Divulgación completa: no estoy trabajando en el campo del aprendizaje automático en este momento. He leído bastante sobre AI y ML, pero no me aventuraría a llamarme experto en esta etapa (especialmente cuando se trata de implementación). Sin embargo , el aprendizaje humano es algo que conozco bastante bien y creo que esta pregunta merece una respuesta desde una perspectiva de aprendizaje humano.
La pregunta en sí es interesante porque demuestra una creencia común entre las personas que desean aprender cosas nuevas: que un plan trazado y una línea de tiempo concreta son suficientes para lograr los objetivos de aprendizaje.
Primero, me gustaría presentarles a su nuevo archienemigo: la falacia de planificación. Este sesgo, del que todos son culpables, implica ser demasiado optimista con las estimaciones de tiempo para los proyectos que asumimos. Casi siempre hay retrasos imprevistos que vienen con los proyectos de fondo (y definitivamente clasificaría esto como uno de esos proyectos).
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Entonces, de inmediato, voy a decir que va a perder su fecha límite únicamente debido a complicaciones imprevistas en su plan. Estos cambios podrían provenir de motivaciones / deseos personales cambiantes, dificultades técnicas y eventos inesperados de la vida.
En segundo lugar, al darte este plazo tan ajustado, tendrás un incentivo para avanzar incluso cuando no entiendas los conceptos en los que estás trabajando. Esto es absolutamente crítico, y es lo que hace que la mayoría de las personas terminen con conocimientos y habilidades subóptimos cuando aprenden por su cuenta. Cuando esté mirando su calendario, enfocándose en esa fecha de finalización, no se tomará su tiempo para comprender lo que está aprendiendo.
Aún más importante, no le está dando tiempo a su cerebro para construir conexiones significativas y contextuales entre los conceptos. El aprendizaje es en gran medida un proceso de construcción de una biblioteca de conceptos, luego de encontrar formas en que esos conceptos se relacionan entre sí (un proceso conocido como fragmentación ). Se necesita tiempo para que esto ocurra, y cuando estás tratando de explotar todos tus materiales de aprendizaje, es mucho menos probable que suceda. El apresurarse también ignora los aspectos críticos del aprendizaje, como la práctica distribuida , la consolidación de la memoria y la incubación , aunque cada uno de ellos podría merecer su propia respuesta, por lo que me desviaré por ahora.
Tercero, tu intención de aprender realmente importa mucho menos de lo que imaginas. A pesar de lo que dicen los gurús de la autoayuda, querer aprender algo importa mucho menos de cómo lo haces. Lo que importa es el proceso que establezca para garantizar que tenga una codificación, almacenamiento y recuperación efectivos, junto con procesos elaborados que garanticen la conexión entre lo que ya sabe y lo que está aprendiendo. Puedes odiar lo que estás haciendo y aún así aprender eficientemente, y también puedes tener las mejores intenciones del mundo y aprender muy poco. Todo se reduce a cómo maneja la información.
La retención es un aspecto particularmente pasado por alto en planes como el suyo. Es impactante para mí, pero lo veo todo el tiempo: todos quieren aprender, pero casi nadie reconoce la importancia de la retención. Nuevamente, si no comprende cómo su cerebro almacena las cosas, siempre terminará desperdiciando su tiempo simplemente porque no recordará la mayor parte de lo que ingiere.
Permítame sugerirle una alternativa a su plan actual: en lugar de centrarse en lo que va a aprender, comience con cómo lo va a aprender. Tómese un tiempo para descubrir cómo funciona realmente el aprendizaje, luego salte a lo básico y construya desde allí. De esa manera, incluso si cambia de opinión acerca de querer ingresar a ML, tendrá todas las herramientas que necesita para aprender cualquier otra cosa que le interese. ¡Además, aún recordarás lo que te llevaste en tu viaje de ML!
Creer que una hoja de ruta elaborada para su aprendizaje es clave es simplemente prepararse para el fracaso. Concéntrese en su sistema de aprendizaje y sus resultados, aunque tal vez no como lo predijo, siempre será mejor.
Puedo ayudarlo: escribí un libro sobre este mismo tema llamado The Learning Factory, y contiene un conjunto completo de instrucciones para configurar un sistema como el que describí. Mi blog también contiene bastante información sobre aprendizaje y memoria, y es gratis.
