帖子一经发出，立刻引起网友热议。网友pruby表示，我太懂这种无聊的感觉了，但你应该换一个工作方向，而不是离开。思考下一步的方向可能需要几个月或几年才能彻底确定下来，所以最好不要「裸辞」。网友shot_a_man_in_reno也赞同这个思路，并补充说你完全可以再学另一门知识，并且在那里应用机器学习的技术。他表示，我就不想在通用的机器学习领域进行研究，比如人脸监测或者NLP之类的，因为计算机毕业的人基本都是研究这些纯粹的内容，所以竞争很激烈。一个在机器学习领域有双重专长的遗传学家或者人类学家可能会做更有趣的工作。·也有人表达了他认为作者讨厌机器学习的原因。网友MinLikelihood表示，我喜欢统计学/机器学习，但我不想在这个领域有一个长期职业的原因就是：我觉得处理和分析数据很无聊。我喜欢理论上的东西，喜欢探索estimators，研究抽样方法，开发新的优化技术，而非使用它们。单纯地使用是重复性的，几年后肯定会让你感到很无聊的。还有人建议说，放心地追求自由吧！网友beexes表示，你应该永远只做让你感觉快乐的事。我有一个朋友，他就不干软件工程师了，转头开了一个餐馆，他现在应该是世界上最快乐的人了。也有人觉得，职场也是围城，你向往的地方，对于别人来说也很无聊。网友EdAlexAguilar分享说，我在量子信息领域读了硕士、博士和博士后，但现在这个领域的研究已经不能让我兴奋了。我在过去的一年里一直在做强化学习，我很喜欢这个新领域。但这并不是一夜之间发生的，事实上，我在读博士期间就已经知道我很可能会转型离开，但希望能尽可能顺利地过渡。我的猜测是，你也是如此。你不需要一个博士学位，只需要额外的精力来学习。如果你有财务压力的话，就在业余时间开始为新目标奋斗。这可能需要几年的时间，但你可以设法在有工作的情况下跳到不同的领域。也有网友从社会的角度来分析数学职场问题。网友cookiemonster1020表示，在数学/应用数学领域找不到工作的部分原因是大数据背后的炒作。当我在著名的大学做博士后毕业以后，进入学术市场时，我发现在我所在的应用数学子领域几乎没有空缺位置；相反人们即使只是做一个压缩传感的应用，也能得到教职。听取大家的意见后，帖子的发起人表示，感谢网友的分析，他目前已经开始看关于离散微分几何的网课了，未来打算探索微分几何学（ differential geometry）和机器学习结合的问题。他表示自己更愿意在应用物理学或遗传学等领域从事ML工作，而不是银行、社交媒体分析或电子商务等公司。至于讨厌机器学习的原因，主要是厌倦了那些标题为「X is all you need」的技术论文。我并没有反对发表论文的任何人，而且我绝对相信作者比我更有水平，但我对这种华而不实的论文标题感到非常不舒服。因为我在物理学或数学领域没有看到过如此浮夸的标题，这也是我不想攻读机器学习博士的一个原因。我讨厌那种风格！!并且从任何平台上学习任何在线课程都不会使你成为数据科学家或ML研究人员。很少有AI从业人员愿意花时间和精力去学习机器学习算法背后的基本数学知识。当我在面试中要求候选人解释什么是PCA时，他们只回答说PCA是一种降维技术，根本没有提到特征值、特征向量或协方差矩阵。
