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OK, ich vermute, dass Lawrence „Epstein“ Krauss dem Rat seines Bruders nicht gefolgt ist.

admin — Mon, 06 Jul 2026 13:10:08 +0000

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Der ehemalige Physiker der Arizona State College im Jahr 2018 gemeldet Dieser Ratschlag seines „religiösen rechtsextremen Juraprofessor-Bruders“ (das ist Krauss‘ Beschreibung, nicht meine):

Deshalb denke ich, dass Sie eine gemischte Strategie verfolgen sollten. Einerseits sollten Sie nicht aggressiv und nüchtern zum Ausdruck bringen, dass die tastende Behauptung übertrieben ist, aber wahrscheinlich das Ergebnis eines Missverständnisses in gutem Glauben ist. Gleichzeitig sollten Sie anerkennen, dass Sie all diese Vorwürfe aufgeweckt haben. Ihnen conflict nie ganz bewusst, wie verletzlich Frauen sind und wie die „Me-too“-Kampagne Jahrzehnte der Unterdrückung und Ausbeutung widerspiegelt. Sie waren sich dieser Realität völlig unwissend und unsensibel gegenüber ihr. Diese blinde Unwissenheit conflict umso unentschuldbarer, als Sie selbst eine Tochter haben. Sie versprechen absolut, dass Ihr gesamtes zukünftiges Verhalten diese neu gewonnene Erkenntnis widerspiegeln wird. Sie verpflichten sich, sich für ein Programm anzumelden (und Sie sollten sich auch anmelden, bevor Sie dieses Versprechen abgeben), das darauf abzielt, Männer für die allgegenwärtige Atmosphäre sexueller Übergriffe und Belästigungen aufzuklären und zu sensibilisieren. Sie verpflichten sich, den Relaxation Ihrer Karriere diesem Ziel zu widmen und Ihr Verhalten entsprechend dieser neuen Erkenntnis zu ändern. Sie verpflichten sich, nie wieder Gesten zu machen, die auch nur die geringste Likelihood haben, als belästigend gegenüber Frauen empfunden zu werden. Sie entschuldigen sich ausgiebig für all Ihre verletzenden Gesten in der Vergangenheit und erkennen, dass die Frauen, die sich über Sie beschwert haben, ihre Beschwerden nicht vorbringen. Du warst in der Vergangenheit zu körperlich, du warst blind für die Verletzlichkeit von Frauen, die Männern in Macht- und Einflusspositionen ausgesetzt sind, du hast diese Place und ihr Vertrauen missbraucht, obwohl du damals sicher warst, dass du nichts falsch gemacht hast. Sie wissen es jetzt besser, weil Sie die Verletzlichkeit von Frauen auf eine Weise verstehen, die Sie vorher nicht kannten. Sie bitten demütig den Staat Arizona oder jede interessierte Universität, Ihnen eine weitere Likelihood zu geben, zu zeigen, dass Sie in Wirklichkeit nichts anderes als ein fürsorglicher, aktiver Physiker sind, der jetzt mehr Respekt vor Frauen hat. Sie sind fest entschlossen, Ihre akademischen Ambitionen ohne zukünftige Ablenkungen zu verfolgen. Wichtig ist, dass Sie etwas Dramatisches tun, wie zum Beispiel 100 % der Tantiemen Ihres nächsten Buches einer Stiftung anbieten, die Frauen unterstützt, die Opfer von Belästigung geworden sind.

Herrgott, was für ein Arschloch, dem „fürsorglichen, aktiven Physiker“ zu empfehlen, seine Tochter in seine PR-Strategie einzubeziehen.

In jedem Fall es scheint so Krauss folgte dem Rat seines Bruders nicht. Krauss äußert nicht nur keine Reue über sein eigenes Verhalten, er geht auch auf Jeffrey Epstein und verweist auf die „angebliche Kriminalität“ des Finanziers. (Anderswo er schrieb dass „jeder ein Opfer conflict, auch Jeffrey hier.“

Scrollen Sie nach unten zu Krauss‘ verlinktem Beitrag und hier sind die anderen Dinge, die Sie zur Lektüre empfehlen:

„Warum wir über Transgender-Schul-Attentäter reden müssen“, tatsächlich. Andererseits scheint es, dass dies nur das 325. wichtigste Thema ist, über das sie sprechen mussten, additionally conflict dieser Bedarf vielleicht nicht so groß.

Und hier ist der zweite dieser Hyperlinks:

Ich stimme der Unterüberschrift in diesem Punkt zu. Das Paradoxe ist, dass Arizona State, Harvard und andere mit Epstein verbundene Universitäten selbst „diejenigen belohnten, die intellektuelle Laster verkörpern und kultivieren“.

Und ja, ich meine intellektuelle Laster, nicht nur finanzielle und sexuelle Laster. Soweit Epstein intellektuell für irgendetwas stand, conflict es das Prinzip, BS von intestine platzierten Eliten wieder in Umlauf zu bringen (wie hier). Auch die oben vorgeschlagene Parade der Unaufrichtigkeit (oh, tut mir leid, die „gemischte Strategie“) ist ein intellektuelles Laster. Im Übrigen denke ich, dass es für Biggar ein intellektuelles Laster conflict die Place falsch darstellen jemand, mit dem er einen akademischen und politischen Streit hatte.

Das ist in Ordnung. Biggar kann in seinem übergeordneten Punkt recht haben, auch wenn er selbst diesen Idealen nicht immer gerecht wird, und es ist nicht seine Schuld, dass er zufällig auf derselben Web site veröffentlicht hat wie jemand, der seinen Standpunkt irgendwie negativ verdeutlicht. Es ist einfach interessant, die Gegenüberstellung zu sehen.

Aber hey, für nur 4.500 $ ist das möglich Machen Sie eine einwöchige Kreuzfahrt mit diesem Kerl (das ist Krauss, nicht Biggar). Ich denke, das ist ein Teil dessen, was man dafür bekommt Äquivalent von 3130 Jamaican Beef Patties hat das Recht, auf dem Boot zu ihm zu kommen und zu sagen: „Hey, Lorrie, wie stehen Sie zu der Aussage: ‚Sie hatten nie ganz erkannt, wie verletzlich Frauen sind und wie die „Me-too“-Kampagne Jahrzehnte der Unterdrückung und Ausbeutung widerspiegelt … Sie versprechen absolut, dass Ihr gesamtes zukünftiges Verhalten diese neu gewonnene Erkenntnis widerspiegeln wird … Sie versprechen, den Relaxation Ihrer Karriere dieser Erkenntnis zu widmen Ziel‘?“ Für 4500 $ kann er Ihnen mindestens eine klare Antwort geben.

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Mein ehrlicher Rat für angehende Ingenieure für maschinelles Lernen

admin — Sat, 05 Jul 2025 15:38:00 +0000

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Willst du maschinelles Lerningenieure sein.

Ich verstehe es.

Es ist ein großartiger Job, mit interessanter Arbeit, toller Bezahlung und insgesamt ist es sehr cool.

Es ist jedoch definitiv kein Spaziergang im Park, um eins zu werden. In diesem Artikel möchte ich anstrengende Ingenieure für maschinelles Lernen meinen ungemutzten und offenen Rat anbieten.

Dies wird eher ein pep -Vortrag sein und Ihnen klare Erwartungen darüber liefert, was es braucht, um ein maschinelles Lerneningenieur zu werden, und ob es etwas ist, das Sie wirklich verfolgen möchten.

Lerne jede Woche

Wenn Sie ein Ingenieur für maschinelles Lernen werden möchten, müssen Sie mindestens 10 Stunden professional Woche dem Studium außerhalb Ihrer täglichen Aufgaben widmen.

Es tut mir leid, wenn Sie das verbessern, aber wenn Sie einen Job im höchsten zahlenden technischen Beruf landen möchten, müssen Sie mehr Zeit und Mühe investieren als andere Menschen. Es gibt einfach keine Möglichkeit.

Ohne conceited zu klingen, lerne ich jede Woche etwas Neues im maschinellen Lernen, obwohl ich Vollzeit arbeite, YouTube-Movies erstelle, fünfmal professional Woche trainieren und Kunden betreuen und coachen. Wenn ich Zeit nehmen kann, kannst du es auch. Es kommt alles auf Prioritäten an.

Quick alles, was ich in meiner Karriere erreicht habe, entsteht durch konsequentes Studium und Dokumentieren meines Lernens außerhalb der Arbeit. Ich habe über 150 technische Artikel zu Medium zu Themen wie:

… Und viele mehr. Sie können die vollständige Liste sehen Hier.

Dies ist nicht zu rühmen, sondern das Maß an Engagement zu zeigen, das erforderlich ist, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden.

Stellen Sie sich diesen Beruf in derselben Kategorie wie Anwälte, Ärzte oder Buchhalter vor. Diese Bereiche fordern Jahre des Studiums und der Praxis. Gleiches gilt für maschinelles Lernen; Es wird aufgrund seiner relativen Neuheit nicht oft als das angesehen.

Ich sage oft:

Alles ist einfach, aber schwer.

Es ist leicht zu verstehen, was Sie tun müssen, aber schwierig, es im Laufe der Zeit konsequent zu tun. Es gibt kein Geheimnis; Sie müssen die lange Straße nehmen.

Wählen Sie additionally etwas aus, das Sie lernen und bis zum Ende daran bleiben möchten. Dann recyceln Sie diesen Prozess immer wieder. Das ist alles, was es gibt.

Erweitern Sie Ihren Zeithorizont

Selbst mit dem idealsten Hintergrund wird es wahrscheinlich mindestens zwei Jahre dauern, um ein voll qualifizierter Ingenieur für maschinelles Lernen in einem Prime -Unternehmen zu werden.

Fallen Sie nicht in die Falle des Denkens, dass ein paar On-line-Kurse und -projekte ausreichen, um einen Job in einer der höchsten Tech-Rollen von heute zu bekommen.

On-line -Zertifizierungen helfen Ihnen beim Erlernen der Inhalte in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen, was sehr wertvoll ist. Sie erlauben Ihnen jedoch selten, dass Sie heutzutage eingestellt werden, insbesondere in unserer harter Arbeitsmarkt.

Ich sage dies nicht, um Sie zu entmutigen, sondern realistische Erwartungen zu setzen. Ich habe mit vielen Leuten gesprochen, die versuchen, ihre Reise zu verkürzen, und ich habe noch nicht gesehen, dass es erfolgreich ist.

Um maschinelles Lerningenieur zu werden, benötigen Sie feste Fundamente in:

Mathematik
Statistiken
Maschinelles Lernen
Software program -Engineering
DevOps
Wolkensysteme

Einige dieser Fähigkeiten können nur durch Erfahrung in der realen Welt entwickelt werden. Aus diesem Grund empfehle ich normalerweise, dass Menschen zuerst als Datenwissenschaftler oder Software program-Ingenieure beginnen und dann für maschinelle Lerningenieure drehen, da dies keine Einstiegsrolle ist.

Die Tatsache zu akzeptieren, dass Sie ein paar Jahre brauchen, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, ist befreiend und nimmt den Druck aus.

Nehmen Sie sich Zeit, um die Dinge tief zu lernen, wirklich zu studieren, und Ihr Wissen wird im Laufe der Zeit aufbauen. Ich verspreche, Sie werden schließlich für diese ML -technische Rolle bereit sein, wenn die Zeit stimmt.

Hör auf, AI zu jagen

NewsFlash: Ein Ingenieur für maschinelles Lernen ist nicht ein KI -Ingenieur. Hören Sie additionally auf, zu denken, dass Sie eine Chatbot -API wie Chatgpt oder Claude anrufen können.

Als Ingenieur für maschinelles Lernen werden Sie erwartet, wie Modelle/Algorithmen funktionieren und ein festes Verständnis für die statistische Lerntheorie und die grundlegende Mathematik haben.

Das bedeutet, Kernalgorithmen zu kennen wie:

Innen und außen.

Die meisten Menschen behaupten Zu Kennen Sie sie, aber Sie werden überrascht sein, wie wenig Sie tatsächlich wissen.

Ich habe unzählige Kandidaten verspottet, und viele können nicht einmal den Gradientenabstieg aus den ersten Prinzipien unter Verwendung von Kalkül erklären.

Auch hier versuche ich nicht hart zu sein, sondern Ihnen die Realität zu zeigen, die ich gesehen habe.

Ich sage den Leuten immer, sie sollen aufhören, auffällige Themen wie NLP, Pc Imaginative and prescient oder Generative AI zu lernen.

In Ihren ersten Jahren sollte es darum gehen, die Grundlagen zu beherrschen. Beherrschen Sie sie gründlich, damit Sie ein solides Verständnis für viele Interviews mit maschinellem Lernen haben.

Die Realität ist, dass sich die meisten Rollen des maschinellen Lernens in erster Linie auf klassisches überwachtes Lernen konzentrieren. Bei Ihrer Arbeit geht es oft weniger darum, exotische Modelle zu erstellen, und mehr darum, intestine verstandene Algorithmen anzupassen, um spezifische Probleme zu lösen. Deshalb ist ein tiefes Verständnis der Grundlagen unerlässlich.

Wenn Sie Ihr grundlegendes Wissen testen möchten, biete ich Scheininterviews an, die auf echten Fragen basieren, die ich in den tatsächlichen ML -Vorstellungsgesprächen konfrontiert habe. Fühlen Sie sich frei, es unten zu überprüfen.

Mock -Interview mit Egor Howell
Angepasst für Ihre spezielle Rolle und Ihr Interviewtopmate.io

Es ist sehr schwer

Lassen Sie uns mit etwas enden, das ein bisschen offensichtlich erscheint: zum Maschinellerningenieur zu werden ist einfach nur schwer.

Wie ich bereits in diesem Beitrag sagte, erfordert die Rolle Fachwissen in einer Vielzahl von Disziplinen. Sie benötigen starke Fundamente in Mathematik, Statistiken und Programmen sowie in der realen Erfahrung als Software program-Ingenieur oder Datenwissenschaftler zuerst (die für sich selbst schwierige Jobs sind). Darüber hinaus müssen Sie sich während des gesamten Zeitraums zu kontinuierlichem Lernen verpflichten.

Selbst mit dem perfektesten Hintergrund – einem MINT -Grasp oder einem Doktortitel – ist es immer noch eine lange, schwierige Reise. Wenn Sie von einem nicht traditionellen Weg kommen, ist es noch schwieriger. Das bedeutet nicht, dass es unmöglich ist, aber es ist schwieriger und Sie müssen entscheiden, ob sich die Herausforderung für Sie lohnt.

Ich sage oft:

Jeder kann ein Ingenieur für maschinelles Lernen werden – aber das bedeutet nicht, dass jeder sollte oder sogar will.

Es erfordert mindestens ein paar Jahre nachhaltig.

Sie müssen ehrlich zu sich selbst sein, ob Sie bereit sind, ein Minimal von 2 bis 3 Jahren (in den meisten Fällen 4 bis 5 Jahre) zu investieren, um in das Feld einzudringen.

Das ist eine lange Zeit.

Für mich persönlich ist es absolut wert, vier Jahre für eine jahrzehntelange Karriere aufzugeben. Aber das ist nur eine Berechnung, die Sie durchführen können.

Tatsächlich finde ich es befreiend, dass es so schwer ist, da ich mich besser fühle, wenn ich mich durch sie kämpfe.

Ich bin jemand, der nichts beschönigt, und Sie haben vielleicht bemerkt, dass die meisten meiner Punkte auf zwei Schlüsselfaktoren zurückzuführen sind: Zeit und Anstrengung.

Alles, was es wert ist, oft zu tun, erfordert über einen langen Zeitraum konsistente Anstrengungen. Das ist das Geheimnis, um Maschinenlerningenieur zu werden.

Wenn Sie es ernst meinen, ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, empfehle ich, den folgenden Artikel zu überprüfen, in dem ich meine Roadmap detailliert ausführliche:

Hyperlink.

Eine andere Sache!

Ich biete 1: 1 -Teaching -Anrufe an, bei denen wir uns über alles unterhalten können, was Sie brauchen – sei es Projekte, Karriereberatung oder einfach nur Ihren nächsten Schritt herauszufinden. Ich bin hier, um Ihnen zu helfen, vorwärts zu kommen!

1: 1 Mentoring -Anruf mit Egor Howell
Karriereanleitung, beratende Beratung, Projekthilfe, Lebenslaufüberprüfungtopmate.io

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