機械学習のために何を勉強する必要がありますか？
昨年から、次のような機械学習の最も重要な論文を理解するために、さまざまな科目を研究しています。 S. Hochreiter、J。Schmidhuber。（1997）。長期短期記憶。Neural Computation、9（8）、1735-1780。 しかし、私には数学的なバックグラウンドがないため、次のような科目を学び始めました 微積分 多変量計算 数学的分析 線形代数 微分方程式 Real Anaylsis（測定理論） 初等確率と統計 数学的統計 今のところ、これらの科目を徹底的に研究したとは言えませんが、上記の科目をどのように処理したいのかはわかっています。現時点では、何をしなければならないのかわかりません。機械学習が多くの問題を解決するために使用する多くの主題があり、それらを正しく利用する方法がわかりません。 たとえば、強化学習は今や最も人気のあるトピックの1つであり、数十万人の研究者が現在、次元の呪いを突破するために研究を行っています。しかし、IT企業で働く将来の従業員として、机の上の仕事は私が行うことを期待したものではないでしょう。 自分の専門知識を持って現場で働くことは重要ですか？もしそうなら、私は今どんな種類の科目を勉強しなければなりませんか？ 便宜上、マルコフプロセスとマルコフ決定プロセスについて詳しく知りたいと思います。