Básicamente, el aprendizaje automático necesita algunos requisitos previos
Matemáticas y Programación
- ¿Cuáles son algunos ejemplos de aplicaciones web que utilizan el aprendizaje automático y cómo lo utilizan?
- ¿Cómo afecta la IA al desarrollo de aplicaciones en el futuro?
- ¿Necesito detener todo y aprender IA? ¿Cuánto tiempo pasará antes de que Robots tome mi trabajo como desarrollador web?
- Inteligencia artificial: ¿cómo podría el aprendizaje automático cambiar la composición de la música?
- ¿Dónde irías a estudiar aprendizaje profundo si ya estuvieras graduado?
- Matemáticas
- Álgebra
- Estadísticas y probabilidad
- Cálculo
2. Programación
- Programación R
- Pitón
Estas son necesidades básicas … para el aprendizaje automático.
después de eso Sumérgete en el aprendizaje automático …
Hoy en día todo está en línea, ¿verdad?
puede inclinarse por el aprendizaje automático en línea, hay algunos mejores cursos de aprendizaje automático, puedo sugerirle.
Los mejores cursos en línea de aprendizaje automático
Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos
Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir nuestro conocimiento y ayudarlo a aprender teoría compleja, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera simple.
Aquí puedes aprender
- 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.
Recursos adicionales para aumentar su conocimiento de ML
Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R
principiante a avanzado: aprendizaje automático y redes neuronales
Todo lo mejor .
nunca te rindas
Aprendices de ML tiene un futuro brillante.
