Las estadísticas son una buena opción que muchas personas eligen tomar porque este importante ofrece una perspectiva ligeramente diferente a problemas similares. Las estadísticas y la probabilidad también son críticamente importantes para muchos problemas en la IA, por lo que esta segunda especialidad solo lo ayudará en su capacidad para resolver estos problemas complejos.
Otra opción que he visto hacer a la gente es matemática aplicada o matemática pura. Si bien algunos de los conceptos que aprende en estos campos, como el álgebra abstracta y el análisis real, a menudo no son directamente aplicables al aprendizaje automático, este importante aumenta en gran medida su madurez matemática y lo ayudará mucho a comprender la teoría detrás de muchos problemas de IA y ML. Y si quieres ver un gran ejemplo de esto, deberías mirar a Conner Davis, quien aprendió el aprendizaje automático para su investigación de doctorado en poco tiempo debido a su increíblemente sólida formación matemática.