¿Qué te apasiona? Esa es la ruta hacia cualquier tema. ¿Es un enfoque particular para el aprendizaje o una aplicación particular?
Lea sobre lo que la gente está haciendo, mire blogs, siga personas interesantes en Twitter. Intenta y destila tus intereses en algo personal.
Busque programas de maestría y cursos en línea (como el curso de Coursera y Andrew Ng, ¡o incluso mi curso! Curso de aprendizaje automático e inteligencia adaptable de Neil Lawrence).
- Además de tratar de reconstruir la entrada (como en Autoencoder), ¿qué otras tareas podrían resultar útiles para el aprendizaje no supervisado de redes profundas?
- Estoy atrapado en la regresión. ¿Qué debo aprender después de esto?
- ¿Cuáles son algunos ejemplos de empresas no tecnológicas que crean valor a través del uso de Big Data y qué tecnologías específicas están utilizando, por ejemplo, Hadoop, sistemas dedicados, SAP en formas novedosas, piratas informáticos, etc.
- Cómo evaluar mi modelo cada época en TensorFlow
- ¿Cómo comenzó Perl como el idioma dominante en bioinformática?
Ahora puede estar listo para aplicar lo que sabe en el mundo en general, o podría considerar estudiar un doctorado en aprendizaje automático o podría considerar estudiar un doctorado donde aplique sus conocimientos de aprendizaje automático a un dominio de aplicación particular.
Me interesé por primera vez en el aprendizaje automático en 1995 cuando trabajaba en plataformas petroleras. Me compré una computadora portátil, una copia de Borland C ++ e intenté implementar redes neuronales cuando estaba estacionado en la plataforma. Tenía un amigo, Alex Rogers, que trabajaba en las plataformas junto a mí. También estaba interesado en el área.
Cuando salí de las plataformas petroleras encontré una pequeña empresa y trabajé en la implementación de redes neuronales para ellos durante un corto período. Luego me puse en contacto con Niranjan, que estaba en Cambridge en ese momento, me aconsejó que solicitara un doctorado con Chris Bishop.
¡Entonces puedes ver lo importante que fue la pasión y el interés en hacer lo que hice! El consejo de Niranjan fue excelente y tuve mucha suerte de llegar al grupo de investigación de Aston donde Chris trabajó en un momento muy emocionante en el aprendizaje automático (¡aunque en esos días lo llamábamos redes neuronales!).
Fue allí donde escuché sobre los procesos gaussianos por primera vez (de Chris Williams), y más tarde, cuando me mudé a Cambridge, solía ir a las reuniones grupales de David MacKay. Escuchar a David también fue muy inspirador y me convenció aún más de que los procesos gaussianos podrían ser modelos interesantes.
¡Como pueden ver, en gran medida seguí mi nariz! Conocí gente interesante y tomé el consejo de aquellos en quienes confiaba. Hay muchos otros que vendrían a influenciarme, pero escuchar a las personas de arriba fue muy importante para establecer la dirección en mi carrera inicial.