从长远来看，专注于获取深度知识会获得相应的回报，尤其是在人工智能这样的领域，精通某个子方向的人往往更受欢迎。
没有耐心
我经常因为没有耐心而内疚，但老实说，在机器学习这种快速发展的领域，你很多时候会焦虑于自己吸收知识的速度不够快。
但通过对那些在职业生涯中取得长期成就的人的深入观察，我意识到，在人工智能的任何一个分支领域建立起真正的技能、知识、经验都需要时间。
我们这一代人习惯于即时满足，急于看到快速成形的结果，最终会损害我们获取知识的进度。
没有实质性项目
拥有一个自己的业余项目对机器学习生涯大有好处，但问题是，这个项目必须具备一定的水平，才能给外部评审者留下足够深刻的印象。
因此，有十个平庸的业余项目不如有两三个真正有影响力的项目，这能更好地展现出你的技术能力。正如吴恩达所说：质量胜过数量。
【 陷入|毕业陷入迷茫吴恩达教你如何成为AI业界大佬】结语
在吴恩达演讲的最后，他总结了成就成功 ML 职业生涯的三个要素：
1、一定要在有利于学习的环境中工作；
2、确保你所做的项目和工作对他人的生活有积极意义；
3、做有助于实现个人目标的决定，这将使你获得长期成功。
原文链接：https://towardsdatascience.com/how-to-navigate-a-career-in-machine-learning-according-to-andrew-ng-stanford-lectures-9e10f09047f0

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