Desde mi punto de vista muy personal:
* beneficios:
– la satisfacción de trabajar directamente por el bien común, por la humanidad, en lugar de por algunos propietarios o inversores ricos, al aire libre y sin patentes que restrinjan el uso a quienes pagarían,
- ¿En qué medida se utilizan las técnicas de optimización del aprendizaje automático, como el descenso de gradiente, en el modelado financiero?
- ¿Cuáles son algunos de los requisitos previos necesarios para aprender el aprendizaje automático o la inteligencia artificial?
- Aprendizaje automático: al construir un modelo de regresión lineal, ¿cómo decido entre variar el grado del polinomio y variar el parámetro de regularización?
- ¿Necesita aprender CSE (motor de ciencias de la computación) para aprender inteligencia artificial, o hay cursos de ingeniería separados para IA y aprendizaje automático?
- ¿Cómo se diseñan y desarrollan las nuevas arquitecturas de aprendizaje profundo?
– estar rodeado e influir en un gran grupo de estudiantes graduados inteligentes y postdoctorados, la próxima generación de investigadores
* desafíos:
– tener que pasar tiempo escribiendo subvenciones para obtener financiación, formar parte de comités, etc.
– solo tener acceso a conjuntos de datos disponibles públicamente (pero creo que hay muchos interesantes)
– no tener equipos de ingeniería tan grandes para desarrollar sistemas a gran escala
– no tener tantos recursos computacionales
Sin embargo, debo admitir que me está yendo bastante bien con las dos últimas cosas, gracias a la generosa financiación y el patrocinio (a menudo de las empresas) que estoy recibiendo actualmente. Tengo la suerte de que mi universidad valora mucho mi presencia y ha limitado mi enseñanza solo a mi curso de posgrado, una vez al año, excepto los años sabáticos, durante los últimos 15 años. Pero, por supuesto, estas son mis circunstancias afortunadas.
