¿Cuál es la mejor manera de aprender el aprendizaje automático, en línea o sin conexión?

Siempre sugiero en línea,

Porque, explican claramente mediante el uso de infografías, imágenes PPT,

Y también puede aprender los últimos algoritmos. Pero en Offline te enseñarán algoritmos antiguos, sin soporte adicional.

En línea es mejor. Te sugiero un curso de aprendizaje automático en línea.

Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos

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

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados ​​en ejemplos en vivo. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python y R que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

Todo lo mejor .

En línea tienes excelentes cursos en Coursera: Coursera | Cursos en línea de las mejores universidades. Únete gratis

También puedes practicar (y aprender mucho) a través de las competencias de Kagle: Tu hogar para la ciencia de datos

Luego, hablar con personas que comparten el mismo interés puede traer muchas ideas o sugerencias sobre qué aprender. Encuentre una reunión cercana a su lugar (¡o configure una!) Que esté relacionada con Machine Learning. Somos lo que hacemos | Reunirse

También hay varios libros muy interesantes que puedes comprar, entre otros, te recomiendo: Python Machine Learning 1, Sebastian Raschka, eBook – Amazon.com, pero hay muchos otros, siempre nuevos.

Sin embargo, por experiencia, es mejor aprender en línea o con libros, ya que actualmente hay muy pocas personas que realmente saben de lo que están hablando y en línea le da acceso a mucha más gente conocedora.

¡Buena suerte con sus estudios!

Primero aprendí Machine Learning en línea, Coursera y cursos de Udacity.

Me enamoré? Lo haremos, es hermoso.

Y ahora, aquí estoy, estudiándolo haciendo mi maestría.

En línea:

  • Obtiene una idea muy básica de la aplicación de Machine Learning.
  • Entiende cómo usar algunas bibliotecas existentes para resolver algunos problemas del mundo real.
  • Puedes implementar algunos algoritmos básicos (al menos cuando hice los cursos).

Fuera de línea:

  • La profundidad a la que entiendes Machine Learning es increíble.
  • Se vuelve muy fácil ajustar algunos de los algoritmos para satisfacer los requisitos.
  • Hay muchos conceptos, que siento que son muy importantes, no me conecté en línea sino en clase por un profesor muy experto. Algunas personas que enseñan en línea son como los mejores en el campo, pero hay muchas limitaciones cuando se trata de lluvia de ideas o muchas cosas similares.
  • No diría que es difícil tener acceso a recursos como trabajos de investigación en línea, pero qué buscar cuando necesita algo no está muy racionalizado y termina perdiéndose. Sin embargo, en un curso fuera de línea, tiene un plan de estudios optimizado que se modifica de acuerdo con las tendencias actuales y los requisitos de la industria. Básicamente, sabes dónde buscar y qué buscar exactamente cuando quieres construir algo.
  • Al final del día, si está aprendiendo a conseguir un trabajo, creo que es mejor si lo hace fuera de línea, ya que las empresas (en general) no están muy abiertas a títulos o certificados en línea, todavía no.

¡Tienes que aprenderlo en clase para comprender la belleza de los algoritmos de ML!

En línea, si solo quieres usarlo para atacar algunos conjuntos de problemas.