El siguiente es el enfoque que tomaría
- Comience aprendiendo Python y scikit, Data School tiene una excelente colección de videos y muestras de código, puede aprenderlos aquí: YouTube: Data School e Introducción al aprendizaje automático en Python con scikit-learn (serie de videos)
- Comprenda la teoría con un poco más de detalle: los videos de Andrew Ng son excelentes Lecture Collection | Aprendizaje automático
- Una vez que comprenda que los conceptos básicos son claros, puede inscribirse en el curso de aprendizaje profundo de Udacity (utiliza TensorFlow): aprendizaje profundo
Mientras tanto, me rascaría la picazón con las competencias de Kaggle: Your Home for Data Science. Más recursos: rasbt / python-machine-learning-book, Machine Learning: Supervised Learning Part 1a of 3 y algo de PNL Dan Jurafsky y Chris Manning: procesamiento del lenguaje natural
- ¿Cuáles son algunos buenos proyectos en los que un principiante de aprendizaje automático puede trabajar?
- ¿Cuál es la mejor manera de aprender Python si mi objetivo es usarlo específicamente para el aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son los inconvenientes de usar RL con funciones de aproximación en altas dimensiones? ¿Cómo aprender la función de recompensa 0-1 (regresión logística)?
- ¿Dónde puedo encontrar un conjunto de datos satelitales espaciales?
- ¿Qué tan exitoso ha sido el modelo tópico LDA en la categorización de imágenes?
