La respuesta probablemente no sea, pero depende. Desarrollar su propio algoritmo puede ser una excelente manera de obtener una comprensión realmente profunda de los problemas que deben superarse al crear algoritmos de aprendizaje automático, y obviamente conocimiento experto sobre el algoritmo que usted crea.
Sin embargo, encontrar un algoritmo original de buena calidad, luego pasar por el proceso de probarlo y refinarlo para que sea utilizable, será extremadamente difícil y requerirá mucho tiempo y esfuerzo. Desarrollar un nuevo algoritmo de aprendizaje automático es, literalmente, lo que la gente hace por su doctorado. E incluso entonces, la mayoría de los doctorados no comienzan desde cero, sino que modifican / mejoran un algoritmo existente.
Algunas otras cosas a considerar:
- Programadores: ¿A menudo considera el promedio, el peor y el mejor caso en mente al escribir un algoritmo?
- ¿Aproximadamente cuántas personas en el mundo pueden resolver un cubo rubix sin algoritmos?
- ¿Cuáles son los principales inconvenientes de los algoritmos actuales de segmentación de imágenes?
- Dada una expresión matemática 2 + 4 * 6 + 8-11, ¿cómo la colocaría entre corchetes de manera que proporcione el valor máximo? ¿Es posible codificar esto?
- ¿Qué tipo de operaciones podrían aplicarse sobre un árbol de segmentos?
- ¿Que problema estas tratando de resolver?
- ¿Existen algoritmos existentes para ese tipo de problema?
- ¿Puedo usar o modificar algo que ya existe para abordar ese problema?
- ¿Cuánto tiempo y esfuerzo estoy dispuesto a invertir en este proyecto?
- ¿Sería más productivo utilizar ese tiempo y energía para obtener una comprensión profunda de muchos algoritmos de aprendizaje automático existentes y el proceso de aprendizaje automático en general?
Como mínimo, sugeriría pasar el tiempo para comprender cómo funciona el aprendizaje automático y qué algoritmos ya existen, luego decidir si desea pasar al siguiente nivel y desarrollar su propio algoritmo.
