Cómo construir un proyecto de aprendizaje profundo en dos meses

  1. Seleccione un algoritmo de aprendizaje profundo: puede elegir entre muchos algoritmos, como máquinas de vectores de soporte, bosques profundos, redes neuronales, clasificadores bayesianos, etc. Dependiendo del problema, tendrá que seleccionar uno o una combinación de estos.
  2. Seleccione un marco de aprendizaje profundo: hay muchos marcos de código abierto y fáciles de usar que lo ayudarán a implementar todos los algoritmos que desee.
  3. Configure el entorno: el aprendizaje profundo requiere muchos cálculos. Es posible que necesite usar la computación en la nube para acelerar el proceso de “aprendizaje”.
  4. Adquirir datos: el aprendizaje solo puede ser un lugar de cuento cuando tenemos muchos datos buenos y significativos.
  5. Código abierto: si desea que se haga algo rápidamente y con una gran audiencia, el código abierto es el camino a seguir, especialmente para equipos pequeños.

Sugiero buscar un documento existente, implementar la arquitectura. Tengo un par de colegas del trabajo que no tenían experiencia en aprendizaje automático ni aprendizaje profundo, pero se les dio un documento para implementar en keras. Lo terminaron en unas 3 a 4 semanas. Y también aprendieron mucho.