Matemáticas aplicadas o estadísticas, ¿cuál debería elegir como segunda carrera para especializarme en aprendizaje automático e inteligencia artificial, dado que ya estoy estudiando informática?

No necesita elegir ninguno de los dos campos como segunda carrera. No necesita una segunda carrera en absoluto, es solo que su campo de interés requiere cierta competencia en matemáticas, eso es todo. Si desea que AI / Machine Learning sea su carrera principal, además de una sólida formación en informática, definitivamente necesita poseer cierto conocimiento matemático. El aprendizaje automático y especialmente la IA son campos amplios, por lo que hay muchas cosas en las que puede especializarse, y todas esas especializaciones requieren el conocimiento de diferentes conceptos matemáticos. Las matemáticas y las estadísticas aplicadas también son amplias, y existe una superposición significativa entre las dos. Además, sea lo que sea que elija como su ocupación principal dentro del campo de la IA, es probable que necesite un poco de ambos. Dado que la IA está prácticamente muerta fuera del aprendizaje automático, supongo que la mayoría de las veces estará haciendo aprendizaje automático. Dado que la mayoría de los modelos de máquinas de última generación son modelos de aprendizaje profundo, si realmente desea sobresalir en el campo, probablemente tendrá que usar redes neuronales. El aprendizaje automático es bastante matemático. Diría que, en general, debe conocer el álgebra lineal, el cálculo multivariable y al menos los fundamentos de la teoría de la probabilidad y la estadística. En ese sentido, incluso se puede decir que el aprendizaje automático es matemática aplicada. Más adelante puede encontrar algún uso de otros campos matemáticos más abstractos, como álgebra abstracta, teoría de categorías e incluso geometría algebraica. Esto, por supuesto, depende de en qué te quieres enfocar. Si desea investigar, necesitará muchas matemáticas, y cuanto más sepa, mejor. Por otro lado, si desea centrarse en las cosas prácticas, realmente no necesita muchas matemáticas además de “lo básico” que ya mencioné.

Hola,

Soy estudiante de matemáticas aplicadas y tengo interés en ML e IA y puedo decirles que tanto los estudiantes de estadística como los de matemáticas aplicadas pueden ser buenos en ML, pero las matemáticas aplicadas le brindan más conocimiento en análisis numérico y computación paralela, que son muy importantes para desarrollar buenos algoritmos de aprendizaje automático y buenas y rápidas bibliotecas.

Por otro lado, los estudiantes de estadística son mucho mejores en el preprocesamiento de los datos y la visualización porque aprenden sobre la programación especialmente con datos en sus cursos.

Cada segmento que mencioné puede ser fácilmente autodidacta si tiene una buena base, por lo que mi consejo sería elegir lo que más le guste y luego tomar algunos cursos de matemática aplicada o cursos de estadística (depende de lo que elija) si siente la necesidad .