Seguramente es posible pasar a ML desde la física teórica y, como sugiere una respuesta, en algunos casos la gente lo ha hecho notablemente bien. El único cuello de botella podría ser convencer a algún laboratorio para que lo acepte, esto será especialmente desafiante cuando se trata de Google Research o MSR. Si sus publicaciones son de física computacional, eso puede facilitar un poco las cosas.
Tengo experiencia en física teórica y matemática pura, y actualmente estoy trabajando como investigador de aprendizaje automático en un laboratorio de bioinformática. Pasé un año estudiando aprendizaje automático y estadística, programación (Python, R), colaboré con un profesor de aprendizaje automático en un proyecto, hice algunos proyectos independientes y convencí a este laboratorio para que me ofreciera un trabajo.
Dicho esto, no estoy en Google o MSR. En estas empresas, competirá con personas con doctorados en campos relevantes.
Un amigo muy cercano, que terminó el doctorado en matemática pura, acaba de unirse a Aspera (una empresa de IBM) como investigadora. Por lo tanto, es posible.
El consejo sería trabajar en algunos proyectos, preferiblemente a nivel de investigación y resaltar aquellos en sus aplicaciones.
¡¡Buena suerte!!
- Cómo entrenar mi red neuronal para detectar si un equipaje está abandonado o no
- ¿Qué es la clasificación en el aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son algunos proyectos buenos y pequeños sobre redes neuronales artificiales para estudiantes de informática?
- ¿Sientes que los humanos son más evidentes; seres mecánicos computarizados robóticos altamente avanzados?
- ¿Cuáles son las redes de aprendizaje profundo óptimas para una solución de 'caja negra' como sea posible que se puede ejecutar en modo por lotes?