Teniendo antecedentes eléctricos, ¿dónde empiezo el aprendizaje automático?

Primero debe conocer un lenguaje de programación para implementar algoritmos de aprendizaje automático. Si no conoce ningún lenguaje de programación, le recomendaré que aprenda Python.

Después de aprender Python, debe saber cómo usar las bibliotecas pandas, numpy, matplotlib. Estos son ampliamente utilizados en el aprendizaje automático. Hay un curso gratuito en udemy llamado prerrequisitos de aprendizaje profundo numpy stack en python. Aquí está el enlace para el curso Requisitos previos de aprendizaje profundo: The Numpy Stack en Python.

Después de eso, Udacity ofrece cursos gratuitos sobre aprendizaje automático. Comience con la Introducción al aprendizaje automático. Aquí está el enlace para ese curso Udacity. Al realizar este curso, aprenderá a utilizar la biblioteca de aprendizaje scikit muy popular.

Ahora podrá resolver problemas. Si desea obtener más información, vaya al curso de aprendizaje automático Andrew Ng en Coursera.

Gracias

Realmente no necesitas aprender ningún lenguaje de programación para aprender los algoritmos de aprendizaje automático y cómo funcionan porque es básicamente matemática.

Recomiendo que comience con el curso de Machine Learning de Andrew NG, profesor de la misma asignatura en la Universidad de Stanford. Coursera | Cursos en línea de las mejores universidades. Únete gratis
Para completar este curso debe saber lo siguiente: –

Cálculo Básico
Álgebra vectorial básica y operaciones matriciales
Nivel básico Matlab (Hay algunos videos en el curso que te enseñan matlab y es realmente fácil)

Después de completar este curso, tendrá un conocimiento profundo de algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más populares, pero aún no podrá realizar aplicaciones prácticas de estas ideas. Para eso necesitas aprender un lenguaje de programación.

Recomendaría Python porque es mucho más fácil de aprender y uno de los lenguajes de programación favoritos para el aprendizaje automático entre programadores y científicos de datos.

Las bibliotecas específicas de Python como scikit learn y el flujo de tensor son realmente buenas para obtener experiencia práctica con las aplicaciones de aprendizaje automático en datos reales.

Después de hacer esto, puede comenzar a hacer sus propios proyectos de aprendizaje automático y obtener algunos libros de nivel avanzado sobre aprendizaje automático y leer aún más sobre los diversos algoritmos.

Salud

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