¿Cuál es el mejor curso para el aprendizaje automático, uno del profesor Andrew Ng o uno del profesor Yaser Abu-Mostafa?

Permítanme desglosarlo de manera un poco diferente a pesar de que estoy 100% con Ismail y Jayesh. Completé ambos cursos. Comencé con el curso de Caltech, lo dejé caer varias veces, completé el curso de Ng y volví al Aprendizaje de datos de Abu-Mostafa y lo terminé. Creo que para principiantes de ML con matemáticas de nivel universitario, el siguiente camino es el mejor:

1. Comience con el curso Abu-Mostafa (en el sitio de Edx o Caltech) y vaya lo más lejos posible. No complete todo el curso, pero obtenga un mínimo de clases 5 o 6 con cierto nivel de comprensión del material.
2. Cambie al curso de Ng (u otro curso equivalente en la introducción a ML) y complételo o vaya lo más lejos que pueda sin aburrirse.
3. Regrese al curso de Abu-Mostafa y haga el esfuerzo de completarlo. Hacer el esfuerzo no significa que tengas que terminar, pero es deseable. A partir de este momento, le animo a que continúe con cualquier curso o capacitación de ML, pero eventualmente regrese a este curso para terminarlo todo.

Esto funcionó para mí, ya que un ciclo completo tomó alrededor de 2 años. Hice otros cursos de ML a lo largo del camino, pero no estaba satisfecho hasta que terminé de aprender de los datos .

El punto que estoy tratando de aclarar es que hay muchos buenos cursos de ML (el curso de Ng probablemente sea uno de los mejores, pero no me gusta su uso de Matlab (opinión personal)), pero no hay otro curso de ML que conozca que explique Teoría y método básicos de ML de una manera tan concisa y elegante como la de Abu-Mostafa. ¡Buena suerte!

PD: Me beneficié enormemente del libro de Abu-Mostafa y es uno de mis favoritos hasta el día de hoy.

Depende del contexto y su razón para tomar el curso. Si eres nuevo en informática y quieres tener una idea de lo que es el aprendizaje automático, elige Coursera. Si ya tienes los conocimientos matemáticos y necesitas el curso para complementar tu trabajo estudiado en la universidad, opta por edX. Ambos cursos están diseñados manteniendo diferentes datos demográficos a la vista. Yo era un novato, así que decidí tomar el curso Coursera primero y luego, después de un año de estudio, tomé el edX. Es importante no morder más de lo que puede masticar, ya que eso lo desanimará con poca confianza en sí mismo para completar el curso. Así que recomiendo comenzar con el curso Coursera y luego mirar las matemáticas usando edX o los videos de clase originales de Andrew Ng.

Cuando tomas un curso en Coursera para Machine Learning, uno de ellos estaría enseñando. Así que creo que ambos son mejores profesores. Tome cualquier curso de Machine Learning de Coursera o Stanford o edx, solo serán facilitadores. Usted es quien va a poner ese esfuerzo extra en aprender conceptos y aplicarlos a sus problemas para encontrar una solución.