與您的主管對話。您的主管接受了您，因此她必須認為您可以為她的研究小組提供一些幫助。不要像您在這裡那樣說出來。相反，請她提供解決方案而不是問題。例如，您需要學習問好問題。那很棒。那麼，為什麼不要求她推荐一個常用的好數據集，以便您可以開始探索不同的方法呢？

最終，您正在攻讀博士學位，這是您需要的最大的事情之一學習是如何閱讀文學作品以發現開放性問題。這就要求您廣泛閱讀。可能會幫助您的大事情是嘗試複製結果。您不是針對出版物這樣做的，而是為了更好地了解這樣做的原因，原因以及局限性。拿一份最近的論文並嘗試重新創建它。如果不能，請轉到該論文引用的較新的論文，依此類推。

我覺得很多博士生對這個領域都具有普遍的了解，但對他們的了解卻不多。作為軼事，在我博士開始之初，我發現了一篇寫在我開始幾年之前的論文，並認為“哦，不！他們解決了我認為很重要的所有問題！”我急著要我的主管向他展示出色的研究，他還向我展示了局限性以及如何解決這些局限性。在我看來，當時這些論文解決了他們的問題，但是通過花時間與他交談，我意識到那是不對的-也許數據集特別簡單，也許研究人員沒有嘗試擴大他們的研究範圍，也許算法的工作範圍受到了限制，以至於沒有實際用途。

最終，我學會瞭如何自己做到這一點，首先是尋找常見的明顯問題，然後當我變得更好時，通過更巧妙地思考-當我開始進行自己的研究並犯下自己的錯誤時。

首先，我確切地知道您來自哪裡。我還從完全不同的領域獲得了機器學習博士學位。我對計算機科學幾乎一無所知，甚至連數學背景都沒有。我從來沒有像我在博士學位的第一年那樣感到愚蠢和無能。我現在將要畢業於幾本具有高影響力的出版物，因此即使您有這種感覺，也可以正常工作。

所以這是我會做（和做過）的事情：

1. 確實會與您的主管交談，儘管您可能不願意。我幾乎可以保證她認為您的鬥爭是完全正常的並且是預期的。她處於理想的位置，可以為您提供必要的論文，以供閱讀並告訴您有關這些知識的知識。她還可以幫助您提出第一個研究問題。
2. 當您閱讀論文時，請專注於理解概念，而不是所有細節。尤其是在開始時，如果您沒有適當的背景知識，那麼試圖理解一切都會很快變得不知所措。還應嘗試自己思考研究的局限性以及下一步將是什麼。這種思考只需要實踐和經驗。兩者都會隨著時間而來。
3. 練習實際的事情。這也可以極大地幫助您理解。在機器學習中，幾乎每個問題和方法都有一個示例數據集/教程。剛開始時，僅需完成此過程並使用參數就可以真正讓您了解算法的工作原理。
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但最重要的是，放鬆一下，給自己一些時間。是的，您需要努力工作以了解該領域，但不要驚慌。理解會來。並使用您的主管，這就是她的職責所在。每個主管都知道，新博士生需要花費一些時間和金錢才能變得有用。即使是在極不可能的情況下，她也不想幫您解決這個問題，現在最好還是要一年或一年以上才能找到答案。祝您好運！

這可能是博士學位中最重要的技能：

（i）了解您不了解的東西，

（ii）了解您是否需要了解它，然後

（iii）了解如何理解。

例如：（i）如果我對正在閱讀的論文一無所知（一直在發生） ），我知道我將不得不花幾個月的時間來正確掌握基本關鍵字。這通常需要我在基本框架中從許多不同角度解決這些概念，停下來再回來，讓我的大腦“吸收”這些概念（ii）-（iii）。對我來說，與他人交談而不用擔心自己的專心，確實是（ii）-（iii）的必要條件，尤其是在我需要量身定制的說明時。如果我對整個主題感到陌生，我將盡最大努力與人們交談，以更哲學的角度理解人們對主題的看法。

（我沒有涉及任何機器學習方面，因為我將這個問題解釋為更普遍的博士問題）

除了這裡所有的好答案之外，我還有一個建議和一些令人鼓舞的話。

博士學位既是教育，又是工作，也許更是如此。因此，在學術界從事職業所需的一般技能課程以及與您所從事的主題有關的特定課程也很普遍。

因此，我建議嘗試並尋求高質量的課程機器學習課程，以熟悉該領域並獲得開始使用的技能。最多需要1到幾個星期的時間。我本人也參加了其他主題的此類課程，對我有很大幫助。如果沒有選擇，請瀏覽在線課程。

我在博士學位期間以及之後一直處於完全迷失的境地。直到我教自己如何編程並完成開發自己的軟件項目後，我終於感到自己對科學做出了貢獻，並對自己的技能變得更加自信。您在該領域工作的時間越長，您越會意識到學習永無止境，而且幾乎每個科學家內部都有不安全感。畢竟，他們只是人類。

在學術界工作可能會很忙，您必須接受自己永遠無法獲得所有可用知識的事實。尤其是在您職業生涯的早期，這種感覺可能會麻痺，而您的主管也希望知道或認識到這種感覺。您將必須找到自己的方式，如何不讓這種情況阻止您，並且隨著您不斷地嘗試和錯誤以及取得的小成就，您將變得更加自信。通過獲得知識，經驗和信心，您還將開始擁有自己的想法和見解，並更容易地發現當前知識中的差距，但是這些事情需要時間。

現在最重要的事情是努力獲得足夠的知識，以了解您應該做的事情，並為自己制定出為什麼要這樣做，為什麼要有意義的知識。後者可以幫助您更加自信，更有動力實現目標。這也將幫助您確定設定的目標是現實的還是無法克服的。

我不知道您的主管在這一領域有多強。有時，碰巧項目設置的目標所要求的技能超出了PI的專業知識範圍，並且可能低估了任務的艱鉅性。因此，如果您的主管是這種情況，則可能是她不是純粹高估了您的能力，而是或者對沒有或很少有技術經驗的人（在這種情況下為機器學習）低估了研究項目的難度。

因此，與您的主管進行健康的對話對於儘早發現上述所有品種的障礙至關重要，以便及時採取措施填補知識空白，確定局限性，評估目標的實現程度是並且在需要的情況下，如果可能的話，調整項目的過程，以取得成功的妥協。

即使對背景更合適的人，您遇到的情況也很普遍。處理一個奇怪的字段（如未知字段）的方法是實現以前所做的事情。從常識性項目開始。嘗試在虹膜數據集上運行kNN。確保獲得與其他人相同的結果。將其應用於其他數據集，觀察結果。當您執行此操作時，您將對自己的操作有直覺。

最後，轉到最近發表的工作。在邊界的盡頭，您一定會發現需要填補的空白。這可能會花費一些時間，但是如果您有足夠的決心，您將可以到達那裡。

通過教程找到一個簡單的機器學習包。我不會建議您這樣做，因為這將超出範圍，但顯然Google在這方面將成為您的朋友。它不一定是您要使用的最後一個。只是為了使事情順利進行，所以可能您的重點應該放在尋找具有良好樣本集的東西上。

安裝它。遵循教程。玩吧。然後，您應該對機器學習的實際工作原理有所了解。嘗試將實用知識與您已閱讀的理論聯繫起來。

從那裡繼續前進。也許嘗試另一個軟件包或更複雜的練習。嘗試將事情引導到您選擇的項目的方向。

簡短的答案：如果您想“自己動手”，我建議您從在線學習平台（如Udemy.com）（我目前的最愛）中學習。

您所做的特定事情並不重要；重要的是您開始創建自己的項目 s 。從頭開始完成甚至一個完整的項目後，您將很快感到勝任。優化它並使其他人將成倍增加效果。如果這是您的全職工作重點，那麼在1週的時間裡，您會覺得自己是一個完全不同的人。

第二，更重要的是大多數受訪者一直在說：與您的教授交談。您不必提出自己的問題的答案，但是 do 必須能夠闡明問題所在以及可能導致解決方案的任何想法。您甚至可以從該線程中提出建議！

不要擔心。任何知道某事的人都必須在某個時候學習它。將這次潛水帶入您感興趣的領域感到很榮幸。

只是想添加許多精美的答案和評論：作為嶄新的博士學位。候選人（很多年前），導演讓我們所有人都坐在非常非正式的位置上，向我們保證“你們都不是錯誤”，而且那裡的每個人都是因為他們獨特的背景和做出的貢獻而被選中的。

後來，我發現了“冒名頂替綜合症”，我認為這是許多學生面臨的一個非常現實的問題，必須克服。完成博士學位課程的大部分時間都超出了您的舒適範圍，無法解決工作問題，並朝著完成一些小目標邁進，這些小目標後來會加起來成為更大的工作產品。

我強烈建議您與您的顧問交談，尋找導師：擁有博士學位的人並且知道您正在經歷什麼，但是不在您的“命令鏈”中，因此您可以談論這些問題，而不必擔心在程序內部如何顯示您。

也許我現在沒有什麼要補充的，不過我現在正在學習如何學習。

我正在學習學習方法。

首先識別機器學習中您要關注的區域（機器學習核心或機器學習應用程序）

專注於一個區域並不意味著不完全閱讀或忽略另一個區域，您仍然必須

然後對該領域進行更深入的了解。

閱讀更多Survey論文（會有所幫助），而不是一般閱讀。

如果您有人問（例如您的主管），這是一個很大的優勢。

我相信您會在時間上感到滿意。只是不要放棄。

多麼不可抗拒的問題。希望您有足夠的鼓勵繼續學習其他文章。但是，作為一名科學家，您會殘留一些疑問，認為某些例子並沒有成為規則。我個人討厭這種惠顧的語氣。

因此，我想請您考慮一下博士學位的“目標”是什麼，因為這可能會影響您實現該目標的策略。我認為，這方面最重要的變量是您是否決心從事學術職業，在這種情況下，請注意遊戲規則。如果更多是個人追求，那麼您將擁有更多權力。

要回答如何“系統地朝著成功完成博士學位的方向努力”，請考慮一個反問：主要決定因素是什麼？當然，這裡有課程和學習等內容，但最終是您的上司要求。因此，除非在其他地方進行了整理，否則您可以嘗試專門與您的主管討論此事。

如果我是您（可能是過時的）主管，那麼它就會說“證明您有能力進行自己的研究”。這是其他一些答案出現的地方。至少這比我的主管告訴我的更多。

Godspeed。我們許多人羨慕您的電台。