Creo que mejor sería cuáles son las áreas en las que el aprendizaje automático no está explorado. Porque a pesar de que hay muchas áreas donde se usa el aprendizaje automático, las áreas inexploradas distan mucho de las áreas exploradas.
En el caso de áreas inexploradas, el desafío principal es convertir el problema en un problema de aprendizaje automático. Por ejemplo, cuando se resolvió la clasificación de imágenes con aprendizaje automático, comenzaron a surgir problemas similares, como la detección de tumores a partir de imágenes de resonancia magnética. Usando el aprendizaje automático ahora, los matemáticos aprenden el camino del descenso del gradiente estocástico en lugar de calcularlo.
Entonces, si puede representar un problema de tal manera que el aprendizaje automático puede ser la solución, esa es su respuesta.
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La gente suele ir a esa área ya explorada porque hace que la gente compre su explicación de por qué su problema puede resolverse mediante el aprendizaje automático y su aplicabilidad es bastante difícil. Porque la aplicación de su problema también es un factor importante. Por ejemplo, supongamos que creó un modelo de aprendizaje automático que puede detectar todas las enfermedades, lo que significaría que la comunidad de médicos irá en contra de esto por naturaleza. Del mismo modo, si haces una máquina que pueda hacer mejor música que la comunidad de músicos, estarás en contra.
Entonces puedes intentar ir por eso. También ganar este tipo de batallas generalmente resulta en un mayor logro. Como Galileo Galilei, quien dijo que la tierra se mueve alrededor del sol.
“ En 1610, Galileo usó su primer telescopio rudimentario para observar que Venus entró en fases al igual que la Luna. Esto iba en contra de la teoría de que todo orbitaba la Tierra, y era una prueba más de que gira alrededor del Sol. Galileo también observó cómo Júpiter tiene 4 lunas principales que lo orbitan. Esto rompió la creencia anterior de que todos los objetos orbitan la Tierra. “
Entonces el mundo está abierto. Ir por cualquier cosa y todo.
