Desde o ano passado, venho estudando várias disciplinas para entender algumas das mais importantes teses de aprendizado de máquina, como
S. Hochreiter, & J. Schmidhuber. (1997). Memória de curto prazo . Computação Neural, 9 (8), 1735-1780.
No entanto, devido ao fato de não possuir conhecimentos matemáticos, comecei a aprender assuntos como
- Cálculo
- Cálculo multivariado
- Anaylsis matemático
- Álgebra Linear
- Equações diferenciais
- Anaylsis real (teoria das medidas)
- Probabilidade e Estatística Elementares
- Estatística Matemática
No momento, não posso dizer que fiz um estudo rigoroso desses assuntos, mas sei com o que os assuntos acima querem lidar. O fato é que não sei o que tenho que fazer neste momento. Existem muitos assuntos que o aprendizado de máquina usa para resolver muitos problemas por aí e eu não sei como utilizá-los corretamente.
Por exemplo, o aprendizado por reforço é agora um dos tópicos mais populares que centenas de milhares de pesquisadores estão fazendo agora para fazer uma descoberta da maldição da dimensionalidade. Mas, como um futuro funcionário que trabalhará em empresas de TI, a tarefa na mesa não seria algo que eu esperava fazer.
É importante ter minha própria experiência para trabalhar nos campos? Se sim, que tipos de assuntos eu tenho que estudar agora?
Para sua conveniência, quero saber mais sobre o processo de Markov e o processo de decisão de Markov.