|在“谷歌大脑”工作的一年，我都学到了些什么？( 三 )

事实上，我在谷歌大脑的大部分导师都鼓励我报考博士项目。只有一位研究员强烈劝阻我不要继续读博士，把这段经历比作 “心理折磨”。我被他的暗中警告吓坏了，我没有提出任何后续问题，他也没有详细说明，我们的会面很快就结束了。
一直以来，除了机器学习，我还对凸优化感兴趣，这是计算数学的一个分支，涉及到做出最优选择。凸优化在现实世界中有很多应用，SpaceX用它来降落火箭，自动驾驶汽车用它来跟踪轨迹，金融公司用它来设计投资组合，机器学习工程师也用它来训练模型。虽然研究得很透彻，但作为一种技术，凸优化仍然是年轻的、小众的。我怀疑凸优化有潜力成为一项强大的、广泛使用的技术。我有兴趣做这项工作，一点数学和一点计算机科学的结合，以实现其潜力。我在斯坦福大学的导师是斯蒂芬·博伊德（Stephen Boyd）也许是世界上最顶尖的凸优化应用专家，我实在不能错过在他的指导下进行有益研究的机会。

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SpaceX解决凸优化问题，以使其火箭着陆，使用CVXGEN了，斯蒂芬·博伊德的斯坦福实验室开发的二次元编程的代码生成器。
从我离开谷歌开始读博士到现在已经一年多了。从那时起，我与实验室合作发表了多篇论文，其中包括一篇让自动学习凸优化问题结构成为可能的论文，填补了凸优化和深度学习之间的空白。我现在是CVXPY的三个核心开发者之一，CVXPY是一个凸优化的开源库，我对我的研究和工程项目有完全的创造性控制。
谷歌大脑有很多东西让我怀念，最怀念的是我的同事们。但现在，在斯坦福大学，我可以与一群极其聪明和充满激情的人合作并向他们学习，他们中有纯粹的数学家、电气和化学工程师、物理学家、生物学家和计算机科学家。
我不知道毕业后会做什么，但现在，我很开心，也学到了很多东西，做了一点数学方面的事情，写了一些论文，发布了一些真正的软件，并同时探索了几条研究路线。如果我很幸运，其中一个可能会有突破。
【机器学习|在“谷歌大脑”工作的一年，我都学到了些什么？】译者：蒂克伟