未来 3~5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
我们应该需要再多一些知道怎么「玩数据」的人才。 掌握数据可能会比掌握模型更有价值，也更难。   现在各类视觉、语言任务都逐渐依赖少数几个流行的backbone model。模型的竞争是赢家通吃的。设计新的backbone model很困难，但是选择一个backbone model来用很容易。所以其实不需要那么多人在模型上卷来卷去。  建议大家学习的时候不要被传统学习路径束缚了，只关心模型，甚至百分之八十以上的时间都在学习各种模型。这不科学。  现在整个行业的很多面试官在面试过程中还是在主要考核关于模型（SVM、KNN等）的知识（可参考如何准备机器学习工程师的面试 ？）。这种面试方案也是相当不合时宜的。这只会有助于筛选出那些愿意overfit这类面试风格的人，并不能筛选出真正有竞争力的候选人。还好现在国内顶尖AI Lab还是有很多有见识的研究员的，在面试过程中已经避免考核老套的模型知识了。 说的再多说一点，有一些前深度学习时代影响力很不错的机器学习学者，在深度学习时代（2012年以后）影响力严重下滑。这部分学者多半也是研究传统学习模型为主的。那个年代很多魔改SVM灌水工作的影响力很快就彻底消失了。但也有一部分上个年代的学者的学术影响力能survive到现在，甚至更上层楼。多半因为他们研究的东西有比较好的理论基础，对新模型、旧模型都好用。这部分经验，值得当代学者多学习一个。  话说回来，对于目前流行的backbone models，benchmark数据集都不难。但现实世界里有大量困难的问题光靠模型是无法解决的。在模型层面，可操作的空间并不太大。 尤其是数据集本身的缺陷和低质量会导致最好的模型也效果有限。   个人建议大家可以主动学习、了解更多关于数据本身的理论和算法。 这个角度有很多好问题，兼具学术价值和实用价值。 比如，怎么处理低质量、有污染的数据集？怎么处理有特殊要求（比如隐私、对抗）的数据集？ 甚至怎么修补低质量的数据集？收集哪些数据会对任务更有帮助？  简而言之，好钢用在数据上。