Bueno, parece que tienes múltiples problemas aquí (al leer tu pregunta y el subtexto). Las dos subpreguntas clave parecen ser: 1) ¿debería dejar de fumar? 2) ¿Qué tan común / normal es la falla y qué debo hacer al respecto?
Con respecto a si debe o no dejar de fumar , hay demasiados factores a tener en cuenta para cualquiera que no sea usted (estos factores / variables están latentes para nosotros, los coroanos). Es su decisión y su vida, pero le sugiero que hable con su (s) asesor (es) y sus pares (incluidos familiares / socios) y obtenga comentarios externos. Algunas preguntas para responder: ¿Has aprobado tus exámenes de calificación? ¿Has pasado tu propuesta integral / tesis? ¿Cuánto tiempo se tarda generalmente en graduarse en su universidad? etc. etc. Responder estas preguntas y tener una buena conversación con sus compañeros / compañeros de laboratorio y asesor, ayudará a poner en perspectiva su carrera de posgrado (con suerte). A veces, es bueno hacer un balance de lo que tiene y buscar dónde necesita ir.
Con respecto al fracaso : la respuesta rápida a su pregunta, y creo que he visto suficiente en los laboratorios y en la industria y la academia, es sí , es bastante común que falle. Lo que importa es cómo define el fracaso y qué hace cuando falla.
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Como investigador doctoral (del mundo de la computación) que ha aprendido el valor del fracaso más de una vez [1], diré esto con respecto al fracaso: en la escuela de posgrado y más allá, uno debe estar preparado para fallar MUCHO. Un truco es fallar rápido, fallar a menudo . A medida que tropieza con el desierto (ya que en la escuela de posgrado, debe aprender a aceptar la incertidumbre y aprender a resolver las cosas por sí mismo), tendrá muchas ideas, y muchas de esas ideas no serán tan buenas. Más importante aún, un subconjunto incómodamente grande de esas ideas que solo descubrirá no es tan bueno después de un poco de ingeniería y experimentación. Ahora hablo desde la perspectiva de ser ingeniero (construyo / optimizo mis herramientas en gran medida desde cero) y científico al mismo tiempo, por lo que generalmente me enfrento al doble del fracaso, pero creo que he aprendido el doble. Pero el resultado final, ya sea desde un punto de vista científico o de ingeniería, es el mismo: 1) tiene una idea, 2) prueba su idea, 3) su idea no funciona y, finalmente, 4) descubre por qué Tu idea no funcionó. Enjuague, ajuste, repita o comience de nuevo. La parte más importante es el paso 4: aquí puede hacer (alguna forma de) análisis de causa raíz o depuración (o ambos). Aquí es donde realmente aprendes algo, y bueno, descubres qué hacer a continuación (de lo contrario, seguirás tropezando hasta que te des cuenta de que no le has dado a este paso el tiempo adecuado que se merece).
La otra cosa que necesita aprender a hacer, incluso si está asignado a un proyecto específico a discreción de su asesor (generalmente b / c de financiación), es mantener lo que mi co-asesor llama una “tubería”. Esto significa que usted hace dos o tres proyectos en paralelo, ya que está en la computación, y dado que usted es quien finalmente debe producir una tesis, vale la pena su tiempo para pensar y diseñar (y simular, ya que la gente de la computación tiene la ventaja que nuestros experimentos no son tan costosos / lentos como otras ciencias), algunos experimentos que puede realizar mientras trabaja en su proyecto principal. También puede lograr esto a través de la colaboración con otros o al hacerse cargo de algunos estudiantes de pregrado / maestría (esto puede variar de un laboratorio a otro y de un departamento a otro). De esa forma, mantienes algo de variedad y amplías un poco tu búsqueda (haz).
¿Cómo comienzas a construir esta llamada tubería? Bueno, este es el otro truco que arrojaré a esta pequeña respuesta de Quora: aprende a dar un paso atrás y deja de cortar árboles e intenta ver el bosque. ¿A dónde vas? ¿De qué trata tu tesis? ¿Qué crees que necesitas lograr para que esto funcione? Este es el pensamiento profundo y serio que necesita hacer para su propuesta de tesis, y si ya lo ha hecho, vuelva a su propuesta y piense en su plan.
Oh, un truco final. Lee, lee y, oh sí, lee. No puedo decir lo importante que es leer documentos (especialmente el trabajo clásico, especialmente en el aprendizaje automático). Es útil si le gusta imprimir / descargar documentos nuevos solo para ver qué más hay que desconozca 😉 A veces, la idea que desea es solo una buena lectura …
¡Mucha suerte, compañero investigador! Espero que la idea que desees llegue pronto, y recuerda, una buena parte de la escuela de posgrado (o realmente, casi todo en la vida) es nunca rendirte, especialmente en los momentos más oscuros. En estos momentos, es especialmente bueno hablar con otros y salir de tu propia mente. A veces, la solución es mucho más simple de lo que piensas, y no necesariamente implica dejar de fumar.
[1] Confía en mí, fallo mucho más de lo que nunca podría informar; de hecho, siento que podría escribir una serie de libros sobre mis fracasos y resultados negativos solo y lo que uno podría aprender de ellos, específico del aprendizaje automático y lecciones de vida general.