¡Toma muchas clases de probabilidad! Tanto matemáticas como puedas. Optimización convexa, ajuste de datos, estadísticas también son muy importantes.
Tome sus electivas de CS, como la teoría de grafos (podría ser un poco avanzada), Aprendizaje automático, IA, Visión artificial, Procesamiento de imágenes. (hay una gran cantidad de intersección entre la Visión por Computador y el Aprendizaje Automático y muchos investigadores de ML trabajan en problemas de Visión por Computadora).
Además, tomar cursos de Algoritmos y OOP. No es esencial, pero como estudiante de doctorado en ML, estarás programando mucho, así que esto te lo hará mucho más fácil. Pero la mayoría de los estudiantes de doctorado suelen trabajar con lenguajes de script como Python. Pero asegúrese de sentirse lo más cómodo posible con la programación … ¡Es posible que desee empaquetar sus nuevos algoritmos asombrosos que encuentre en las nuevas bibliotecas y publicarlos en github!
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Muchos de los investigadores en ML, aunque son muy inteligentes, son realmente malos en la codificación y eso hace que no sea tan fácil desarrollar su investigación, ya que su código publicado será miserable.
