Cómo elegir el mejor algoritmo de aprendizaje profundo o paquete R para un conjunto de datos

Lo estás haciendo por el camino equivocado.

No elige un paquete, elige una forma de formular la solución a un problema que puede responder con el conjunto de datos. Afortunadamente, ha resuelto que en realidad podría resolver el problema con los datos; si no puede resolver el problema con los datos que tiene, sin paquete, sin algoritmo, nada puede salvarlo.

Por supuesto, también debes asegurarte de que estás resolviendo el problema correcto, pero no quiero agobiarte.

Eliges el algoritmo que funciona con el problema.

¿Cómo lo sabes? A menudo se tiene una idea de estas cosas a través de la práctica, tanto practicando las matemáticas como entendiendo lo que está sucediendo para comprender lo que hace, así como practicando la resolución de problemas con datos.

Pero, irónicamente, las matemáticas, aunque son más difíciles de aprender al principio, lo llevan allí más rápido y lo ayudan a comprender mejor y mejor lo que realmente está haciendo.

Pero practique la resolución de problemas con datos. Intente comprender cómo funciona el código, las matemáticas y cómo se ajustan los datos.

Se necesita trabajo, pero llegarás allí.

Olvídate del aprendizaje profundo por ahora.

Debe familiarizarse con todos los algoritmos ML estándar.

Una vez que comprenda las matemáticas y adquiera experiencia al usarlas en los datos, podrá elegir sabiamente.

Si necesita un aprendizaje profundo, probablemente también necesite una arquitectura personalizada, y también deberá estudiar esto para tener una idea de las opciones arquitectónicas adecuadas.

En general necesitas probar varios. No hay un “mejor” algoritmo y sin ver sus datos es imposible decirlo.

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