Michael Fisher
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El aprendizaje automático es el futuro de la automatización. Millones de tareas realizadas por humanos a diario serán eventualmente reemplazadas por redes neuronales capacitadas. Incluso ahora, los algoritmos de aprendizaje automático dan forma a tu vida.
El mercado laboral está cambiando para adaptarse a esta nueva tecnología, y aquellos que son capaces de programar sus propias redes (o integrarse con las existentes) tienen una gran demanda.
Nunca ha habido un mejor momento para sumergirse en el aprendizaje automático. Aquí hay seis tutoriales y recursos útiles para ayudarlo a aprender sobre el aprendizaje automático.
1. El tren de codificación
Cualquiera que esté familiarizado con el canal de YouTube de Daniel Shiffman sabrá sobre sus excelentes tutoriales sobre procesamiento y p5.js. Su estilo divertido de enseñanza en tiempo real ha ayudado a innumerables personas a aprender los conceptos básicos de la codificación..
Además de sus muchos videos de desafíos de codificación que cubren temas individuales, Shiffman también tiene una lista de reproducción de aprendizaje automático increíblemente completa.
Estos videos son especialmente útiles para aquellos que desean aprender Java o JavaScript como su idioma principal. Felizmente, los conceptos cubiertos en la serie se aplican a cualquier idioma de su elección..
The Nature of Code, el libro muy querido de Shiffman, dedicó su capítulo final a las redes neuronales. Se destaca solo como una excelente introducción al campo. El trabajo ha continuado tanto en el canal de YouTube The Coding Train como en su página personal de GitHub.
La gran fuerza de aprender de esta manera es el propio Daniel Shiffman. Como maestro natural, da ejemplos claros de cómo el código interactúa con los algoritmos de aprendizaje automático..
2. Curso intensivo de aprendizaje automático
Google son grandes jugadores en el aprendizaje automático. Su plataforma de código abierto Tensorflow está diseñada para abrir el tema a todos en una variedad de lenguajes de programación..
Google también tiene su propio curso gratuito de Aprendizaje automático diseñado para enseñar los fundamentos del aprendizaje automático y cómo usar Tensorflow a través de API.
Cada capítulo del curso tiene video conferencias junto con el texto completo para respaldar el contenido. Como se esperaba, es un currículo increíblemente detallado. El curso también ofrece juegos interactivos. “Desafío de programación” páginas donde el código se presenta dinámicamente en el navegador donde puede ejecutarse y modificarse, antes de proporcionar desafíos de codificación para ayudarlo a comprender el módulo.
El plan de estudios también presenta “Ejercicios de juegos” y posibilidades de “Chequea tu entendimiento”, que comprende visualizaciones interactivas de principios de aprendizaje automático y preguntas basadas en el tema actual.
No es sorprendente que Google sea un líder en este campo, y para un curso gratuito, este cubre mucho terreno!
3. Siraj Raval
Si bien hay muchos grandes maestros de YouTube, pocos obtienen el balance de una excelente presentación, una explicación clara de los temas y, lo que es más importante, memes, así como Siraj Raval.
Su canal de YouTube se concentra principalmente en el lenguaje de programación Python junto con muchos principios esenciales para la ciencia de datos moderna y el aprendizaje automático. Siraj tiene una lista de reproducción de videos fáciles de seguir sobre el tema de las redes neuronales y el aprendizaje automático. La variación entre los videos de un solo tema de ritmo rápido y el trabajo de proyecto de estilo de transmisión en vivo más largo cubre ambos fundamentos y cómo aplicarlos a los datos.
El canal de Siraj es especialmente útil para aquellos que ya están aprendiendo Python, y si estás buscando aprender el idioma, estos ejemplos básicos de Python 10 Ejemplos básicos de Python que te ayudarán a aprender rápido 10 Ejemplos básicos de Python que te ayudarán a aprender rápido Este artículo de Python básico ejemplos es para aquellos que ya tienen algo de experiencia en programación y simplemente quieren hacer la transición a Python lo más rápido posible. te ayudará a aprender los fundamentos.
4. Redes neuronales y aprendizaje profundo
Si bien los tutoriales en video son una excelente manera de aprender, algunas personas prefieren aprender de un libro. Neural Networks and Deep Learning de Michael Nielsen no califica como un libro impreso, ya que utiliza ejemplos integrados diseñados para el navegador. Sin embargo, es la explicación escrita más clara no solo de la historia del aprendizaje automático, sino también de cómo aprender las matemáticas detrás de las redes neuronales..
El libro sigue un proyecto de reconocimiento de personajes de principio a fin. Su ritmo permite al lector comprender cómo y por qué la red aprende, junto con las decisiones y los desafíos que enfrentarán al armar una red neuronal que funcione..
Una vez más, el lenguaje de elección es Python, aunque los fundamentos están tan cubiertos aquí que se recomienda leer para cualquier persona interesada en el aprendizaje automático..
5. Udacity Nanodegrees for Machine Learning
Hay varios en profundidad “Nano grados” disponible en Udacity para aprendizaje automático. El curso altamente recomendado Convertirse en ingeniero de aprendizaje automático es un curso en profundidad que lleva al estudiante a través de los principios de aprendizaje automático a través del trabajo del proyecto.
Cada proyecto está diseñado para emular algo que un ingeniero enfrentaría en su trabajo. Los estudiantes inscritos en el curso obtienen acceso a Amazon Web Services (AWS) para implementar sus proyectos.
El curso cuesta $ 899 no será barato para los estándares de muchas personas, pero el beneficio de tener una relación con sus tutores junto con las herramientas proporcionadas por el curso será invaluable para muchos.
6. Crear un plan de estudios mixto
Si bien hasta ahora todo en esta lista es perfecto para el aprendizaje avanzado, muchas personas encontrarán incluso los fundamentos difíciles. En este caso, crear un plan de estudios mixto puede ser una excelente manera de llenar todos los vacíos y garantizar una sólida base de conocimientos para avanzar.
Usuario de Reddit pk7677 respondió a una publicación en / r / MachineLearning con algunos sabios consejos:
La publicación completa continúa recomendando crear tus propios proyectos personales. También debe vigilar las áreas nuevas y en desarrollo del campo..
Aprendizaje profundo para el aprendizaje automático
Cualquiera que sea el método que tome con el aprendizaje automático, prepárese para un largo viaje. El tema es por naturaleza increíblemente denso..
La popularidad del aprendizaje automático se ha disparado, y se debe a las mejoras en el poder de procesamiento y la informática. No hay rutas fáciles en la teoría detrás de esto. Ahora es el momento de familiarizarse con los lenguajes de programación preparados para el futuro..
Si es un novato, elija un lenguaje de programación amigable para principiantes 6 Lenguajes de programación más fáciles de aprender para principiantes 6 Lenguajes de programación más fáciles de aprender para principiantes Aprender a programar consiste en encontrar el idioma correcto tanto como el proceso de edificación. Aquí están los seis lenguajes de programación más fáciles para principiantes. antes de sumergirse en el aprendizaje automático. Y no se olvide de revisar nuestra comparación de aprendizaje profundo, aprendizaje automático y aprendizaje profundo AI versus aprendizaje automático versus AI: ¿cómo van juntos? Deep Learning vs. Machine Learning vs. AI: ¿Cómo van juntos? ¿Intenta resolver la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo? Esto es lo que todos quieren decir. . Sigue aprendiendo y buena suerte!