Grandes respuestas aquí ya, solo quiero agregar otro punto.
Quora puede ayudarlo a ponerse de pie en un campo totalmente nuevo. Hasta ahora, no hay demasiada gente en Quora y la comunidad no es lo suficientemente grande como para cubrir muchas áreas que podrían ser útiles. Aún así, creo que tiene el potencial de ser eso y es solo cuestión de tiempo. Hago un reclamo sobre esto porque en realidad usé Quora para este propósito no hace mucho tiempo en mi investigación.
Afortunadamente para mí, el campo que necesitaba saber era el aprendizaje automático, y dado que Quora es una especie de refugio para los tipos de Silicon Valley, el conocimiento aquí sobre ese tema es abundante. También pude hacer muchas preguntas y obtener algunas buenas respuestas en algunas razonablemente rápido. Ya hay algunas respuestas sorprendentes para algunas cosas (busque explicaciones intuitivas para el truco SVM / kernel y los bosques aleatorios) que realmente ayudan seriamente a su intuición. Otras publicaciones archivan enlaces muy importantes y útiles, como los diferentes tipos de redes neuronales y los mejores libros para introducciones a ML o algún subcampo de ML.
- ¿Cuán precisos han sido hasta ahora los modelos informáticos de calentamiento global? ¿Hay coherencia entre los modelos?
- ¿Cómo se almacenan las especies muertas en el laboratorio?
- Científicamente hablando, ¿es la stevia segura para la salud humana?
- ¿Cómo puede un estudiante universitario entrar rápidamente en la investigación en física teórica?
- ¿Cuál es la definición de la palabra "moderno"?
No utilicé Quora por sí mismo, por supuesto, se complementó con libros, documentos, diapositivas y otros sitios (Wiki, StackOverflow / Exchange), pero una de las mejores cosas de “investigar” en Quora fue que podía fácilmente lea estas explicaciones sin sentir que estoy revisando algún artículo o artículo de Wiki súper denso. Cuando intentas aprender algo que es realmente difícil, es realmente útil tener una idea aproximada en tu cabeza con una idea de cómo funciona, y luego repetir desde allí. Si lo hace, le resultará mucho más fácil leer documentos o artículos de Wiki, o tratar de meter un libro completo de ML en su cabeza en unas pocas semanas.
También debo mencionar que algunas de las personas que tenemos aquí son realmente increíbles. Por ejemplo, Yoshua Bengio lideró un grupo que fue uno de los primeros en implementar con éxito el aprendizaje profundo, algo que parece ser uno de esos Next Big Things en ML y en IA en general (vea la charla de Andrew Ng sobre el aprendizaje profundo y cómo podría ser un enfoque de la percepción general, en lugar de solo, por ejemplo, visión u oído). Tener a alguien así que básicamente inventó un enfoque muy prometedor explica “en inglés” de qué se trata es increíblemente valioso. Será muy difícil encontrar ese tipo de información a través de otros medios (es decir, ¡intente convencer a Yoshua oa alguien como él para que le dé una explicación personalizada del campo por correo electrónico!).
También debería mencionar que sin Quora, nunca habría captado los aspectos importantes de lo que realmente es el aprendizaje automático y cómo podría usarse. Sin esa información, no estaría buscando lo que estoy buscando en este momento (que es algo que creo que será MUY fructífero, déjame decirte). Por lo tanto, solo jugar con Quora en mi tiempo libre ha afectado positivamente mi trabajo.
Entonces, sí, Quora puede ser esa chispa para ayudarlo a comenzar en un campo del que no tiene idea. Probablemente, esto no solo se limita a los científicos, sino también a los ingenieros. Además, debo mencionar que no tengo un doctorado, ni he investigado un problema de investigación de forma independiente, por lo que quizás los científicos reales no necesitan nada de esto y son mucho más inteligentes que yo. 🙂
