Para construir tus propias startups necesitas algo de experiencia y conocimiento sobre el aprendizaje automático. porque necesitas guiar a tu equipo.
si ya tiene algún conocimiento, entonces está bien si no comienza desde lo básico.
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- ¿Cuál es la entrada para un clasificador Naive Bayes?
- ¿Por qué los modelos acústicos DNN / HMM son mejores que GMM / HMM?
- Cómo comenzar a hacer un proyecto de aprendizaje automático
- ¿Cómo decide Gmail si un correo electrónico es promocional?
Los fundamentos básicos necesarios para el aprendizaje automático son:
temas matemáticos: álgebra, probabilidad y estadística, cálculo
programación: R, PYTHON, ALGORITMOS
MEJORES CURSOS EN LÍNEA DE APRENDIZAJE DE MÁQUINAS:
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- Aprendizaje automático para ciencia de datos
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de este curso puedes aprender sobre:
- 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
Y TAMBIÉN..
- Programando con R
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- Uso de marcos de datos R para resolver tareas complejas
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- Aprendizaje automático con R, que incluye:
- Regresión lineal
- K vecinos más cercanos
- K significa agrupamiento
- Árboles de decisión
- Bosques al azar
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- Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Soporte de máquinas Vectore
- ¡y mucho, mucho más!
libros sugeridos para el aprendizaje automático:
- Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes por Aurélien Géron
- scikit-learn, aMachine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction por Oliver Theobald
Todo lo mejor para su inicio.
