¿Cuál es el mejor o más interesante aspecto del aprendizaje automático para trabajar?

Answer 1

Cada varios años surge una nueva tendencia candente. SVMs, conjuntos, aprendizaje profundo …

Los detalles de su pregunta: “el más interesante que puede aprenderse en un período de tiempo relativamente corto e implementado en un proyecto” es controvertido. No puedes tener los dos. ¿Le interesará implementar un SVM desde cero? Hubo momentos en que este método era el más avanzado en análisis predictivo. ¿Cómo haría para implementar una versión distribuida de árboles reforzados? Gracias al aspecto de ingeniería de un desafío, parece más fascinante, pero aún así …

Ahora, si analiza el último número de JMLR e intenta inventar una arquitectura neuronal completamente nueva que supere a todos los tipos de RNN en el modelado secuencial, ¿cuál será el resultado? Bueno, si escribes sobre eso después, es probable que se acepte en NIPS y que puedas acceder fácilmente al programa de graduación superior y todo eso.

Eso es novedoso, interesante, se puede implementar, pero no se puede aprender en un corto período de tiempo. Tal es la naturaleza de la ciencia, aquí no hay atajos, o bien inventas algo nuevo, o haces los equivalentes de ejercicios de un libro de texto.

Lo que no es nada malo en absoluto. Trate de adquirir una comprensión más amplia de ML. Es un método poderoso y hermoso, pero cuando las personas comienzan a seguir la moda en algoritmos, eso es realmente muy extraño. El mundo lo necesita todo. No hay una parte “aburrida” o “mala” de ML, si puede resolver un problema y avanzar en el progreso, eso es lo mejor y lo más interesante.

Answer 2

Creo que tiene que ser árboles de decisión. Es extremadamente intuitivo, la salida se puede visualizar fácilmente y también hay mucha profundidad en el tema, como aprender sobre entropía, evitar el ajuste excesivo a través de la poda, etc.

Todos estos temas serían útiles al mismo tiempo que aprenden otros algoritmos de ML y no requieren ningún requisito previo complejo o de alto nivel, a diferencia de los otros algoritmos.

Answer 3

Siento que las redes neuronales son extremadamente útiles. Puede trabajar en datos con valores perdidos. Puede llenar los valores faltantes utilizando técnicas de limpieza de datos. Puede funcionar en gran cantidad de entradas.

Answer 4

Esta es una decisión personal. Así que voy a responder por mí mismo. La conciencia de la máquina. He mantenido este interés durante cincuenta años. ¡Dios! ¡Cincuenta años! He llegado al extremo de contratar al mejor abogado de patentes de Washington DC. Con su ayuda, fui a presentar mi caso ante dos hombres que decidirían el valor de mi patente. Ellos negaron el mío. Esta es una historia en sí misma, pero no me detuvo, continué y escribí un libro de Indie sobre lo que siento que es la conciencia (The Fittest Idea (2011), cómo se desarrollaría por sí solo y en otros escenarios). En cuanto a lo que esto significaría para la sociedad. Bueno, aquí estamos. No vi los teléfonos celulares, pero sí muchos y ahora estamos justo en medio de la máquina de la conciencia emergente.

Esto es lo mejor.