¿Puedo tener éxito en el aprendizaje automático si no soy bueno en matemáticas?

Answer 1

Trataré de responder la pregunta tan ‘objetivamente’ como pueda.
Dado que usted preguntó si puede ser ‘exitoso’ en Machine Learning si no es bueno en matemáticas, se puede interpretar de una de las siguientes dos maneras:

• ‘Industria’ exitosa : Sí. Ciertamente puedes. Usted es esperado y necesita tener una idea de los diversos modelos y algoritmos. Dicho esto, hay una gran cantidad de bibliotecas que puede usar y llamar a una función para cualquier algoritmo con el que le gustaría trabajar. Pero, por supuesto, para poder llamar a la función algorítmica pertinente, debe saber qué modelo es aplicable a cada escenario. Y para esto, no necesita tener ningún conocimiento matemático esotérico especial.

• ‘Académicamente’ exitoso : No. En lo que respecta a la investigación real en la academia, debe ser capaz de avanzar desde las pequeñas ecuaciones hasta los modelos abstractos y, por supuesto, implementarlos. En tales escenarios, le conviene tener la comprensión matemática de todos los rincones de varios modelos y algoritmos y, con suerte, crear uno propio.

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Mi opinión personal es mejorar las matemáticas básicas necesarias para sobresalir en Machine Learning, que en realidad no es muy difícil.
Necesitas tener un buen conocimiento de Álgebra Lineal, Probabilidad y Cálculo y estás listo. Entiendo que puede ser bastante intimidante para cualquiera que desprecia las matemáticas, pero son enormemente útiles en casi cualquier lugar al que vaya y en cualquier campo en el que trabaje, y mucho menos en Machine Learning.

Espero que esta respuesta ayude.

Answer 2

Depende

¿Planea simplemente aplicar la tecnología de aprendizaje automático a los sistemas de manera escalable, es decir, escribir código que llame a las funciones de la biblioteca? En caso afirmativo, sí, aparte del conocimiento básico de álgebra lineal y estadística, debería estar bien.

Por otro lado, si desea realizar mejoras importantes en un algoritmo existente o crear su propia técnica de ML para un problema, entonces debe desempolvar esos viejos libros de matemáticas suyos y comenzar a practicar.

Answer 3

Necesitará al menos una buena base en matemáticas de pregrado (incluso si simplemente está aplicando algoritmos a los datos), pero no es necesario un título completo para eso. Si desea investigar, necesitará un nivel de posgrado de conocimientos matemáticos.

Answer 4

No. No en ningún sentido significativo de la palabra “exitoso”.

Y no existe tal cosa como “No soy bueno en matemáticas”. Solo existen dos posibilidades cuando se trata de esto:

1. “No soy bueno en matemáticas en este momento, pero me esforzaré por llenar los vacíos en mi educación para mejorar en matemáticas en el futuro”. O,
2. “No soy bueno en matemáticas en este momento y no voy a mover un dedo al respecto, no importa cuánto me guste el aprendizaje automático”.

Todo está en tus manos.