Dependiendo del enfoque de uno y del proyecto en cuestión, los investigadores en aprendizaje automático pueden estar haciendo cualquiera de las siguientes cosas
- Tome un problema (a menudo de la informática pero con frecuencia de otras disciplinas como economía, salud, biociencias, administración pública) y vea cómo el aprendizaje automático puede ayudar a proporcionar mejores soluciones y servicios.
- Tome un problema de aprendizaje automático bien establecido y busque proporcionar mejores soluciones que las disponibles en este momento. A veces, esto solo significa tomar algoritmos existentes y mejorarlos para que puedan aprender con menos cómputo y menos datos, ocupar menos memoria, ser portátiles y responder más rápido en un sistema en vivo.
- A veces, lo anterior también significa tomar una perspectiva completamente nueva sobre el problema. También puede significar tomar un problema que se resuelve en una configuración y mirarlo en una configuración completamente diferente. Por ejemplo, adaptar un algoritmo existente para trabajar en entornos computacionales distribuidos, respetar la privacidad del usuario o ser robusto a las entradas maliciosas, etc.
- Explore los fundamentos del aprendizaje automático. Esto implica una gran cantidad de estudios detallados e intrincados sobre el comportamiento no solo de los algoritmos de aprendizaje automático, sino también de los principios de aprendizaje. También implica mirar lo que se puede aprender y lo que es imposible de aprender. Campos como la teoría del aprendizaje estadístico, la teoría del aprendizaje algorítmico y la teoría del aprendizaje computacional se entregan a tales exploraciones.
Los puntos anteriores descuidan varias distinciones más finas que importan cuando se observan los avances reales en el aprendizaje automático. Lo anterior busca capturar ampliamente cómo es el trabajo diario en el aprendizaje automático. El trabajo de cambio de paradigma ocurre de vez en cuando, lo que puede desafiar completamente la clasificación anterior.
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