Cómo comenzar a aprender inteligencia artificial y construir una aplicación de inteligencia artificial real usando Python o Java

Primero de todo, realmente tiene que entender o, mejor aún, dominar uno de esos idiomas que citó. Estoy más en casa con Python que con Java, así que hablaré con una inclinación hacia eso. También comprenda que, aunque existen bibliotecas, la Inteligencia Artificial todavía es bastante avanzada, pero aún así uno puede aprender y ser bastante bueno en eso.

Un conocimiento básico de los conceptos matemáticos clave definitivamente ayudaría, especialmente en el área de la estadística (esto casi no es una necesidad al comenzar, pero seguro que no estaría de más saberlo)

También debe comprender la amplia clasificación de los algoritmos de Machine Learning y exactamente cuándo y cómo se utilizan mejor, es decir, el aprendizaje supervisado (y sus diferentes subcategorías, por ejemplo, clasificación y regresión lineal), aprendizaje no supervisado (y sus subcategorías, por ejemplo, agrupación) y incluso refuerzo de aprendizaje.

Además, te recomendaría que juegues con numpy ya que lo usarás mucho en la mayoría (si no todos) de estos algoritmos.

Finalmente, debe elegir un kit de herramientas o biblioteca que le proporcione implementaciones de los algoritmos anteriores.

La biblioteca Scikit Learn es un kit de herramientas de aprendizaje automático de código abierto que puede utilizar. Está bien documentado y tiene un módulo dedicado de Python que puede importar directamente a su programa que le permite implementar los algoritmos anteriores en su programa.

Le recomendaría que visite el sitio web de Harrison Kingsley www.pythonprogramming.net

Tiene tutoriales sobre Machine Learning usando Python y Scikit Learn y también los conceptos básicos de python y Numpy.

Introducción al curso de aprendizaje automático | Udacity también tiene una introducción completa al curso de aprendizaje automático que realmente me gustó y encontré útil.

Más adelante, cuando se sienta cómodo con la mayoría de estos conceptos, recomendaría el libro Building Machine Learning Systems with Python. Lo encontré completamente invaluable cuando estaba aprendiendo sobre Machine Learning.

Como dije al principio, Machine Learning es bastante avanzado, por lo que al principio será desalentador. Solo sigue adelante, sigue curioso y pronto serás bastante bueno en eso.

Feliz codificación

Esto, adaptado del diagrama de Drew Conway, le dará una idea de la imagen completa:

Crédito / fuente para ese diagrama: https://arxiv.org/pdf/1607.00858

Aprender inteligencia artificial requiere algunos antecedentes de estadísticas y algo de actualización en álgebra y cálculo. Necesitará andamios fuertes para entrar en los aspectos más complejos.

Paralelamente, debe probar cosas y hacer ejercicios lo más rápido posible, en Python o R. No solo desea asistir a un MOOC y tomar notas; debe recordar y reproducirse usted mismo. Obtenga conjuntos de datos, problemas y pruebe cosas usted mismo. Descubrirá rápidamente que la dificultad es funcional más que técnica. No necesita ser un programador experimentado para llamar a algo estándar. Pero debes entender lo que sucede debajo del capó cuando corren. Ese es el andamiaje de estadísticas que viene a ayudar.

Además, la preparación de datos es muy importante, y Python es muy bueno en eso. Esta es una actividad de desarrollo más estándar.

Por último, elija un dominio que le interese y / o donde tenga algún conocimiento comercial y comience a jugar con sus propios problemas. La IA es, en esencia, un ejercicio entrelazado. Se trata de replantear un problema empresarial en el pensamiento estadístico, luego elegir el algo correcto y hacer la configuración correcta, comprender lo que está sucediendo y hacer más que unos pocos de ida y vuelta.

La idea es encontrar una combinación que funcione para usted entre “piratería”, pensamiento de estadísticas y conocimiento de dominio.

En este artículo, le daremos algunos consejos que pueden ayudarlo a crear una aplicación sobresaliente y útil y atraer el mercado a su negocio.

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