¿Cuál es la mejor plataforma / sitio web para el aprendizaje automático de autoaprendizaje?

Comience con los gratuitos.

Las malas noticias … están por todas partes.

Aquí está mi gratuito sobre los conceptos básicos del aprendizaje automático con Python.

Las 5 mejores bibliotecas de aprendizaje automático en Python – Udemy

El problema con los gratuitos y todo el contenido pagado es que no hay un punto de partida o dirección real.

Eso no es culpa de los instructores, es porque el campo es muy vasto y todos tienen un punto de partida diferente.

Si no viene del mundo de las TI, el problema se complica aún más por el hecho de que necesitará un alto nivel de lo básico antes de siquiera poder ingresar a un trabajo real en el aprendizaje automático.

Por ejemplo, si no conoce SQL, nunca obtendrá un trabajo como ingeniero de aprendizaje automático. Si bien SQL no es ciencia espacial, existe una curva de aprendizaje si no conoce las bases de datos relacionales.

Si no vienes del mundo de TI, te sugiero un maestro. Por ejemplo, digamos que usted es un maestro de álgebra de secundaria y desea ingresar al aprendizaje automático. La dirección ideal para esta persona es un maestro en aprendizaje automático o ciencia de datos.

Si no tiene una licenciatura, entonces necesitará obtener una. Los únicos ingenieros de aprendizaje automático sin títulos que conozco son dos programadores de Python increíblemente hábiles que fueron desarrolladores de bases de datos.

Si no conoce Python, ese es un excelente punto de partida. La mayoría de los ingenieros de aprendizaje automático del mundo real se parecen a los programadores de Python.

Solo una palabra de precaución. Todos los cursos en el mundo no se prepararán para la vida real, así que intente obtener un trabajo en TI si aún no está en uno.

No caigas en la trampa de creer que puedes tomar cualquier serie de cursos y en seis meses entrar en una posición de aprendizaje automático de 6 cifras. Eso no va a suceder.

Si está interesado en la ingeniería de datos y está en TI, mis 6 series de seis cursos lo ayudarán a obtener el título de ingeniero de datos certificado de Google. Aquí está GRATIS.

Una introducción al aprendizaje automático para ingenieros de datos

Puede tomar el curso a continuación que necesita matemáticas básicas de la escuela secundaria como requisito previo para aprender Machine Learning.

¿Interesado en el campo del aprendizaje automático? ¡Entonces este curso es para ti!

Los requisitos para tomar este curso son:

• Solo un nivel de matemáticas de secundaria

Enlace al curso: Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos: aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático

Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python y R con dos expertos en ciencia de datos. Plantillas de código incluidas.

Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir sus conocimientos y ayudarlo a aprender teoría compleja, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera simple.

Te llevarán paso a paso al mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de la ciencia de datos.

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo se sumergen profundamente en Machine Learning. Está estructurado de la siguiente manera:

• Parte 1: preprocesamiento de datos
• Parte 2: Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinómica, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión forestal aleatoria
• Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación aleatoria del bosque
• Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
• Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
• Parte 6 – Aprendizaje de refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson
• Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
• Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
• Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA
• Parte 10 – Selección y refuerzo del modelo: validación cruzada k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados ​​en ejemplos en vivo. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python y R que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

¿Quién es el público objetivo?

• Cualquier persona interesada en Machine Learning
• Estudiantes que tienen al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que desean comenzar a aprender Machine Learning
• Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quieran obtener más información al respecto y explorar todos los diferentes campos del aprendizaje automático.
• Cualquier persona que no se sienta cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarla fácilmente en los conjuntos de datos.
• Cualquier estudiante en la universidad que quiera comenzar una carrera en Data Science.
• Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.
• Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y que quiera convertirse en Data Scientist.
• Cualquier persona que desee crear valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de Machine Learning

¿Qué voy a aprender?

• Master Machine Learning en Python & R
• Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning
• Hacer predicciones precisas
• Haz un análisis poderoso
• Hacer modelos robustos de aprendizaje automático
• Crea un fuerte valor agregado para tu negocio
• Usar Machine Learning para fines personales
• Manejar temas específicos como el aprendizaje por refuerzo, PNL y aprendizaje profundo
• Manejar técnicas avanzadas como la reducción de dimensionalidad
• Sepa qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
• Construya un ejército de poderosos modelos de Machine Learning y sepa cómo combinarlos para resolver cualquier problema.

Esa es realmente una pregunta difícil de responder, ya que todos nosotros habríamos experimentado mucho de su experiencia pasada y tantas sugerencias durante nuestras sesiones académicas y estoy seguro de que cada uno tendrá sus propias opciones …

Hasta ahora, la mejor plataforma / sitio web para el aprendizaje automático de autoaprendizaje sería Eduonix, ya que solo tienen una colección de cursos. Recientemente, mientras navegaba por su página web, encontré un curso increíble relacionado con #MACHINE #LEARNING, así que pensé en actualizarlo todo de la misma manera.

¡Aprenda y comience con el aprendizaje automático en muy poco tiempo creando 5 proyectos del mundo real!

Haga clic aquí para explorar!

1. Kaggle
2. DataCamp
3. TopCoder
4. Google Académico
5. ScienceDirect
6. Génesis de la biblioteca
7. RuTracker
8. Sci-Hub
9. Sin lista de excusas
10. Tutorialspoint

Hay varios sitios / foros hoy en día para aprender el aprendizaje automático y temas relacionados. Uno debe ir a un curso de lenguaje de programación con conceptos para el curso de aprendizaje automático que serán complementarios entre sí.

Prefiero Coursera para tutoriales ya que ofrece muchos cursos de diferentes universidades. De todos los Una vez que complete cursos relevantes, seleccione los problemas resueltos en Kaggle para verificar su conocimiento y los enfoques de otros expertos.

Comenzaría aquí: ¿Cuáles son sus recomendaciones para el aprendizaje automático de autoaprendizaje?

Consulte Cómo iniciar AI / ML / DL desde cero aquí. ¡¡Buena suerte!!

Youtube. Sigue a Siraj. O Coursera, pero el curso de aprendizaje automático es avanzado. También le sugiero que mire los videos de Welch Labs para un curso muy interactivo sobre aprendizaje automático. Encuéntralo en youtube.