Soy un programador de JavaScript sin antecedentes en matemáticas o estadísticas. ¿Cómo puedo aprender lo suficiente para comenzar a piratear el aprendizaje automático?

Answer 1

Por esto creo que RapidMiner es probablemente el comienzo perfecto para ti. Descarga la edición de inicio, es gratis.
Explore los asistentes, los procesos de muestra y la documentación de ayuda de cada operador que pruebe.

Claro, no vas a ganar ninguna competencia de Kaggle de inmediato, pero no es a eso a lo que te diriges. Lo que estás aprendiendo es cómo construir la lógica de un proceso de aprendizaje automático.
¿Cuándo debe dividir los datos, cómo validar los resultados, en qué tipo de datos puede aplicar los árboles de decisión?

Todo esto sería sin aprender ningún nuevo código o matemáticas.

Mientras hace esto, comenzará a recopilar conocimientos de los archivos de ayuda y podrá estudiar algunas estadísticas (recomiendo la serie de videos de la Academia Khan) junto a él y leer algunos artículos de investigación o Wikipedia para obtener información más detallada sobre las técnicas que utiliza. Re aplicando en cada operador. A veces, la ayuda del operador incluso te dirá el documento de investigación que debes leer, es realmente útil si eres un geek.

Luego, cuando se sienta listo, puede extender RapidMiner con la extensión R y comenzar a agregar algo de código R a sus procesos. Siempre aprendiendo, probando cosas nuevas y explorando. Agregando más y más a tu conjunto de habilidades.

Incluso puede descargar la edición de inicio del servidor RM y crear algunos paneles desde sus procesos de RapidMiner e incluso hacerlos más bonitos con un poco de D3 (solo para que no pierda sus habilidades de Javascript).

Te deseo lo mejor, diviértete!

Answer 2

Prueba la siguiente herramienta: Deep Learning en tu navegador.

Se basa en JavaScript y puede comenzar a piratear desde que conoce el idioma.

De lo contrario, el algoritmo utilizado es un aprendizaje automático bastante avanzado pero recientemente tiene mucha tracción.

Estoy trabajando en un tutorial de JavaScript para la ciencia de datos. Pondré un enlace en mi blog cuando esté disponible (podría llevar algo de tiempo antes de que termine).

Buena suerte aprendiendo!

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Aprender más:

Aprendizaje profundo

Answer 3

Hay muchos recursos de aprendizaje en línea para enseñarte matemáticas y ciencias de la computación, tanto autodirigidos como dirigidos por un instructor. Coursera es buena, pero no es gratis. MIT Open Courseware y Stanford Open Learning Initiative tienen excelentes recursos gratuitos, aunque sin un instructor sus opciones de ayuda son limitadas … ir a los foros en línea para obtener ayuda a menudo se convierte en un caso de ciegos liderando a los ciegos.

Answer 4

Python, NumPy, SciPy sería un buen punto de partida.

En cuanto al aprendizaje automático REAL, recomendaría el curso de Coursera en ML. Usted dijo que no quería tomar un curso, pero probablemente sea la forma más rápida de obtener todo el conocimiento que necesita.

Lamentablemente, ML requiere un poco de lectura de fondo antes de poder construir algo que realmente funcione.

Answer 5

Sugerí antes del curso de aprendizaje automático de Andrew Ng en https://www.coursera.org/

Es una introducción muy accesible a su propio ritmo con ejercicios de programación bastante interesantes (como reconocimiento de escritura a mano). Si encuentra que es demasiado fácil para usted, puede acelerar la velocidad de los videos de la conferencia a una velocidad de 2.5x. :pag