¿Puede alguien que no es dotado naturalmente en matemáticas contribuir positivamente a la investigación de CS / machine learning?

Probablemente soy el mejor para responder esta pregunta por ti.

Hay un total de 4 matemáticas en nuestro plan de estudios (estudiante de ingeniería) y las matemáticas son principalmente cálculos que se usan mucho en el aprendizaje automático.

He fallado en 3 de ellos. Sí, he fallado.

Falló significa que no pude obtener ni 30 puntos de 90 para pasar los puntos de corte. Sí odiaba las matemáticas, odio practicar, tengo la costumbre de hacer todo sin usar lápiz y papel.

Nunca fue que no podía entender los conceptos, pero no pude encontrar la razón por la que estábamos aprendiendo toda la mierda, ¿qué sentido tiene?

Aprender (1 + 1) tiene más sentido que encontrar matrices jacobianas, derivadas parciales o resolver ecuaciones diferenciales de orden superior.

Nunca he visto ecuaciones diferenciales, nunca he visto cálculos multivariados en mi vida. ¿Por qué necesito aprender todo esto de mierda? ¿Es una pérdida de tiempo, eh?

Es cierto hasta que me familiaricé con este campo de aprendizaje automático y todo cambió,

Me di cuenta de lo importante que es la diferenciación (pendiente), lo importante que es la diferenciación para encontrar mínimos y máximos, lo suficientemente poderosos como para hacer cosas mágicas.

Cuán importantes fueron las matrices jacobianas para encontrar derivadas parciales de primer orden en el cálculo multivariante y cuán importantes fueron las derivadas parciales.

Todo cambió y puedo ver cuán poderosas son las matemáticas, de repente ahora he comenzado a amar las matemáticas. Todas las matemáticas involucradas en el aprendizaje automático son bastante interesantes.

Y no es ciencia espacial, cualquiera puede dominarlo.

Entonces, todo lo que quiero decir es que nadie tiene un don natural. Es una noción falsa difundida por algunos imbéciles en la sociedad, si te gusta algo, sientes atracción y te acercas a él, prepárate para soportar el dolor de intentarlo varias veces incluso cuando fallas la primera vez.

Está bien si no entiendes el concepto por primera vez, aunque yo no lo entiendo, pero inténtalo una vez más y pruébalo de forma recurrente con la condición de base hasta que captes el concepto completo con una comprensión profunda.

Puedes hacer maravillas, amigo mío, nadie te detendrá. Solo sé apasionado y ya es hora de que te enamores.

No tienes que tener un talento natural en matemáticas para aprenderlo a un nivel en el que puedas contribuir al aprendizaje automático. Incluso puede ser un poco más útil ser experto en programación para probar diferentes hipótesis rápidamente (Python, pandas, sci-kit learn y TensorFlow son un buen comienzo).

Quizás comience aprendiendo (si es necesario, lentamente) los conceptos básicos de ML a través del curso en línea gratuito Coursera de Andrew Ng: Machine Learning | Coursera

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