¿Vale la pena estudiar un tema si no crees que podrías haber llegado incluso a las derivaciones / algoritmos / pruebas que se dan allí?

Hay diferentes razones para estudiar algo:

1) Quieres mejorarlo
2) Desea usarlo para hacer algo más
3) Te fascina
4) esta no es una lista completa

Si no comprende los fundamentos y no espera que pueda hacerlo, entonces el número 1 podría estar fuera de su alcance. ¿Eso importa? Si el # 2 o el # 3 aún se aplican, entonces no veo ninguna razón para dejar de estudiar.

Además, puede encontrar que con más exposición y más familiaridad, obtendrá ideas que hacen que estos acertijos sean solucionables. Intenté no permitirme pasar demasiado tiempo tratando de descubrir detalles no intuitivos hasta que logré comprender bien el panorama general. A veces las cosas no tienen sentido hasta que las veo desde una nueva perspectiva, pero desde la nueva perspectiva, lo mismo parece obvio.

Si te gusta aprender sobre PNL (o cualquier otro campo), entonces te digo que sigas aprendiendo. Quizás comience a verlo desde una perspectiva que lo aclare. Quizás veas una forma de aplicarlo a un problema común, y te hará rico. Quizás aprenda lo suficiente como para mantener una conversación significativa con una persona maravillosa del sexo opuesto (o el sexo que prefiera) y continuará criando una familia maravillosa juntos. O tal vez solo disfrutes aprendiendo sobre esto sin ningún fin útil. Hay peores formas de pasar el tiempo. No veo cómo podrías perder aquí.

Es bueno ver que no solo estás leyendo el libro de texto, sino que también estás tratando de mejorarlo. Puede ser que pueda intentar desarrollar alguna aplicación utilizando conceptos de PNL. ¡Hará que su experiencia de aprendizaje de PNL sea emocionante! y agradable 🙂

Sí.

Si está más preocupado por la implementación en lugar de comprender por qué funciona.

Si solo le interesan los rendimientos relativos de los algoritmos.

Si crees que el algoritmo es lo suficientemente intuitivo como para no pasar por alto las pruebas.

Si confías en el autor del algoritmo.

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