El aprendizaje automático es el campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente. Puedes aprender ML mediante cursos en línea, pero
En primer lugar, debes conocer algunos fundamentos básicos de matemáticas y programación.
- Soy gerente de producto no técnico en una empresa de tecnología empresarial. Teniendo en cuenta que la mayoría de los puestos de PM en estos días requieren algunas habilidades técnicas, quiero obtener una mejor comprensión de los roles que juegan los ingenieros de software en las empresas tecnológicas. ¿Dónde comenzaría uno? ¿Debo familiarizarme con lenguajes de programación específicos? ¿O centrarse más en el proceso de cómo se desarrolla el software?
- Cómo aprender el aprendizaje automático, qué idioma debo aprender y qué IDE debo usar
- ¿Por qué Harvard CS no es muy apreciado incluso si el programa produce relativamente más premios Turing que MIT, Stanford, Berkeley?
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Paso 1
temas de matemáticas: 1. ÁLGEBRA
2. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICAS
3. CÁLCULO
Paso 2
programación:
1. R
2. PITÓN
y también 3. ALGORITMOS
Paso 3
ahora puedes comenzar a aprender ML. Es bueno aprender de los cursos en línea, te sugiero los mejores cursos en línea.
LOS MEJORES CURSOS EN LÍNEA DE APRENDIZAJE DE MAQUINAS
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Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo nos sumergimos profundamente en Machine Learning. Está estructurado de la siguiente manera:
- Parte 1: preprocesamiento de datos
- Parte 2: Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinómica, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión forestal aleatoria
- Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación aleatoria del bosque
- Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
- Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
- Parte 6 – Aprendizaje de refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson
- Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
- Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
- Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA
- Parte 10 – Selección y refuerzo del modelo: validación cruzada k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost
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- Manejar temas específicos como el aprendizaje por refuerzo, PNL y aprendizaje profundo
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