¿Puedo usar el algoritmo de aprendizaje automático en mi proyecto de investigación aunque no soy un experto en él?

No, no tienes permitido hacerlo. Va en contra de las reglas de la vida.

Sí por supuesto que puedes. Empecé en el aprendizaje automático hace 25 años a la edad de 15 años. Nadie me detuvo. Continué haciendo cientos de proyectos en solitario que nadie ha visto más que yo. En un proyecto intenté buscar vida extraterrestre en un autómata celular, que, tan poco relacionado con el aprendizaje automático como pueda parecer, existe una conexión. Construí una red neuronal recurrente en tiempo real en 2001 que podría imitar los movimientos de mi mouse al aprenderlos. Avance rápido 14 años y en 2015 construí la primera Inteligencia General Artificial verdaderamente inteligente del mundo. Siempre he estado unos 10 años por delante de la industria y la academia.

Entonces, sí, ve y haz lo que te gusta hacer. No dejes que nadie te detenga. El mundo está construido sobre las espaldas de los soñadores.

A2A. Usted puede. Será un trabajo duro, pero ciertamente puede aprender lo suficiente sobre el aprendizaje automático para implementar un modelo específico con el que otros hayan tenido éxito. Si puede, busque un buen tutorial que resuelva un problema muy similar. La comunidad ML generalmente está abierta, por lo que sugiero obtener una cuenta de GitHub y comenzar a investigar qué repositorios existen que se ajusten a su espacio problemático.

A2A, gracias.

Depende de muchas cosas, principalmente de qué tan bien entiendes el algoritmo específico. Cuanto mejor lo entienda, más posibilidades tendrá de usarlo correctamente.

Siempre puedes aprender. Y, tal vez, esa es la distinción más importante que hacer.

Rara vez se reducirá si eres un experto o no.

Se trata de aprender. Siempre estarás aprendiendo.

No tiene que ser un experto en un algoritmo si solo lo está usando, pero sí tiene que comprender sus supuestos y limitaciones para poder usarlo de manera adecuada. Mi ejemplo favorito es PCA: en el momento en que comienzas a buscar grupos de variables no linealmente relacionados, el álgebra matricial en PCA se desmorona y te encuentras con muchas “sorpresas”. No tiene que saber la derivación exacta de los valores propios y el vector propio para comprender esto.