Ambos serán importantes, por derecho propio. Emet se ocupa de un tema específico (en realidad, tomar vida), aunque sea bastante amplio e importante. ML es más general, o uno supondría.
¿Cómo es que estos dos se enredaron tanto? ¿El impulso comercial de la nube como se manifestó?
Pero, si necesitamos pensar en ellos juntos (¿Cuáles son las principales diferencias entre la econometría y el aprendizaje automático?), Puede ser interesante. Emet tiene el derecho de presumir de ser temprano, mucho antes de que la computación despegue en su forma actual (que no será la última). Emet también trata con personas que, sin importar cuánto cambien, siguen siendo personas.
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ML, por otro lado, surge de un marco matemático aplicado (e intentos de inteligencia automatizada, a través de medios artificiales) que es la mantequilla de maní de la ciencia y la ingeniería. En realidad, uno podría (sin duda, en algún momento) pensar en cuestiones filosóficas de ML en paralelo con el supuesto aspecto teórico de Emet.
ML también trata con personas, en más de los fenómenos GIGO’d relacionados con la nube fangosa. Abundan muchos ejemplos (biología, medicina, etc.).
Hace mucho tiempo, el paraguas que se arqueaba demasiado era un asunto multidisciplinario. ¿Cómo se perdió esto con un enfoque tan fuerte en lo que las computadoras pueden hacer? Oh, lo sé. Los humanos y su inteligencia ocupan el asiento trasero. ¿Sabes que? No.
Emet’ers lo sabe; los sabios de ML también lo hacen.
