[錄取] CS PhD, CMU/UT/Cornell/UW Madison

[xflash96 (Will)]

Program:
˙CS PhD in Machine Learning

Decision:
Not yet

Admission:
˙CMU ML PhD                    w/funding
˙UT Austin CS PhD              w/funding
˙Cornell CS PhD                w/funding
˙UW Madison CS PhD             w/funding

Rejection:
˙Stanford ICME PhD
˙UW CS PhD
˙Princeton CS PhD
˙UCB EECS PhD
˙MIT EECS PhD
˙Caltech CMS PhD


Pending:
˙GaTech CS PhD

Test Score:
˙TOEFL 110 (R28/L30/S23/W29)
˙GRE 326/3.0 (V159/Q167)

Background:
˙BS in NTU CSIE, 2008-2012
  GPA: 3.89/4.3 (87.63/100)
  Rank: 11/105

Publication:
˙1 Top Journal in ML, 1st author (theoretical paper)
˙1 Book Chapter in ML, 1st author
˙1 Workshop paper in ML, 3rd author


Honors:
˙2 Presidential Awards
˙First Places, 2 tracks of KDD Cup 2013 (Team Competition)
˙Robocup 3rd Place in Standard Platform League World Final (Team)

Academic Experience:
˙RA in NTU CSIE
˙Reviewer in ML/Optimization Conference/Journal

Recommendation Letter:
˙指導教授 in NTU (大三~現在, ML)
˙指導教授 in NTU (大一大二, Robotics)
˙業界學長

Other Experience:
˙Advisor in High School CS Club since 2008


英文:
我先考GRE後考TOEFL. 新制GRE字彙量少很多，個人full time準備了一個多月上場，
自學教材有：
    ˙陳琦老師 <再要你命 3000 助記與精練> 數遍
    ˙Magoosh GRE Flash Card 一遍
    ˙Magoosh GRE Online Test 100題
    ˙字神帝國麟渡兮老師 字彙/填空 一遍
基本上就是按照zdcgre建議(http://zdcgre.blogspot.tw/2012/09/blog-post.html)
這個方法的弱項是AWA，只看了Magoosh介紹... 閱讀可多看Economist, NY Times.

托福部分寫作請注意字數要夠多，請編寫自己的模版；口說要事先練習，因為上場時
思考時間很短。我總共考了3次，成績依序為
    ˙99  (R29/L25/S20/W25)
    ˙102 (R28/L29/S19/W26)
    ˙110 (R28/L30/S23/W29)
由於當時在忙其他研究，我覺得我的寫作/口說分數的高低大多是random (可以準備，
但短時間高分有些運氣成分). 應預留足夠時間考TOEFL數次. 多數學校只要求總分100,
但Cornell CS口說要求22分. 過了門檻, 英文分數對於CS申請沒太大影響。


SOP & CV:
請見
http://da-data.blogspot.tw/2015/03/reflecting-on-cs-graduate-admissions.html
(CMU CSD今年的Committee Chair)
http://www.cs.cmu.edu/~harchol/gradschooltalk.pdf
(Committee Member心得)
我的SOP初稿寫完後請熟識學長審了一遍，修改後又使用www.papercheck.com(7.95/pg)
修正typos/grammer/verb. Papercheck付款若使用國內信用卡, 需要打服務電話確認.

Open House時與教授聊天，得知審查者不多，而SOP的目的是用來看申請者
有沒有sense, 多數影響不大, 少數有熱情又有sense則有小加分。


成績:
我覺得不大重要，但得維持3.8以上。若成績不好則需要用研究作品補強。


研究:
盡早開始愈好(大二大三). 寫論文與審查皆需要時間，得留些嘗試的機會。
與推薦信同等重要，但通常得要有好的研究內容才能夠有好的推薦信。
我第一個主題(theoretical)大三升四暑假開始，畢業後一學期才submit，
畢業後一年accept by journal.


申請前選校:
我使用Google Scholar的領域排名(見 http://goo.gl/edkLDQ)查詢自己喜歡的領域。
另外，也可以使用Scholar瀏覽教授歷年作品，每間學校大概要花4hr細看。
我只投有想跟教授的學校，畢竟PhD歷程中advisor最重要。


申請過程：
因為台大分數系統更改，GPA/百分制轉換有些混亂；最終除非系上特別要求要，
我都填成績單上明文寫的成績。
目前大多學校使用ApplyWeb這套申請系統。例外的UTexas總共要填寫3套
(ApplyTexas, UTexas, UTCS), 很容易漏掉。
申請上之後多數學校會舉辦Open House，並補助每間500USD左右的交通費。
這種遊歷校園、認識教授的機會十分寶貴。


面試:
只有一次skype interview from Berkeley. 面試時介紹自己作品，
閒聊未來生涯規劃。


推薦信:
無比重要。最好該系審查者(random)認識推薦者，而且最好推薦者十分清楚
申請者的研究內容。聽聞暑期intern, 交換學生, 研究合作都是取得推薦信
的好方法。


其他活動/競賽:
大學時參加了許多相關領域的競賽，好處是有些競賽內容可以延伸至研究.
但PhD申請最重要的還是publication.


時程:
原打算大學畢業就準備申請，但論文完成又花了一個學期，入伍後也沒有完成
英文測驗，於是多了兩年. 建議大學時間先將英文(TOEFL+GRE)考好，至遲
大四就要開始考。Publication只要被accept/minor revision就可以用作申請,
評審者大多不會看過申請者作品(看過的教授未必有權錄取). 我暑假開始選校,
托福最後一次至9月考完，10月開始填寫各校系統，SOP初稿11月完成，12月中
申請系統截止。


聯絡教授:
個人經驗是回信的教授多表示無決定權, 但回信者皆錄取.
我的信件內容多為推銷自己作品/與教授作品的關係，及表示今年申請貴校，
希望有機會合作。我每間學校挑一位最有興趣的教授寄。


孰為輕重:
我認為此次申請CS PhD錄取的因素有
    TOEFL >= 100, 100以上沒差, 除非明文註明. 重要門檻(通過即可)
    GPA >= 3.8 (3.80~3.9x沒差，4.0有差), 重要門檻(通過即可)
    Good Journal/Conference Publications >=1
        (該領域會讀的、已經accept/minor revision就可以), 極重要
    推薦信 (from professors who know you well), 極重要
    GRE依各校門檻標準, Q要好, 但非決定性因素
    普通不離題的SOP
其中推薦信和publication決定大部分的強弱。


檢討與改進:
我認為此次申請未錄取的因素有
    Gatech, UW應該要更積極的聯絡
    做Theoretical方向的話, 應注意目標學校方向
    應該要更積極的寫偏Application方向的paper, 豐富publication
    應該要爭取Summer Intern等機會, 讓目標教授更早知道你的存在


結語:
大學時的研究背景為Optimization for Machine Learning, 實際上多數
時間在做Convex Optimization Algorithm Analysis. 想讀PhD是因為
Machine Learning中有如此多有趣又實際的問題尚待解決; PhD Visit後
更是加深了這種想法, 發覺ML中有這麼多種可行方向.
研究的路上特別感謝指導老師林智仁的指導與放縱, 讓我有機會尋找
自己喜歡的題目, 也時時示範如何進行好的研究.
學習過程中, 特別感謝王傑智老師和蔡彰人學長的啟蒙與教導. 也感謝
ML Group內學長立下的良好口碑與標準. 申請過程感謝leepei學長和
MacacaXDrz同學不厭其煩地提供諮詢.
最後, 感謝我親愛的家人一路以來盡心盡力地支持, 以及女友的陪伴與包容.

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