¿Cuál es la mejor y más fácil forma de aprender el aprendizaje automático?

En este momento, el aprendizaje automático es una tendencia …

Aprenda de un experto, en la actualidad hay varios cursos de aprendizaje automático disponibles en línea, le sugeriré

Mejor curso de aprendizaje automático

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

Este es el mejor curso.

Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python y R con dos expertos en ciencia de datos. Plantillas de código incluidas.

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 .

Cursos relevantes :

1. Deep Learning AZ ™: redes neuronales artificiales prácticas

2. Ciencia de datos y aprendizaje automático con Python: ¡manos a la obra!

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Aprendizaje automático para ciencia de datos y análisis

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La mejor manera es comprender los algoritmos subyacentes, los árboles de decisión, el forrest aleatorio, las medias k, etc. Comprender sus parámetros y cómo obtener una precisión diferente. ¿Cuál es el error de generalización vs error de entrenamiento vs error de prueba?

La manera fácil es usar el paquete Python, scikit-learn y comenzar a usar los algoritmos. Pero si no comprende el algoritmo subyacente, no podrá ajustar y optimizar su problema.