El doctorado tiene dos dimensiones:
- El administrativo
Cada universidad tiene sus propias pautas para regular y otorgar un doctorado. Unirse a cualquier doctorado depende de las reglas de la Universidad / Colegio. Entonces, si la Universidad permite unirse a un doctorado en Aprendizaje automático a un estudiante con antecedentes en econometría, puede hacerlo. Una vez más, el aprendizaje automático es un tema amplio y, por lo tanto, debe reducir en qué área específica de ML desea trabajar. Puede unirse y trabajar en un departamento diferente si desea trabajar en Aprendizaje automático, por ejemplo, Estadística, Matemáticas, Informática, etc.
2) Las habilidades requeridas
- ¿Qué piensan los científicos de los expertos en SEO?
- ¿Qué tan bueno debería ser para inscribirme en un Master Machine Learning?
- ¿Alguna de las bibliotecas actuales de aprendizaje profundo permite restricciones de monotonicidad?
- ¿Cuál es la diferencia entre Deep Autoencoders y Deep Belief Networks?
- ¿Qué motores de búsqueda hacen un buen uso de las capacidades de búsqueda semántica?
Para hacer un doctorado sobre cualquier tema, requerimos algunos fundamentos de ese tema en particular. Aunque también podemos aprenderlos, pero nuevamente hay un compromiso, cuánto aprenderás fundamental y cuánto el tema específico.
Entonces, si te encuentras lo suficientemente competente para hacer un doctorado en aprendizaje automático con experiencia en economía o cualquier otra especialidad que tengas en PG. ML requiere bits de estadísticas y bits de programación.
Espero que te pueda ayudar.
