去加拿大跟Bengio读硕vs斯坦福全奖ML博士，选哪个？

转自：新智元

最近，有Reddit网友提问：被Bengio接收为硕士生，和被斯坦福大学的博士项目全奖录取，该选哪一个？

当然，他目前还只是yy。

他在帖子里提出一个有趣的问题——为什么人们谈起机器学习的博士项目时，总是优先想到美国的学校，而不是加拿大或欧洲的呢？

由此，网友在帖子里分成两派，有的觉得读ML的博去美国好，有的觉得去加拿大好。

Yoshua Bengio

其实跟我们一样，老外也会看重学校的排名。

很多人会觉得斯坦福、CMU、MIT以及UCB这样的学校是最好的，尽管这些学校的教授并非都是明星大牛。

虽然这些排名前4的美国学校确实拥有一流的教授，但也有很多杰出的教授在不是排名前4的学校工作。比如，Yann LeCun在纽约大学的科朗数学研究所， David Blei在哥大。

挺美派

1.学术大牛随手捞

为什么很多人在申ML博士项目的时候，总是优先考虑那些美国的名校呢？

不可否认的是，美国排名靠前的学校，往往拥有更大更完善的生态系统。

有网友给出了相当有力的论据：如果你能申请到美国TOP 4的名校，你可以选修大神级的系外课程——比如跟Gilbert Strang这种级别的大牛学applied math，跟Marc Raibert或Rodney Brooks这样的大佬学robotics。这种机会也许能改变你的人生。

而且在TOP 4的学校，周围时不时地就会有新的公司成立，一周的每一天里都会有行业顶尖大牛举办的研讨会，跟你在操场上打篮球的没准就是哪个系的教授。

相比之下，即使是在多伦多大学这样的好学校，除了ML专业的课，你大概无法在系外拥有如此梦幻的机会。

的确，美国的的专业会更全面，这点是加拿大的学校比不了的。

Richard Zemel就离开了多伦多大学，去了哥大，并且似乎会成为哥大的终身教授。他的妻子也在哥大任职。

Richard Zemel

2. double的钱，移民，创业

更有网友列出了无法反驳的理由：钱给得够多。

西雅图的博士工资几乎是温哥华的2倍。在美国读Phd，对于移民也非常有利。当然如果本身就有身份，那这层好处就可以忽略了。比如Ian Goodfellow、Andrej Karpathy和Ilya Sutskever都去了美国。

Ian Goodfellow

美国顶级项目比加拿大和欧洲的顶级项目都更具竞争力，因为有无与伦比的薪水，和在美国创办科技企业的大大便利性。在湾区、波士顿、西雅图和纽约等地，创业文化和工业研究的氛围一般会更好。

许多大型的美国公司已将机器学习技术商业化，获得了可观的收入。而加拿大的机器学习领域还没有诞生令人惊叹的大型公司。

另外，美国过去对移民的政策比较「友好」，会讲英语的亚洲学生更喜欢去美国，因为不必学习新的外语。

（当然，政策一直在变化，现在的加拿大、德国、英国等地对移民也更加友好了，尤其是对技术工人。）

挺加派

1.这里有DeepLearning的教父

而挺加拿大派的网友，也举出了很多无法反驳的理由。

「是什么让你觉得多伦多大学不够好？多伦多大学拥有由Hinton领导的世界上最好的ML团队之一。他可是DL的教父。至于蒙特利尔大学，那是Goodfellow去的地方。肯定有人申请这些学校。」

Geoffrey Hinton

「蒙特利尔和多伦多大学绝对是以ML程序而闻名的。它们一点都没有被低估。

我认识很多人在多伦多大学获得了研究生学位，并在研发部门找到了高薪的FAANG工作。

业内每个人都非常清楚这些学位的质量。」

「给你们讲一件轶事。我参加了2017年在悉尼举行的ICML会议，并与数十名与会者谈起这个话题：既然世界各地都需要ML的学者，住在哪里比较好呢？没有人推荐美国（有几个人反对），但很多人推荐加拿大。

有趣的是，我住在多伦多的嫂子说，在过去的几年里，很多美国数据科学家都搬到了加拿大。」

「不要浪费了阿尔伯塔大学的资源！这里有Rich Sutton、Michael Bowling、Dale Schuurmans、Martha White、Adam White等。在RL imo中，它是顶尖的学校之一。」

有的网友干脆给出了心目中的ML排名：多伦多、蒙特利尔 > 麻省理工学院、斯坦福大学、CMU、UCB。

「你也可以在欧洲大学接受很好的教育，然后在顶尖的地方找到工作。这一切都取决于你是怎么做的（以及你在博士期间选择正确的项目有多幸运，因为有时成功得靠运气）。」

而面对「加拿大的这些大学在顶会上发表的论文数量很明显逊于这4所美国学校」的这类质疑，该网友干脆甩出这样一句：「论文数量是评估学术成果的一个非常差的指标。我对上述某些美国大学的造纸成果真没什么印象。」

的确，ML领域的圈内人自然知道加拿大学校在这一领域的价值，而门外汉也就看个热闹罢了。

曾经有一段时间，每位大牛都在加拿大，如果你想跟着ML领域领先的专家去读博，那就必须去加拿大。

在5年前，美国的ML领域没有追赶上之前，加拿大的学校绝对是最受欢迎的ML读博之地。

比如在业内非常出名的塔尔伯塔大学。

如果在参加计算机科学会议或者招聘时，你说自己来自塔尔伯塔大学，对方都会第一时间觉得你学的是强化学习（Reinforcement Learning）。

英国以外的第一个Deepmind分支机构位于埃德蒙顿，因为塔尔伯塔大学拥有许多最著名的强化学习研究人员（Rich Sutton、Mike Bowling、Csaba Szepesvari）。

其实加拿大的明星学者非常多，比如Joerg Sander (DBSCAN/HDBSCAN) 在阿尔伯塔大学，有Martin Ester在西蒙菲莎大学，Leland McInes (UMAP) 在图特数学与计算研究所，Joelle Pineau和Doina Precup在麦吉尔大学。不过他们通常都非常低调。

也有人说，虽然以多伦多大学、蒙特利尔大学、阿尔伯塔大学和麦吉尔大学为代表的学校在机器学习方面学术很扎实，但他们的很多大牛很久以前就被挖走了。Bengio和Sutton是为数不多留下了的大牛。

不过有人会问，系里大牛和自己有必然联系吗？大牛接收博士生的数量有限，绝大多数学生未必能接触到他。的确，有网友现身说法，表示最近Bengio的学生实际上并没有与他有太多的互动，就像大多数Facebook的员工与马克·扎克伯格的互动也不多一样。

的确，如果每个教授每年都指导50多篇paper，那么可以合理地假设，他在为学生提供建议和指导时并不是那么亲力亲为。

2.移民、生活

加拿大和欧洲都是进行ML研究的绝对好地方，生活质量高，工作与生活更平衡等。

从生活质量上看，加拿大似乎比美国略胜一筹，移民政策也更加友好。尤其是对于AI/ML，加拿大的移民政策简直不要太欢迎。

此外，根据经合组织报告，加拿大目前是世界上受教育程度最高的国家之一。

有网友现身说法，表示自己正在加拿大的大学攻读博士学位。奖学金非常可观（比获得工程学位后的入门级工作要高），保险也很便宜。并且除了基本工资之外，还有机会在国外进行带薪的研究实习和行业实习。

除了温哥华和多伦多，加拿大其他城市的租金也很便宜，比如蒙特利尔。

当然，该网友表示，自己的导师并不是学术大牛，因此申请博士也没那么难。

另外，也有人表示：其实去苏黎世联邦理工学院读博，也是非常不错的选择。

对于这个话题，您有什么看法？欢迎讨论。

参考资料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/wfgtpu/d_is_it_just_me_or_is_canadian_and_maybe_european/

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