Depende de si quieres estudiar Machine Learning teórica o prácticamente. Quiero decir “¿quieres aprender sobre los diferentes clasificadores y técnicas de validación y qué no?” O “quieres ver cómo puedes implementar esos algoritmos en un lenguaje de programación”.
Teórico
Si es un principiante con aprendizaje automático, algunos cursos sencillos y básicos son:
- ¿Deep Learning conducirá a un avance en la aplicación ML fuera del reconocimiento de voz y la visión por computadora?
- ¿Hay alguna evidencia de que un porcentaje de la población en la simulación de la Tierra no sea real y qué porcentaje podría reemplazarse mientras se mantiene la ilusión?
- ¿Por qué tanta gente asocia la IA con la robótica?
- ¿Cuál es la mejor manera de aprender inteligencia artificial mientras se está en educación a tiempo completo? (escuela secundaria - 16 años)
- ¿Cómo funciona The Grid?
El canal de Alexander Ihler (muy recomendado)
Es profesor de UCberkeley y su curso cubre la mayoría de los temas desde una perspectiva teórica y sus explicaciones son muy claras, vale la pena echarle un vistazo
https://www.youtube.com/user/ati…
Alternativamente, también puede consultar el canal de Mathematical Monk
https://www.youtube.com/user/mat…
o el canal de Ox Educ ,
https://www.youtube.com/channel/…
Si desea ir por algo un poco más avanzado, entonces puede verificar
Curso de aprendizaje automático de la Universidad de Stanford sobre Coursera
https://www.coursera.org/learn/m…
Yo tambien recomendaria
Introducción al curso de ciencia de datos en Udacity
Introducción al curso en línea de ciencia de datos
Práctico
Desde una perspectiva práctica, la mayoría de los tutoriales que mencionaré están basados en Python, ya que es el lenguaje con el que prefiero trabajar para Machine Learning. Aunque actualmente también estoy trabajando con Scala para esto, pero es mejor comenzar con Python o R y luego pasar a Scala, ya que hay muchos más recursos disponibles para estudiar Machine Learning en estos dos idiomas. Entonces aquí va.
Para principiantes recomiendo
Introducción al curso de aprendizaje automático sobre Udacity (muy recomendable)
Introducción al curso de aprendizaje automático
También puede consultar otros cursos de ciencia de datos en Udacity (Catálogo de cursos – Udacity).
Y también, Aprendizaje automático de Jake VandePlas con Sci-kit , parte 1 y 2 de la conferencia PyCon 2015 (Muy recomendable)
Jake VanderPlas – Aprendizaje automático con Scikit-Learn (I) – PyCon 2015
Aprendizaje automático con Scikit-Learn (II) – PyCon 2015
Es posible que también desee ver
La sección de aprendizaje automático de Python Programming , es bastante buena
Tutoriales de programación de Python
Y el blog de Sebastian Raschka sobre aprendizaje automático (Blog de Sebastián), más específicamente a partir de este artículo sobre preprocesamiento de datos (Punto de entrada: Datos)
Los recursos mencionados anteriormente son algunos de los que he probado y recomendaría. Aparte de eso, es posible que también desee verificar:
El enlace dado recopila muchos recursos sobre el aprendizaje automático, algunos de los cuales ya se han mencionado anteriormente en esta respuesta.
100 mejores videos de scikit-learn
Y otro que vale la pena mencionar es Start Here – Machine Learning Mastery, que ha sido bueno como referencia en ocasiones.
Alternativamente, si desea practicar el aprendizaje automático en R, consulte el curso Análisis de datos con R en Udacity.
Relacionado:
La respuesta de William Chen a ¿Con qué competencias de Kaggle debería comenzar un principiante?
¿Cómo aprendo el aprendizaje automático?
¿Cómo puede un principiante entrenar para concursos de aprendizaje automático? ¿Cuáles son las ideas fundamentales, las herramientas y los recursos de información que necesito para comenzar a desarrollar experiencia en aprendizaje automático?
