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他细数了机器学习领域的「八宗罪」，让科研人员对现行的机器学习大环境进行有了新的思考。这篇文章在Reddit收到了3.1k的赞。
细数机器学习「八宗罪」
一宗罪：同行评审过程被破坏了。
NeurIPS会议中接收的论文，每四篇就会有一篇被放在arXiv上。 有些DeepMind 的研究人员公开追究那些批评他们 ICLR 投稿的评论者。虽然审稿人对这些知名机构的arXiv论文给出了拒绝的意见，但是最后仍然被一些顶会接收。
二宗罪：成果复现引发了危机。
在测试集中调整优化超参数似乎是现在的标准做法。但是，即便使用技巧让超参数得到了调优，性能是否真正提高是一件不置可否的事情。
三宗罪：崇拜主义问题。
和斯坦福，Google或DeepMind存在联系的每篇论文都会得到赞誉，BERT被引用的次数是ULMfit的七倍。ICML会议上，DeepMind海报吸引力远高于别的海报。此外，尽管NeurIPS 和ICML都是顶级ML会议，前者提交量是后者的两倍，或许仅仅是因为「神经」这个词语？
四宗罪：攻击和好斗。
前几日Yann LeCun谈论偏见和公平话题时的语气是直率的，但是攻击他的人的语气却是恶毒的，并且太多太多人选择攻击他而忽略了事件本身。人们或许没有意识到，逼迫LeCun离开推特其实没有解决任何问题。
五宗罪：逃避性别歧视和种族主义。
近日，Reddit社区一篇批判机器学习领域的文章引发了热议，获得了3.1k的赞。作者细数了机器学习领域存在的「八宗罪」，让科研人员对机器学习大环境有了新的思考。
越来越多的科研人员都选择进入机器学习这个领域。
科研人员进入领域时的初衷是「伟大」的：他们相信，机器学习能够真正的改善人们的生活。所以每年机器学习有关的顶会投稿数目几乎是成倍的增长，这些新的科研成果似乎真的能带来一个更好的未来。
Reddit社区一位作者却站出来说：「The machine learning community has a toxicity problem.」
学习这些课程，将有助于大家认识到隐私、安全、数字安全和负责任地应用人工智能等问题，将在今后变得越来越重要。
大家如果通过考试，还可以获得微软的低成本认证。项目提供七种考试语言——英语、法语、西班牙语、德语、日语、中文（简体）和韩语。这些认证还可以添加到个人的Linkedln资料中。
希望学习了这些课程，大家能进一步提高自己的技能点，在职场更有竞争力。
（编辑：烟台站长网）
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