Hay un montón de ellos por ahí.
Aquí está mi problema con ellos.
- La gran mayoría de ellos están en Python. Si no conoce bien Python, es fácil sentirse frustrado rápidamente.
- La mayoría no enseña la disputa de datos.
- La mayoría de los ejemplos de blogs e incluso cursos están por todas partes. ¿Por dónde empiezas realmente?
El aprendizaje automático es más disputa de datos que modelado.
- ¿Es aconsejable automatizar el trabajo del presidente de la Fed con un software de aprendizaje automático dado que sus decisiones se basan principalmente en datos?
- Si quiero desarrollar una carrera en aprendizaje automático e inteligencia artificial, ¿debería comenzar con chatbots?
- ¿Los científicos de datos y el ingeniero de aprendizaje automático necesitan saber implementar algoritmos ML / DL desde cero o simplemente usar las bibliotecas existentes en producción?
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- ¿Cómo funciona la detección de rostros?
En el espacio aplicado (mundo real), el 99% de todos los modelos están supervisados. Esto significa que necesitamos un conjunto de datos bien limpios o los resultados de su modelo probablemente apestarán.
Si desea un enfoque más estructurado, eche un vistazo a esta foto:
Si comienza en la parte inferior y se enfoca en aprender los aspectos centrales de Python, luego la disputa de datos, el paso 2 y luego la construcción de modelos será mucho más fácil.
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