Recientemente, hubo una discusión en las redes sociales entre dos de esos expertos sobre quién contribuyó más Vs que ayudaron a popularizar el campo de Deep Learning: Critique of Paper por “Deep Learning Conspiracy” (Nature 521 p 436) Machine … Entonces depende de cómo definir ‘top’. ¿Te refieres al más popular ?
Por supuesto, Machine Learning (ML) no es solo Deep Learning (DL), sino que DL es una gran parte de ello.
En un orden alfabético inverso (de expertos vivos), una lista incompleta podría ser:
- Si escribo una disertación sobre el impacto de Big Data en una industria específica, ¿necesito aprender Análisis de datos?
- Cómo gestionar el big data
- ¿Cuál es la diferencia entre big data y meta data?
- ¿Los desarrolladores de iOS y Android tienen más demanda debido a Data Science?
- Cómo construir un modelo de abandono de clientes que también puede identificar los motivos del abandono
- Vladimir Vapnik
- Alexander J. Smola
- Bernhard Schölkopf
- Jürgen Schmidhuber
- Andrew Ng – Baidu
- Tom M. Mitchell
- Yann LeCun – facebook
- Michael I. Jordan
- Geoffrey Hinton – Google
- Zoubin Ghahramani – Uber
- Christopher Bishop
- Yoshua Bengio
Personalmente, excluiría a las personas que están “demasiado” centradas en las estadísticas, ya que ML se originó como un campo CS / AI.
