hardware ML

freshman in ML: how do you identify actually open research problems? [D]

Ein ML-Studienanfänger sucht Rat, wie man wirklich offene Forschungsprobleme identifiziert und mit dem Gefühl umgeht, dass alle Ideen bereits existieren oder nicht gut genug sind, insbesondere im Bereich hardwarenahes maschinelles Lernen. Die Person fragt, wie erfahrene Forscher diese Intuition entwickeln und die Lähmung überwinden.