El curso de aprendizaje automático en Coursera es un lugar fantástico para comenzar a aprender ML, ya que el profesor Andrew ofrece una visión general de lo que es ML y de cómo las ideas / conceptos en ML son significativamente o sutilmente diferentes entre sí.
Aunque no te da un buen comienzo en el campo, te hace sentir que has hecho algo significativo. Las personas que terminaron el curso Coursera (incluso las que solo vieron los videos y no hicieron las tareas (lo hice con la edición anterior y probé las tareas en la segunda edición del curso)) ya no se sienten como un novato al leer artículos y descripciones de problemas que necesitan ML.
El profesor Andrew, además de enseñarle muchos algoritmos y conceptos clave (aunque no existe un algoritmo específico que pueda llamarse el algoritmo más importante en ML), destaca el hecho de que depende del programador modelar los problemas de acuerdo con su propia experiencia y lo que él espera que haga el programa. También explica que Machine Learning no resuelve ningún problema de manera singular, sino solo una aplicación de otras áreas de estadística y programación (álgebra lineal, optimización convexa, etc.).
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En pocas palabras, el curso de ML en Coursera lo introduce al campo de la mejor manera posible y lo ayuda a tomar el Machine Learning como un curso serio y continuar aprendiendo y aplicando las ideas que aprendió.
Hay que recordar no llamarse a sí mismo un experto en Machine Learning justo después de terminar el curso Coursera. Es solo la punta del enorme iceberg que es Machine Learning.
