No entiendo tu primera pregunta.
Las personas generalmente dividen el aprendizaje automático en dos categorías: aprendizaje automático tradicional (o aprendizaje no profundo) y aprendizaje profundo. Tanto el aprendizaje automático tradicional como el aprendizaje profundo pueden tener una capacitación supervisada o no supervisada.
Como a la mayoría de las personas les gusta el camino de aprendizaje de fácil a difícil, una forma común de aprender el aprendizaje automático es:
1. Supervisión del aprendizaje automático tradicional. Esto incluye regresión lineal, regresión logística, árbol de decisión, etc. Puede aprender lo básico del descenso de gradiente, que es la clave para el aprendizaje profundo.
2. Aprendizaje automático tradicional sin supervisión. Esto incluye el agrupamiento k-means, k-vecinos más cercanos, métodos de momentos y etc.
3. Supervisión profunda de aprendizaje. Por ejemplo CNN, LSTM y etc.
4. Aprendizaje profundo sin supervisión. Por ejemplo, GAN, mapa autoorganizado (SOM), autocodificación / decodificación.
Para aprender el aprendizaje automático, prefiero preocuparme por obtener suficientes datos que por la limitación de la potencia de su computadora portátil. A principios de los 90, cuando estudié NN, la regla general era una capa oculta con 3 nodos ocultos. Fue lo suficientemente bueno como para lograr una precisión de más del 90% al reconocer los caracteres impresos 0-9 y az. Para aprender los 300 juegos de Computer Go (ingresé manualmente los juegos impresos en la revista en la computadora), diseñé 30 modelos para que cada uno de los modelos pueda enfocarse en 10 movimientos (es decir, el primer modelo solo aprende los primeros 10 movimientos y el segundo modelo aprende los movimientos 10-20 y etc.). Incluso con las estaciones de trabajo Sun Sparc de última generación para entrenar a estos modelos, me llevó más de 100 horas terminar todos los entrenamientos. Con su computadora portátil, la capacitación terminaría en no más de unos minutos. Así que adelante. ¿El peor escenario? Estás tan interesado en el aprendizaje automático que decides comprar una computadora de escritorio con una buena GPU por $ 1000. Si esto sucede, los $ 1000 gastados serían su mejor inversión.
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