选自Towards Data Science，作者：Edouard Harris， 机器之心编译。
面试 机器学习 方面的工作时，在简历的个人项目那块，你会写什么？建模？做机器学习项目？项目数据从哪儿来？在 SharpestMinds 创始人 Edouard Harris 介绍的两个成功例子中，人家是从基础的收集数据开始一步步做项目的：目标明确，做到极致。
我是一名物理学家，在 YC startup 工作。我们的任务是帮应届生找到自己的第一份机器学习工作。
要找到第一份机器学习工作，你要做的一件事就是建立自己的机器学习项目集（portfolio）。现在，我来告诉你答案。
你可能会奇怪为什么这很重要，那是因为招聘经理通常会通过你的履历来了解你，如果你没有履历，个人项目就是最接近的替代品。
因为职业原因，我见过数百份个人项目的案例，有做得极好的，也有做得极差的。我将向你展示两个极好的案例。
全力以赴型
接下来要说的是一件真实的故事，只不过隐私起见我改了主人公的名字。
公司 X 使用 AI 提醒杂货店何时该订购新的库存。我们这边有个学生——Ron，很想去 X 公司工作，所以他建立了个人项目，该项目完全是针对去该公司面试用的。
我们通常不建议这样对着一家公司全力以赴做准备。这有点冒险。不过，像 Ron 这样真的非常想去这家公司就另当别论了。
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Ron 刚开始把手机贴到购物车上。然后，他推着购物车在过道来回走动，同时用相机记录。他在不同的杂货店做了 10 到 12 次。
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回到家后，Ron 开始建立一个机器学习模型。他的模型发现了杂货店货架上的空缺点：货架上缺少玉米片（或其他东西）的位置。
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Ron 在 GitHub 上实时建立了他的模型，完全公开。每天，他都会改进他的 repo（提高准确率，并在他的 repo 的 README 中记录项目变化。）
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当 X 公司意识到 Ron 正在这样做时，X 公司很感兴趣，而且不止是感兴趣，事实上，X 公司有点紧张。他们为什么会紧张？因为 Ron 在不知不觉中，在几天内复制了他们专有技术堆栈的一部分。
当然，Ron 所做的远远不够完美：X 公司已经投入了比 Ron 多几个数量级的资源来解决这个问题。但由于太相似，他们很快就叫 Ron 将他的 repo 私有化。
X 公司的技术在同行业中名列前茅。尽管如此，在 4 天内，Ron 的项目得到了 X 公司首席执行官的直接个人关注。
飞行员项目
以下是另一个真实故事：
Alex 是一名历史专业大学生，主修俄语（真的），同时他对机器学习感兴趣。更为不同寻常的是，尽管他从未编写过 Python 代码，但他还是决定学习它。
Alex 选择通过构建实用项目来学习。他决定建立一个分类器，以检测战斗机飞行员是否在飞机上失去意识。Alex 希望通过观察飞行员的视频来发现这一点。他知道一个人很容易通过观察，在一名飞行员失去知觉时告诉他，所以 Alex 认为机器也应该可以做到。
这是 Alex 在几个月中所做的事情：
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Alex 在 YouTube 上下载了从驾驶舱中拍摄的飞行员驾驶飞机的所有视频片段（大约数十个）。
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接下来他开始标记数据。Alex 构建了一个 UI，让他可以滚动浏览数千个视频帧，按一个按钮表示「有意识」，另一个按钮表示「无意识」，并自动将该帧保存在正确标记的文件夹中。这个标记过程非常非常无聊，花了他很多天时间。
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Alex 为图像构建了一个数据管道，可以将飞行员从驾驶舱背景中剪裁出来，使他的分类器更容易专注于飞行员。最后，他建立了他的意识丧失分类器。
