Vale la pena.
Realicé mi Maestría y Doctorado en Ingeniería Eléctrica e Informática y también obtuve una Maestría doble en Matemática Aplicada y Estadística, por lo que puedo relacionarme con esta pregunta, ya que es algo que me pregunté cuando estaba haciendo mi doctorado.
Actualmente hago investigación aplicada en Machine Learning, que es un campo interdisciplinario que se encuentra en la intersección de la informática, las matemáticas y las estadísticas y la ingeniería eléctrica. Tener una base matemática sólida, especialmente en álgebra lineal, teoría de la probabilidad, matemática discreta, teoría de la optimización personalmente me ha ayudado enormemente a comprender y apreciar la base de muchos de los modelos matemáticos utilizados en el aprendizaje automático en la actualidad.
Si bien un título en Ciencias de la Computación puede ayudarlo a comprender el aspecto ‘CÓMO’ del aprendizaje automático (es decir, cómo implementarlo, cómo escalar las cosas …), un título en Matemáticas lo ayudará a comprender el aspecto ‘POR QUÉ’ (por qué el núcleo de base radial en SVM, por qué la regularización L1 …). Para mí, saber ‘por qué’ es más importante que ‘cómo’, especialmente cuando comienzas de nuevo en tu carrera como profesional de ML. Si no sabe “por qué” lo suficientemente bueno, “cómo” nunca será natural. Por ejemplo, si sabe “por qué” la regularización de L1 induce escasez, sabrá “cómo” implementar el regularizador correctamente y tal vez de manera eficiente …
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Ve a por ello.