¿Debo unirme a un campamento de entrenamiento de $ 30000 USD para aprender el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

Cuando un campamento de entrenamiento cuesta más de un título completo y casi todo lo que podría ganar en 3 o 4 meses en el trabajo, algo es sospechoso.

Hay mucha expectación en torno al aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en estos días. En mi experiencia, un ingeniero inquisitivo y motivado puede aprender mucho de él por sí mismo, utilizando varios recursos en línea. Incluso si necesita un contenido de curso de alta calidad o una mano profesional, puede probar algunos de los MOOC disponibles en línea, como:

  1. Programa profesional de Microsoft en ciencia de datos (MPP DS) (en EdX)
  2. Cursos de deeplearning.ai de Andrew Ng (en Coursera)
  3. Curso de aprendizaje estadístico de Stanford impartido por los profesores Hastie y Tibshirani
  4. Muchos más recursos en YouTube, O’Reilly (la serie de videos de Andreas Mueller es una)

Como puede ver, hay muchas maneras de obtener la mayor parte de esos $ 30,000 y continuar aprendiendo cosas gratis, mientras mantiene su trabajo (si ya tiene uno).

Entonces, en general, no, no hay necesidad de ese campamento de entrenamiento de $ 30,000, puede hacerlo por mucho menos.

Las mejores inversiones realizadas con esos $ 30,000 podrían ser:

  1. Una plataforma de gama alta con GPU NVidia en la que puede construir redes neuronales profundas (unos pocos miles)
  2. Almacenamiento en la nube o servicios informáticos en Amazon, MS Azure, Google Cloud, etc., que pueden proporcionarle tiempo real de almacenamiento y cómputo del lado del servidor (unos pocos cientos de dólares, por la corta duración que usará o aprenderá)
  3. Aunque muchos libros sobre ML / DL son gratuitos, puede obtener algunos de los buenos libros de texto con algo de ese dinero.

… Y seguramente te quedarán más de $ 25,000.

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Siempre puede usar la biblioteca, Internet, sitios web de universidades, comprar libros de texto y trabajar en algunos proyectos.

Sinceramente, no quiero ofenderte a ti ni a nadie que quiera seguir ese camino, pero siento que esos campos de entrenamiento se aprovechan de los deseos de las personas de “comprar conocimiento” o tomar el camino “fácil” hacia el “éxito” (el éxito es entre comillas porque hay muchas cosas que pueden decirte en unas pocas semanas, el resto depende de ti para aprender).

Al final, alguien en cualquier campo analítico tendrá que continuar aprendiendo incluso después de ser contratado / contratado. ¿Vas a pagar otros 30k cuando la próxima mejor opción se haga cargo de ML / DL? Si te estuvieras enseñando todo el tiempo, fácilmente podrías aprender a adaptarte a las cosas nuevas.

PD: si usted o alguien que lee esto piensa “bueno, tal vez algunas personas solo necesitan un entorno estructurado para trabajar”

Mi respuesta: estás tratando de entrar en el campo equivocado . Es cierto que estoy en la universidad para obtener el título, así que puedo simpatizar con tener una credencial. La idea que estoy tratando de transmitir es: debe querer hacer esto sin que nadie le diga que debe hacer su tarea. Ninguna cantidad de dinero insertará el conocimiento requerido en el cerebro (¿¡todavía !? Lol).

Phillip Adkins

No, por dos razones:

El conocimiento está disponible a través de MOOC, algunos entregados por los mejores cerebros en el campo.

“¿Cómo puedo ser bueno en Machine Learning” es una de las principales preguntas que se hacen en Quora. Pase una hora navegando y tendrá un plan sólido, que puede ajustar según lo que ya sepa.

Incluso los entrenamientos avanzados están en EdX, Udacity, Coursera o YouTube. Hinton tiene un curso de 12 semanas sobre aprendizaje profundo en Coursera. Apuesto a que el instructor de bootcamp no entiende todo lo que dice Hinton en ese curso. ¡Un entrenamiento de 2 días sobre DeepLearning organizado en Stanford en septiembre pasado está en YouTube! Todo ello. No hay nada mejor que eso …

¡El problema es más la cantidad de MOOC y recursos en competencia! No puedes hacer todo.

Segunda razón: el conocimiento es solo un tercio de la imagen.

Tu éxito depende de las horas que pases pensando solo, siendo curioso, leyendo periódicos, ensuciándote las manos. Eso lleva tiempo, consistencia. Solo necesitas poner las horas …

Encuentre algunos amigos con los que pueda asociarse para esa fase. Es difícil hacerlo solo porque no puedes ver tu progreso. Si puede encontrarlos en una reunión o algo, acaba de ahorrar $ 30k.

Veo una ventaja de un bootcamp: es un mecanismo de fuerza. Lo entiendo, ser tan procrastinador como cualquier otro … Solo marque “Aprender sobre el aprendizaje” en Coursera, eso se encargará de eso de forma gratuita …

Phillip Adkins

De ninguna manera.

Puedes encontrar formas mejores de gastar 30k.

Consígase un tutor personal y comience a hacer concursos de ciencia de datos. Lea y estudie todos los increíbles tutoriales y lecciones en video en Internet.

Incluso si su tutor cuesta $ 100 / hora y toma clases una vez por semana, 6 meses solo le costarán 2.4k.

Cómprate una buena PC con 1080 Ti y eso te costará alrededor de 2.5k.

Con menos de 5k, puede tener clases privadas durante 1/2 año, una caja de aprendizaje profundo y todo el conocimiento que Internet tiene para ofrecer.

Si lo haces para obtener el certificado, nunca contrataría a alguien solo porque fue a un campamento de entrenamiento. Deben ser demostrablemente competentes y experimentados; eso es todo lo que importa.

Phillip Adkins

Absolutamente no.

Razones-

  1. ningún campo de entrenamiento puede hacerte ml o científico de datos de la noche a la mañana
  2. Ninguna compañía contrataría a nadie directamente desde un campamento de arranque con algunas excepciones.
  3. Revise un solo mooc y complételo y asegúrese de comprender los conceptos básicos de ml o dl
  4. Identifique el problema del mundo real y resuélvalo y haga que el código esté disponible en github como prueba de trabajo.
  5. Participe en competiciones de ML y desarrolle su intuición para la tecnología y diversas áreas en las que puede contribuir.
Phillip Adkins

no, no y no ese dinero podría gastarse en viajes, en arrancar un negocio, prostitutas, cocaína, causas benéficas o lo que sea lo que haga temblar su barco. Hay mucho material de estudio gratuito o barato.

Phillip Adkins

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