Hay dos caras del aprendizaje automático: de adentro hacia afuera y de afuera hacia adentro.
De adentro hacia afuera : un enfoque aquí en el modelo matemático del aprendizaje automático. Así es principalmente cómo funciona internamente. Maths & Matlab es suficiente para esto. Principalmente para investigación
De afuera hacia adentro : se trata principalmente del aprendizaje automático para resolver problemas. Hay muchas bibliotecas como scikit, tensorflow [1], etc. Puedes construir el entendimiento de qué usar cuando y estás listo para comenzar. Aquí es donde la industria se centra principalmente. Usar una biblioteca de aprendizaje automático implica integrarlo con alguna aplicación.
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La ciencia de datos implica la comprensión y la destilación de datos. Los pandas de Python proporcionan bibliotecas extensas para hacerlo.
Una aplicación continua implicará principalmente hacer ciencia de datos en los datos y luego aplicar aprendizaje automático encima de ellos.
En una cáscara de nuez,
- Conozca los fundamentos de la programación: comprenda parte funcional de ella como lambda, mapa, etc. en Python.
- Ir a través de NumPy y Pandas.
- Comience con la base de aprendizaje automático: regresión, clasificación, agrupación, etc.
- Ve a implementar algo usando scikit piplene, grid, validación cruzada. Use varias clasificaciones del mismo conjunto de datos para ver resultados diferentes.
Puede hacer un estudio propio de la ciencia de datos, pero asegúrese de tocar todos los componentes mencionados aquí zekeLabs | Aula y formación en línea
Para el aprendizaje automático zekeLabs | Aula y formación en línea
Notas al pie
[1] zekeLabs | Aula y formación en línea
