En mi opinión, si. Si puede comprender algunos cursos de tipo de álgebra lineal / cálculo / teoría de conjuntos / análisis real, estará equipado para leer documentos de aprendizaje automático en revistas científicas y comprender las matemáticas que dan lugar al algoritmo. Esto lo ayudará a comprender cuándo un algoritmo podría fallar en un conjunto de datos del mundo real y cómo podría mejorarlo utilizando otro enfoque matemático.
Las redes neuronales y el aprendizaje profundo están altamente encaminados en los mapeos topológicos entre espacios, y para crear nuevos algoritmos y realmente entender cómo funcionan, es probable que necesite un fondo que cubra una topología básica / análisis real, que obtendría con una matemática / matemática aplicada mayor.
Si su objetivo es aplicar algoritmos que ya existen y no necesitan modificaciones o ajustes extensivos en el conjunto de datos, probablemente bastará con algunos cursos básicos de matemáticas (álgebra lineal, cálculo, estadísticas).
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