Cómo hacer un proyecto de aprendizaje automático desde cero si no tengo idea al respecto

Aquí está mi respuesta a algo similar a la respuesta de Raviraj Pandit. Quiero convertirme en un experto en IA, pero no tengo idea de por dónde debería comenzar. Estoy particularmente interesado en PNL y ML. ¿Alguien puede guiarme?

  • ML es un campo vasto, para comenzar, leer artículos y trabajos de investigación, tratar de encontrar proyectos en él, retomar el proyecto que te tienta más y que crees que es genial construir.
  • Dibuje un plan de acción y sígalo. El resto que debe hacer es aprender las cosas que se requieren para su proyecto, centrarse en ellas y construirlas desde cero. Tomará tiempo, ¡pero síguelo y hazlo!
  • Sube tu trabajo en git. Tome notas sobre kaggle. Pídales a las personas que lean su código, lean el código de otros repositorios, contribuyan a los otros repositorios.

Recuerde, es un proceso continuo, ¡el aprendizaje no tiene fin! Seguir aprendiendo.

Espero que esto ayude, ¡Todo lo mejor! ¡Disfruta aprendiendo! 🙂

Comience desde Kaggle, aquí está la pista
¿Con qué competencias de Kaggle debe comenzar un principiante?

Aprenderás mucho

Esta es la versión tl; dr, también hay clases gratuitas en curso, he visto un montón de conferencias en youtube. Para mí, este chico lo explica mejor:

Estoy de acuerdo con otros aquí en que su mejor lugar para comenzar es el curso Coursera de Andrew Ng. Agregaré que no debe escuchar a quienes le dirán que elija un proyecto y simplemente comience a piratear. El aprendizaje automático no es como el desarrollo de software regular. Si sigue ese camino, perderá una enorme cantidad de tiempo en experimentos innecesarios de prueba y error y creará modelos que no funcionan bien en el mundo real. Es una forma muy ineficiente e ineficaz de aprender el oficio. Explico por qué con más detalle aquí.

Si desea estudiar algunos conocimientos básicos sobre el aprendizaje automático, mi consejo es que pueda asistir a los cursos en línea de aprendizaje automático de Andrew Ng en Machine Learning | Coursera. Los cursos básicos son gratuitos.

Los cursos son muy fundamentales y fáciles de entender, pero en realidad son bastante útiles en industrias reales. Esta es mi primera opción cuando alguien en mi equipo quiere aprender el aprendizaje automático.

La teoría es real. La teoría lo es todo.

Primero aprende la teoría de los libros y mooc. Luego aprende el cuaderno jupyter. Entonces ve a kaggle.

Si no tiene idea, intente recopilar datos de lo que esté disponible. Luego piense en la solución sobre lo que puede hacer. ML no se puede construir sin datos.