Entonces, fui y leí el artículo. Estoy de acuerdo con su premisa de que los informáticos no tienen el monopolio del aprendizaje automático y que los físicos son capaces de resolver problemas de aprendizaje automático. Sin embargo, en su totalidad, el artículo se lee como si estuviera escrito para anotar un punto para la física del equipo frente a la informática del equipo , con extractos como
“ [Los físicos] vienen [a Silicon Valley] porque hay muchos problemas difíciles de resolver. “,
implicando que de alguna manera solo los físicos pueden resolver problemas difíciles, o
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“Pronto, todos los ingenieros de Silicon Valley entrarán en el ámbito del físico”.
Este tipo de porristas para una rama de la ciencia indica una falta de comprensión de lo que realmente implica resolver un problema de aprendizaje automático.
La verdad es que cualquiera puede hacer aprendizaje automático, independientemente de la etiqueta que le otorguen: informático, físico, matemático, ingeniero, etc. Lo que realmente importa aquí no es la etiqueta, sino las habilidades que aportan.
Para el aprendizaje automático, las habilidades más relevantes son el álgebra lineal, la optimización numérica, la aproximación de funciones, las estadísticas y los algoritmos. Tradicionalmente, los científicos informáticos han sido (comparativamente hablando) mejores en análisis de algoritmos, matemáticos e ingenieros (industriales) en optimización, estadísticos en estadística, etc. ¡Pero ningún campo puede afirmar que lo sabe todo!
Ahora para responder a su pregunta: “¿los físicos son realmente mejores en aprendizaje automático que los informáticos?
No, pero … esto no significa que sean peores. La pregunta correcta es quién está más versado en términos de las habilidades mencionadas anteriormente, una pregunta que se responde mejor de forma individual, no a través de términos generales como física o informática.
