La mayoría de las buenas universidades otorgan títulos de doctorado en campos de estudio a los que tradicionalmente se les ha dado un nombre. Por ejemplo, doctorado en ingeniería eléctrica, ingeniería informática, sociología, física, química, etc. Cada uno de estos campos tiene muchas subáreas de estudio diferentes. Un trabajo de doctorado podría estar en cualquiera de estas subáreas (o incluso subáreas), pero el grado aún estaría en el campo más amplio de estudio que la gente conoce. Es posible que algunas universidades ni siquiera impriman el campo más amplio en el certificado de grado, pero las transcripciones mostrarán en qué escuela / departamento se registró el estudiante.
En estos días, cuando ve anuncios de trabajo que solicitan un doctorado en inteligencia artificial o aprendizaje automático o internet de cosas, etc., lo que significan es que el trabajo de doctorado debe estar en esa subárea; la tesis y las publicaciones de investigación deben estar relacionadas con esas subáreas. Si uno obtiene ese doctorado en Ingeniería Eléctrica o Ciencias de la Computación / Ingeniería o departamento de Matemáticas es en gran medida irrelevante a menos que se mencione explícitamente.
- ¿Cuál sería un enfoque razonable para optimizar los ingresos publicitarios del sitio web utilizando datos de GA y aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son sus 5 mejores técnicas empíricas para detectar BS?
- ¿Cuáles son las principales similitudes y diferencias entre los alumnos basados en instancias y las máquinas de vectores de soporte?
- Dado que existen marcos optimizados en línea, ¿vale la pena implementar manualmente implementaciones vectorizadas para redes neuronales complicadas?
- ¿Por qué decimos que la máquina de vectores de soporte y muchas otras técnicas de aprendizaje automático tienen un supuesto subyacente de iid?