Si te sientes bastante cómodo con la programación y los algoritmos, el aprendizaje automático no debería estar muy lejos de ti. Suponiendo que tenga algún conocimiento previo en estadística (o incluso si no lo tiene), existen excelentes recursos en línea y de libros de texto que pueden ayudarlo a desarrollar una base para el aprendizaje automático. Supongo que el conocimiento relevante puede variar dependiendo de su aplicación de interés, pero los conceptos fundamentales son en su mayoría los mismos.
1) Libro de texto de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático de Christopher Bishop: este es un excelente recurso introductorio para presentar muchos de los conceptos fundamentales detrás del modelado paramétrico y no paramétrico, y cómo las estadísticas y los algoritmos se integran con el aprendizaje automático. Un gran recurso introductorio para aquellos que están familiarizados con la computación.
2) Curso de aprendizaje automático de Coursera: se basa en el curso de Stanford que se imparte en el campus y es un gran recurso para obtener una enseñanza más auditiva y visual (formal) sobre el curso de la asignatura.
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3) Curso de aprendizaje automático de MIT OCW: el material de curso abierto de MIT es un gran recurso: es una consolidación de muchos de los cursos que realmente se imparten en MIT y todos los materiales que se utilizaron durante semestres específicos (así como algunos videos) son gratuitos para cualquier persona con acceso a Internet que quiera aprender.
4) El curso de aprendizaje en línea Machine Learning de Udacity (impartido por Michael Littman (Brown) y Charles Isbell (Georgia Tech). Es muy financiero, por lo que lo recomendaría a cualquiera que esté buscando mojarse los pies con el aprendizaje automático y tener Absolutamente sin antecedentes.
Además, incluso tienen una parodia a cappella súper pegadiza con los dos instructores. Recientemente solo comencé a sumergirme en los métodos de ML en los últimos años, y estoy sorprendido de lo mucho que he elegido a través de estas fuentes. En resumen, usted también puede apreciar los chistes en este video muy pronto después de comenzar a aprender los fundamentos de ML.
Estos no son recursos integrales de ninguna manera, sino una buena manera de comenzar con el tema. ¡Espero que esto ayude!
