La novedad de la investigación intrínseca del sujeto es rara. Esta es una pureza estadística similar a la pureza matemática. Encontrará una percepción común e impresionante cuando aplique bien. Esto implica que estás situado en tu entorno. Si está trabajando en una empresa y su negocio es un servicio específico, entonces una aplicación exitosa es el aprendizaje estadístico para mejorar el servicio. El método rara vez se discute en forma intrinisica, excepto donde se descubrió o entendió mejor, que es en entornos académicos o de investigación. Los temas candentes en el aprendizaje estadístico son dominar la metodología y la teoría base, y luego aplicarlo fructíferamente a nuevas disciplinas. Encontrarás conexiones de campo completamente nuevas si superas el aprendizaje estadístico intrínseco a las estadísticas, y entras en otro campo esperando aprender descubrimientos asistidos. Esto se aplica a todas las disciplinas y empresas con uso intensivo de datos.
¿Cuáles son los temas candentes / nuevos en el aprendizaje estadístico?
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Daría un voto al “aprendizaje automático interpretable”. La interpretabilidad es un “punto débil” de muchos algoritmos de aprendizaje automático potentes (especialmente los complejos). Y parece que esto puede dificultar la amplia aplicación del aprendizaje automático en algunas áreas de “alta demanda” como la medicina, las finanzas (¿incluso la conducción automática?), Etc. Por lo tanto, cada vez más investigadores se interesan en este tema: solo mire el modelo de papel de destilación por Hinton y el “tutorial / talleres de interpretación” en el ICML más reciente.
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