¿Es posible convertirse en investigador en inteligencia artificial a través de un doctorado en estadística?

¿O se requiere un doctorado en informática? ¿Tener un doctorado en estadística es una desventaja para los puestos de investigación de IA o es más importante la investigación que publica y en la que trabaja durante el doctorado?

Aunque la investigación de inteligencia artificial es interdisciplinaria (matemáticas + cs + estadísticas + lógica, etc.), veo principalmente a científicos informáticos que trabajan como investigadores de IA en la industria en lugares como Google Brain, Open AI, DeepMid, lo que tiene sentido ya que AI es un área en CS. ¿Es más porque los doctores en estadística no están interesados ​​en trabajar en IA o estos puestos son principalmente para informáticos?

Estoy decidiendo si aceptar un doctorado en estadística de una de las mejores escuelas donde se está llevando a cabo una gran cantidad de buenas investigaciones de IA y los departamentos de informática y estadísticas tradicionalmente están cerca. Creo que podría trabajar con un asesor que esté en ambos departamentos o tener un asesor en el departamento de estadísticas y el otro en CS.

¡Gracias!

Los doctorados en estadística ciertamente pueden realizar investigaciones de aprendizaje automático, y el aprendizaje automático es una gran parte de la IA. Un doctorado en estadística de una de las mejores escuelas es un fondo perfecto para el aprendizaje automático, y puede colaborar con personas de CS que están haciendo aprendizaje automático.
Suena como una gran pregunta para un doctorado en estadística o un doctorado en aprendizaje automático, si su universidad tiene uno u otro.
Suena como una gran pregunta para hacerle a alguien que contrata para trabajos de IA. Los doctores en estadística pueden decir lo que sea, pero si no son contratados para estos trabajos, entonces les falta algo y, lo que es peor, probablemente no se den cuenta de qué es lo que les falta. También podría ser que los gerentes de contratación de IA sean idiotas que no saben que otras disciplinas pueden estar calificadas para el trabajo. Un poco difícil de decir, pero en algunos mercados, la contratación transfronteriza es algo habitual: Wall Street no tiene problemas para contratar físicos teóricos para resolver PDE estocásticas.
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Ciertamente ayudará. Algunas decisiones se toman con base en la probabilidad de los resultados. Pero la IA es mucho más que probabilidades. La IA se trata de analizar hechos inconexos y poder inferir ciertas cosas a partir de ellos en función de un conjunto de reglas básicas. Si desea dominar la IA, debe comprender cómo funciona el algoritmo Rete. Como matemático, debería poder comprender los aspectos matemáticos del aprendizaje automático probablemente mejor que un científico informático.
Un buen doctorado en estadística definitivamente vale más que un doctorado mediocre en CS cuando se apunta a la IA. El campo es tan abierto y dinámico que no creo que esta pregunta realmente importe; se trata más de qué tipo de trabajo hará en su doctorado y si se mantiene actualizado con el estado del arte de la IA.

Respuestas (2)

A nadie le importa qué tipo de doctorado tienes. Si publica investigaciones en lugares de aprendizaje automático, es un investigador de aprendizaje automático. En particular, si publica una buena investigación en buenos lugares de aprendizaje automático, es un buen investigador de aprendizaje automático.

Solo en mi propia universidad, puedo pensar en investigadores de aprendizaje automático con doctorados en informática, estadística, matemáticas aplicadas, matemáticas puras, ingeniería informática, ingeniería eléctrica, ingeniería mecánica, astronomía, lingüística, biblioteconomía, investigación de operaciones, aeronáutica y economía. . Estoy seguro de que me he perdido algunos. Todos hacen diferentes tipos de aprendizaje automático, pero lo que sea.

La pregunta correcta es ¿Un doctorado en estadística de [departamento] que trabaje con [asesor] ​​apoyará mi ambición de trabajar en aprendizaje automático? Y la respuesta a esa pregunta depende de [departamento] y [asesor].

Respuesta tardía, pero lo intentaré. No puedo hablar por las grandes potencias que mencionas (Google, etc.), aunque soy un investigador de ML y estoy involucrado en la contratación para tales puestos .

Sí, un doctorado en estadística es una gran base. Recuerde, no todo AI/ML son redes neuronales: las estadísticas bayesianas (p. ej., modelos gráficos probabilísticos) son muy útiles y poco conocidas. Además, hay muchos programadores que pueden aprender fácilmente a usar paquetes ML; sin embargo, los doctores en estadística tienen más madurez matemática. Entonces, incluso si desea trabajar en el aprendizaje profundo, la madurez matemática es un gran punto de venta, siempre que también tenga las habilidades de software.

Comparar un doctorado en estadística con un doctorado en informática es más difícil; sin embargo, me centraría en experiencias/proyectos/habilidades/publicaciones/intereses relevantes en lugar de sopesar los doctorados entre sí. Sin embargo, es posible que las empresas más grandes con departamentos de recursos humanos no se den cuenta de esto.

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