EDIT 2 (15/9/13): El curso Caltech, Learning from Data, se ha trasladado a la plataforma edX, ¡y comienza el 30 de septiembre! [2]
EDIT / TL; DR: Originalmente tomé la clase Stanford antes de la clase Caltech. En esta publicación, argumento que debes tomar ambas clases, comenzando con la clase Caltech.
Habiendo tomado ambos, el Caltech es mucho mejor como base . El curso Caltech cubre la teoría del aprendizaje desde el principio, y luego los algoritmos de aprendizaje se discuten sobre la base de sus diferencias con respecto a la teoría del aprendizaje. El libro de texto [1] también es excelente, y sigue las conferencias / diapositivas casi exactamente.
- ¿Qué tecnologías existen actualmente para hacer matemáticas en grandes conjuntos de datos?
- ¿Cuál es la importancia del análisis de componentes principales (PCA) en el modelado predictivo?
- Cómo comenzar a aprender lenguaje máquina a partir de tutoriales
- ¿Cuál es el mejor tutorial de Python para el aprendizaje automático?
- ¿Qué requisitos previos debe tener para aprender la teoría de las redes neuronales artificiales?
El curso de Stanford enseña algunos algoritmos más, y lo hace muy bien, pero todavía sentía que no tenía un marco sólido sobre el cual construir mi conocimiento de aprendizaje automático. Implementé todos los algoritmos de la clase, pero todavía siento que no tenía un conocimiento intuitivo de los méritos de los diferentes algoritmos. La clase de Stanford ofrece bastantes consejos prácticos (tiene su propia conferencia o dos).
Recomiendo encarecidamente ambos cursos, pero comenzaría con el curso Caltech. La parte de la teoría del aprendizaje es difícil, pero en mi opinión, es crucial para comprender las ventajas y desventajas de los diferentes sistemas de aprendizaje. Una vez que comprenda eso y los pocos algoritmos básicos cubiertos, entonces aprender un nuevo algoritmo realmente no es tan difícil.
Finalmente, creo que el próximo trimestre es la última oferta del curso Caltech, ¡así que hay más razones para tomarlo primero y hacer el Stanford después!
[1] Aprendiendo de los datos: Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin: 9781600490064: Amazon.com: Libros
[2] Aprendiendo de los datos
