Esto es obvio para mí. Lo creas o no, es la única manera si no cuentas los libros. El número de libros de ML es una miríada y es difícil decir cuál es lo suficientemente bueno para un principiante. Sin embargo, sigo pensando que los libros deberían seguir … batería Machine Learning | Coursera El curso de Andrew Ng. Sin embargo, hay algunos requisitos previos:
- Debe comprender los conceptos básicos de matemáticas, por ejemplo, el significado de funciones lineales y polinómicas, cómo se presentan las funciones en los gráficos. Si no puede seguir el curso debido a la falta de conocimientos de matemáticas, al final no sería una experiencia muy útil.
- Debe comprender los conceptos básicos de la programación e incluso estar preparado para avanzar hacia áreas avanzadas como la programación para la ciencia. Es genial si conoces MATLAB o uno de sus clones de código abierto.
- Debe saber cómo instalar un producto básico de código abierto (no una aplicación) en Ubuntu / Mac OS / Windows, cómo ejecutar el código que escribiría.
- Tienes que asignar algo de tiempo (3–4h / semana) para la tarea.
- Tienes que saber escuchar las conferencias de Andrew a una velocidad de 1.5x (casi es broma)
