Maestría en aprendizaje automático suena bien. Aunque me inclinaría más hacia el aprendizaje estadístico. Es como una forma súper especializada de estadística y probabilidad. Pero de cualquier manera, un curso que cubra los conceptos básicos de Inteligencia Artificial, Álgebra Lineal, Probabilidad y Estadística debería ser bueno.
La matemática aplicada probablemente cubriría el área amplia de las matemáticas prácticas, que pueden cubrir los fundamentos del aprendizaje automático, pero no se centraría únicamente en ello. Pero eso no significa necesariamente que no puedas trabajar en ML. Dado que es probable que realice una investigación / proyecto para la mayor parte de sus estudios de posgrado, no importaría mucho si opta por este curso.
En general, preferiría realizar un estudio central en aprendizaje automático que cubra la mayoría de los requisitos de las matemáticas y también le enseñe sobre su área de interés. Eso es lo que hubiera hecho. De lo contrario, puede estar mirando las cosas, por lo que debe ser completamente su decisión, en cuanto a lo que desea optar.
- ¿Cómo 'Diagonal BiLSTM' calcula los estados diagonales a la vez y qué es diagonal?
- Cómo implementar la detección y clasificación de frutas de manzana usando MATLAB en una aplicación antroidea
- ¿Qué significa realmente el valor semilla en el algoritmo de aprendizaje automático?
- ¿Sería posible leer mentes usando una máquina?
- ¿Cuáles son todas las diferencias entre el aprendizaje en línea y el aprendizaje fuera de línea con backpropagation?
Sin embargo, también puede tener en cuenta que tomar un curso de Matemáticas en gran medida lo ayudaría a realizar una mejor investigación. Mientras que un curso sencillo de aprendizaje automático se prepararía para abordar las aplicaciones del aprendizaje automático y sus problemas.
