thắc mắc Toán trong khoa học dữ liệu

Đạ em sinh viên năm nhất em muốn hỏi vài câu như sau, mong anh chị giải đáp giúp với.
- Người ta nói toán học là nền tảng của khoa học, nhưng những năm gần đây, có rất nhiều mô hình không giải quyết bằng cách chứng minh toán học, chỉ là chạy oki, rồi sau đó mới chứng minh toán học sau. Tùy toán học nó là nền tảng mà sau nó lại đi sau như thế ạ? Nếu vậy vậy thì hiện tại trong KHDL code nhiều hơn toán ạ? Vì em có nghe bảo là KHDL hiện tại theo ML/DL là nhiều, em thấy import rồi train train thôi.

Theo mk biết thì cái tool để train đó ở tầng sâu người ta sử dụng các công thức toán học rồi, mk sử dụng lại để cho công việc thôi, như việc bạn sử dụng library chẳng hạn

Data Engineer thì cần toán ở mức trung bình để hiểu và chạy phần mềm đúng.
Data Scientist cần hiểu sâu để thiết kế ra những phần mềm đó.

Học mà thi điểm A giải tích 3 của BK rồi thì cũng có nền về toán data. Thắc mắc gì

Giờ mô hình nào cũng dựa trên lý thuyết toán học thôi, thời kỳ đầu của Deep Learning thì mới có trò thử đi thử lại rồi back bằng lý thuyết, dân trong ngành gọi đấy là low-hanging fruits, tức là những innovative nhỏ ko mang lại nhiều giá trị. Bây giờ những nghiên cứu ấy sẽ ko đc accept vào các hội nghị lớn, những paper được publish vào ICML, ICLR,... đều công bố các nghiên cứu sâu về khía cạnh toán học áp dụng trong Machine Learning dựa trên các hypothesis ứng dụng rất nhiều mảng khác nhau trong toán học như bayesian, non linear optimization,... để làm ra đc những paper này ngoài việc phải rất giỏi về toán thì còn phải có tính sáng tạo nữa. Nếu làm sâu về khoa học dữ liệu thì toán ko thể thiếu, chẳng qua là có muốn đụng đến toán hay ko thôi

Sent from Samsung SM-F711B using vozFApp