非CS（経済学）の学生はどのように機械学習を学ぶべきか？

この記事は、機械学習を学びたい非コンピューターサイエンス出身の学生が直面する一般的な課題を提示しています。著者は経済学の学生であり、彼らの目標を概説し、実践的な学習パスに関するアドバイスを求めています。主な問題は、理論、実践、および応用のギャップを埋めることであり、特に経済およびビジネスの問題解決に焦点を当てています。提起された質問は、現実的なロードマップ、効果的なリソース、および基礎知識の適切な深さの必要性を強調しています。

• •この記事は、非CS学生がMLを学ぶ上での課題を強調しています。
• •理論と実践的な応用のギャップを埋めることに焦点が当てられています。
• •著者は、学習ロードマップ、リソース、および必要な基礎知識の深さについてアドバイスを求めています。
• •コンテキストは、経済学とビジネスの問題へのMLの適用です。