Письмо онлайн изменило правила игры для меня (и может быть и для вас тоже)

Я пишу о машинном обучении уже почти полвека. Я набрал более 2 тысяч подписчиков на Medium и недавно выпустил свою первую электронную книгу на Gumroad. Новые коллеги по работе иногда уже узнают меня только благодаря моему блогу.

Время задуматься: зачем я все это делаю? Зачем писать о машинном обучении? Что это значит для меня? И почему это может быть правильным и для вас?

Спойлер: речь идет не только о зарабатывании денег. Если бы это было так, я бы, наверное, вместо этого запускал книжки-раскраски на Kindle Direct Publishing. Это также не об увеличении искусственных чисел, таких как подписчики или хлопки на Medium. Хотя это хорошо, они не говорят мне, действительно ли люди заботятся о моей работе.

Зачем писать про МЛ? Для меня это не одна причина, а 5. Вот они.

1 — я пишу, чтобы учиться

Ричард Фейнман часто говорил, что если вы не можете объяснить кому-то какую-то концепцию простыми словами, значит, вы сами еще ее не понимаете. Поэтому лучший способ узнать что-то новое — это научить этому, и эта идея стала известна как техника Фейнмана.

Это то, что я делаю со своим блогом. Каждая статья, которую я пишу, — это действительно новый урок, который я преподаю — и, следовательно, изучаю для себя — о различных аспектах ML, таких как

Я пишу, чтобы учиться. И я учусь оставаться актуальным и держать свои навыки на высоте. Это особенно важно в такой разнообразной и быстро меняющейся области, как машинное обучение.

2 — пишу для наглядности

Писать онлайн и делиться своей работой на LinkedIn дает мне определенный авторитет как эксперту в предметной области. Это дает моему онлайн-профилю видимость, которую я не мог бы получить иначе.

Эта видимость открыла для меня несколько возможностей для карьерного роста в прошлом, в том числе мою работу в качестве прикладного ученого в Amazon в 2019 году и мой недавний карьерный переход в компанию Meta в 2022 году на инженера по машинному обучению. В обоих случаях рекрутеры обнаружили меня в Интернете, а не в другом. наоборот.

Поставьте себя на место рекрутера, ищущего специалистов по машинному обучению в Интернете: если 100 профилей соответствуют определенной роли, но один из них также является создателем контента, который пишет об машинном обучении, как вы думаете, с кем они свяжутся в первую очередь?

Письмо в Интернете выделяет вас из толпы. Иногда это может означать разницу между беглым просмотром вашего профиля LinkedIn и приглашением на неформальную телефонную беседу.

3 — я пишу, чтобы создать дополнительные источники дохода

Дополнительные потоки доходов являются хеджированием. Как мы видели в ходе крупномасштабных увольнений в сфере технологий в 2022/2023 годах, ни одна работа не является надежной, даже самые модные роли машинного обучения. Одной из моих писательских целей всегда было создание нескольких дополнительных источников дохода, что сделало бы меня менее зависимым от одной зарплаты.

Среда отлично подходит для этой цели. Он платит авторам гонорары за их статьи пропорционально тому, сколько времени читатели тратят на них, так же, как Spotify платит художникам. Кроме того, если ваш текст хорош, алгоритмы рекомендаций Medium распространят его среди большего числа читателей, что приведет к большему вовлечению и, следовательно, к большему количеству гонораров.

Это не значит, что на Medium легко зарабатывать деньги. Это тяжелая работа, и на ее овладение уходят годы. Вам придется приступить к работе.

Сначала я зарабатывал несколько обескураживающих центов в месяц, но с годами эта цифра росла, поскольку я продолжал учиться, пробовать новые вещи и совершенствоваться. Моя самая популярная работа Алгоритмов недостаточно принесла мне около 500 долларов гонорара. Получайте 2 таких штуки в неделю, и вы начинаете смотреть на довольно значительный поток дохода.

4 — я пишу, чтобы улучшить свое письмо

Хорошо писать — один из самых важных навыков для достижения успеха в технологической индустрии, особенно в компаниях с сильной культурой письменного повествования, таких как Amazon. Джефф Безос, как известно, запретил использование PowerPoint на собраниях руководителей, заменив их насыщенными повествованиями.

COVID-19 усилил потребность быть хорошим писателем. Большая часть совместной работы сегодня происходит не синхронно в офисе, а асинхронно и удаленно. Сидя в своем домашнем офисе в Сиэтле, я могу работать с некоторыми сотрудниками в районе залива, с некоторыми в Нью-Йорке и с некоторыми в Великобритании, и лучший способ собрать всех на одной странице — это общий документ, содержащий письменное повествование. . Хорошее письмо стало краеугольным камнем совместной работы в гибридной/удаленной рабочей среде после COVID.

Хорошо писать также помогает во время сезона обзора производительности. Если вы привыкли писать, то сжатие ваших достижений за год на странице должно быть проще простого.

Как и все остальное, хорошо писать — это мускул. Чем больше вы пишете, тем лучше у вас это получается и тем больше вы будете пожинать плоды.

5 — я пишу, потому что мне это нравится

Наконец, но, пожалуй, самое главное, я бы не писал, если бы не получал от этого удовольствия. Мне нравится начинать с пустой страницы и наполнять ее контентом, и тем более, когда я вижу, как пользователи взаимодействуют с этим контентом. Это творческая работа, и мне это нравится.

Проще говоря, если бы мне не нравилось писать, это не было бы для меня постоянным подработком — ни одна из других причин не была бы достаточной. Как и во всем в жизни, страсть — это самый важный ингредиент для продолжения.

Coda: на пути к машинному обучению

Если вы профессионал в области машинного обучения и хотите

  • установить постоянную привычку к обучению,
  • стать более заметным в Интернете (в том числе для рекрутеров),
  • научиться четко и лаконично излагать свои мысли,
  • создать дополнительные источники дохода,

подумайте о том, чтобы написать о своем ремесле в Интернете. Это изменило правила игры для меня, и это может измениться и для вас.

Если немного уменьшить масштаб, мир, безусловно, мог бы использовать более высокую степень грамотности в области машинного обучения. Откровенно говоря, слишком много шумихи и дезинформации о машинном обучении и связанных с ним областях (таких как наука о данных), и нам нужно больше голосов разума, которые дают реалистичное представление о том, что ML может (и не может) делать.

Если вы готовы к этому, присоединяйтесь ко мне в хорошей борьбе и станьте создателем контента машинного обучения. Давайте создадим мир с меньшим количеством ML BS и большим количеством реальных знаний ML.