¿Debo comenzar a estudiar aprendizaje automático por mi cuenta en este momento o debo esperar hasta terminar mi doctorado?

Definitivamente debe comenzar ahora, y eso se aplica no solo a su situación de doctorado, sino a todos los demás tipos de decisiones relacionadas con su carrera y desarrollo profesional e individual.

Los sistemas educativos contemporáneos, incluidos los de posgrado y posgrado, están diseñados para dar impresiones y la apariencia de caminos deterministas graduales hacia los logros, mediante el uso de secuencias bien definidas de cursos, temas y áreas. Por lo general, los estudiantes sienten que ‘tengo que cubrir X antes de comenzar Y’. ¿Dice quién?

En algunos casos y para algunas personas, eso puede ser apropiado, pero también invariablemente habrá muchos otros que se verán impedidos e inhibidos innecesariamente en su desarrollo y progreso.

En general, debe pensar de manera independiente y motivarse a sí mismo, y trabajar en los problemas que le interesen lo antes posible, ya que los problemas difíciles tomarán mucho tiempo de todos modos. Además, muchas personas tienden a caer en la trampa de usar secuencias prescritas como muletas mentales para evitar abordar problemas difíciles sin soluciones obvias y el riesgo de fracaso que conlleva trabajar en ellos.

No caigas en esa trampa. Ya ha logrado mucho haciendo su doctorado y mostrando interés en un campo emocionante. Continúa continuando tu progreso por ti mismo, además de completar tu doctorado, que no debes descuidar.

En los negocios, el “enfoque” casi siempre se usa mal como una excusa pobre para culpar a alguien por el fracaso. Si no tuvieron éxito, entonces no se “enfocaron” lo suficiente. ¿Altavista perdió ante Google porque no se concentró lo suficiente? ¿Qué tal si Nokia, Microsoft y otros monstruos ignoran Apple e iPhone inicialmente? Sin mencionar la industria de los medios y Napster y P2P, y los periódicos y Craigslist.

En todos estos casos, no fue por falta de enfoque, terminaron completamente interrumpidos, hasta el punto de extinción. Fue demasiado, enfocándose solo en sus formas establecidas de hacer las cosas, y descuidando otras formas competitivas novedosas.

Comience a trabajar en sus intereses de ML usted mismo y también asegúrese de hacer el mejor trabajo en su doctorado. Quédate con eso y lo harás genial. ¡Buena suerte!

Si entiendo correctamente, la parte de optimización de Mathematics en la que trabajará los próximos 3 años en su doctorado está altamente correlacionada con el campo de Machine Learning.

Entonces, mi respuesta a su pregunta es sí. Deberías comenzar por tu cuenta ahora mismo. Comprenderá la importancia de los algoritmos de optimización en los conceptos de aprendizaje automático y en el resurgimiento del aprendizaje profundo, que es un “tema candente” en este momento. Este conocimiento también lo ayudará en su doctorado sobre qué “nuevo”, qué introducirá con su investigación en el campo que está buscando su doctorado.

Una buena manera de comenzar es tomando el curso de Introducción al Aprendizaje Automático de Andrew Ng (Stanford) … En este momento hay muchos MOOC en esta área, por lo que no tendrá problemas para encontrar uno que le guste. Además, unirse a un club en línea sobre Machine Learning, será realmente útil para su futura carrera en la industria, saber lo que otras personas están investigando, estudiando, desarrollando …

Espero que puedan adquirir muchos conocimientos durante los próximos 3 años … ¡Salud!

Cuando comencé mi doctorado en series de tiempo, estaba bajo protesta, y me “rebelé” al estudiar todo lo que pude sobre estadística y aprendizaje automático, ocasionalmente molestando a mi supervisor para cambiar de tema. Fue algo inflexible.

Ahora veo efectos temporales en todas partes, y eso es algo bueno. Una de las cosas que hago realmente bien es adaptar modelos intrínsecamente no temporales para permitir efectos temporales.

Desea completar su doctorado lo antes posible. Entiendo que.

Pero … si quieres hacer ML después de tu doctorado, debes prepararte durante. La optimización es una gran parte de ML, y la optimización también es un área grande. Podrías hacer tu tesis en un área de ML, o algo que podría aplicarse a una.

Obviamente eres brillante, porque estás en un programa de doctorado en matemáticas. Entonces … descubra cómo hacerlo de una manera que funcione para usted.

Si se encuentra al comienzo de un doctorado y desea que el aprendizaje automático sea su carrera profesional, ¿por qué no cambia su doctorado a un programa que se centre mucho en el aprendizaje automático?