Algunos de los campos que menciona utilizan otros campos como herramientas para resolver sus propios problemas.
Por ejemplo en Machine Learning. La estadística se usa ampliamente en el campo para definir el proceso de aprendizaje y establecer los conceptos básicos para casi todos los enfoques de toma de decisiones. La mayoría de los problemas de Machine Learning son problemas estadísticos en sí, solo que con una justificación diferente. Ahora, ¿cómo resolverlos? Dada cierta forma de distribución de mis datos, ¿cuáles son los mejores parámetros para ellos? Ahí tienes un problema de optimización. Ajuste, básicamente es la optimización. Además, Machine Learning utiliza el resultado del procesamiento de la señal para analizar subespacios de los datos o una representación diferente de los mismos.
Finalmente, el análisis de datos se basa principalmente en estadísticas, ya que siempre desea evaluar la calidad de una estimación o la existencia de cierta “verdad”. Utiliza la optimización para encontrar los mejores parámetros para nuestros “descriptores” y bueno, el resto es solo la aplicación que se proporciona.
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