Hay diferentes puntos de partida posibles, ¡pero aquí hay una hoja de ruta que debería funcionar desde mi punto de vista!
- Tome un aprendizaje automático introductorio: si no está familiarizado con la clasificación del aprendizaje automático y la técnica de agrupación, debería considerar aprender sobre esto tomando un curso, ya sea en la escuela o en línea. Yo recomendaría la clase de aprendizaje automático Andrew NG coursera (Machine Learning – Stanford University | Coursera) como punto de partida.
- Familiarícese con los idiomas y las bibliotecas de software: aprenda idiomas como R (The R Project for Statistical Computing) / Python y bibliotecas de software como (scikit-learn (scikit-learn: machine learning en Python) y Pandas (Python Data Analysis Library )) para aprendizaje automático y análisis de datos en python.
- Lea libros sobre modelado predicativo: leer libros debería darle una comprensión más sólida de lo que aprendió y proporcionarle más ejemplos sobre el uso de los lenguajes de programación y las bibliotecas de software para resolverlos. Aquí hay dos ejemplos de buenos libros para leer:
- Libro de Python Machine Learning (rasbt / python-machine-learning-book) (por Sebastian Raschka)
- Modelado predictivo aplicado
- Únete a Kaggle: ¡ ahora es el momento de resolver problemas reales! Kaggle es un gran lugar para mostrar sus habilidades de aprendizaje automático. Organiza diferentes concursos de aprendizaje automático con increíbles recompensas (conocimiento, dinero, trabajos, etc.). Sugiero leer esta respuesta de Quora sobre cómo comenzar en Kaggle: la respuesta de Moustafa Alzantot a ¿Cómo empiezo a participar en las competencias de Kaggle? ¿Qué análisis de datos básicos hacen las personas y cómo saben qué modelos aplicar? ¿Cómo hacen mejoras?
- Obtenga más información sobre dominios específicos: estudie cursos que le brinden más experiencia en dominios específicos como (CS231n: Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual Redes convolucionales para el reconocimiento de imágenes), o (CS224d: Aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural Aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural )
