À partir de l'année dernière, j'ai étudié divers sujets afin de comprendre certaines des thèses les plus importantes de l'apprentissage automatique comme
S. Hochreiter et J. Schmidhuber. (1997). Mémoire à court terme à long terme . Neural Computation, 9 (8), 1735-1780.
Cependant, étant donné que je n'ai pas de formation en mathématiques, j'ai commencé à apprendre des sujets comme
- Calcul
- Calcul multivarié
- Anaylsis mathématique
- Algèbre linéaire
- Équations différentielles
- Anaylsis réel (théorie de la mesure)
- Probabilité élémentaire et statistiques
- Statistiques mathématiques
Pour le moment, je ne peux pas dire que j'ai fait des études rigoureuses sur ces sujets, mais je sais ce que les sujets ci-dessus veulent traiter. Le fait est que je ne sais pas ce que je dois faire à ce stade. L'apprentissage automatique utilise de nombreux sujets pour résoudre de nombreux problèmes et je ne sais pas comment les utiliser correctement.
Par exemple, l'apprentissage par renforcement est désormais l'un des sujets les plus populaires que des centaines de milliers de chercheurs effectuent actuellement leurs recherches pour faire une percée dans la malédiction de la dimensionnalité. Mais, en tant que futur employé qui va travailler dans des entreprises informatiques, la tâche sur le bureau ne serait pas quelque chose que je m'attendais à faire.
Est-il important d'avoir ma propre expertise pour travailler dans les domaines? Si oui, quels types de sujets dois-je étudier en ce moment?
Pour votre commodité, je veux en savoir plus sur le processus de Markov et le processus de décision de Markov.