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通常情况下，本科毕业生大部分都是从应用级开发开始做起，如果想做机器学习类的研发型工作，往往都需要具备相对完善的知识结构。所以，如果想从事研发型工作，读研是一个比较现实的选择。
随着大数据的发展，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的关注和应用，机器学习目前在自动驾驶、计算机视觉、机器人等领域都有广泛的应用，在互联网企业中更是被大面积的使用，可以说目前从事机器学习方面的研发有广阔的发展前景。
从事机器学习方面的研发需要具备三方面的基础，首先是具备扎实的数学基础，因为机器学习的步骤包括算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，所以扎实的数学基础是从事机器学习的先决条件。其次要具备扎实的计算机基础，机器学习涉及到很多内容，不仅需要通过编程语言来实现算法，还需要了解计算机体系结构、计算机网络、各种嵌入式设备的工作机制等等。最后还需要掌握一个系统的研究方法，而这正是从事机器学习研发的重要环节，也是自学者最难掌握的内容之一。
对于计算机专业的本科生来说，数学基础和计算机基础都比较扎实，但是缺乏研究的深度和实际操作的经验，如果刚毕业就从事机器学习方面的研发需要有一个系统的学习过程，通常不少企业并不具备这样的条件，所以本科毕业就从事机器学习方面的开发是比较困难的。
所以，如果想从事机器学习类的工作，读研是一个比较现实和可行的选择。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
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