A partire dall'anno scorso, ho studiato varie materie al fine di comprendere alcune delle tesi più importanti dell'apprendimento automatico come
S. Hochreiter e J. Schmidhuber. (1997). Memoria a breve termine . Calcolo neurale, 9 (8), 1735-1780.
Tuttavia, a causa del fatto che non ho alcun background matematico, ho iniziato a imparare materie come
- Calcolo
- Calcolo multivariato
- Anaylsis matematica
- Algebra lineare
- Equazioni differenziali
- Anaylsis reale (teoria della misura)
- Probabilità e statistiche elementari
- Statistica matematica
In questo momento, non posso dire di aver studiato rigorosamente queste materie, ma so cosa vogliono affrontare le materie sopra. Il fatto è che non so cosa devo fare a questo punto. Esistono molte materie utilizzate dall'apprendimento automatico per risolvere molti problemi e non so come utilizzarli correttamente.
Ad esempio, l'apprendimento per rinforzo è ora uno degli argomenti più popolari su cui centinaia di migliaia di ricercatori stanno facendo le loro ricerche per fare una svolta nella maledizione della dimensionalità. Ma, come futuro dipendente che lavorerà in aziende IT, il compito sulla scrivania non sarebbe qualcosa che mi aspettavo di fare.
È importante avere le mie competenze per lavorare nei campi? In tal caso, quali tipi di materie devo studiare in questo momento?
Per tua comodità, voglio saperne di più sul processo Markov e sul processo decisionale Markov.