¿Cómo Muktabh Mayank llegó a ser tan bueno en el aprendizaje automático? ¿Qué fuentes prefería él para aprender el aprendizaje automático?

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Creo que todavía estoy aprendiendo. El campo es vasto y solo conozco un pequeño subconjunto de él.

Hay otras partes de la pregunta que puedo intentar y responder.

1. ¿Qué fuentes utilizo? / ¿Qué tutoriales leo?
Soy un estudiante kinestésico, es decir, aprendo mejor las cosas cuando realmente trabajo en ellas. Debido a esto, mis recursos de aprendizaje favoritos son los que son prácticos. Leo “introducción práctica” o “me sumerjo en el código” como tutoriales cuando estoy aprendiendo algo y veo videos de conferencias (especialmente sesiones de tutoriales). Hay demasiados videos de Machine Learning en youtube y de ahí es de lo que más aprendo.

2. ¿Comencé a trabajar en proyectos primero o primero aprendí algos?
Comienzo con un proyecto / problema primero. Una vez que el problema está claro, veo qué problema general de Aprendizaje automático se relaciona más con y leo sobre todos los algoritmos / enfoques que se han utilizado para el mismo problema en la literatura y en la lista corta de algunos enfoques. Solo entonces empiezo a programar. Si los enfoques que selecciono no funcionan, vuelvo a leer más.

Hice algunos cursos básicos como Andrew Ng’s ML, Data Mining de BITS Pilani (en el campus), Neural Nets de Hinton, mmds, Marsland y el libro Building Systems Systems de Packt’s antes / mientras comencé. Estos le permiten a uno leer y dar sentido a los buenos artículos y pensar en maneras de implementarlos.

Otra cosa es que siempre he intentado trabajar a tiempo completo en Machine Learning. Cuando estaba en un trabajo de software, asumí proyectos de Aprendizaje automático siempre y luego cofundé un inicio de Aprendizaje automático. La capacitación en algo como pasatiempo es difícil en mi humilde opinión dados los trabajos exigentes de hoy.