Si tengo que elegir entre la clase de Aprendizaje automático (Andrew Ng) y la de Aprendizaje estadístico (Trevor Hastie), ¿cuál debería ser?

Ambos son buenos. Pero, las formas en que se acercan es diferente. El aprendizaje automático puede verse como una combinación de informática (estructura de datos + software), álgebra lineal, estadísticas, procesamiento de señales adaptativo y conocimiento del dominio.

El curso de Andrew Ng incluye el tratamiento de diferentes enfoques (desacoplados) al aprendizaje automático, aunque al final da una relación entre los diferentes enfoques. Al principio, se perdería (solo un sentimiento personal). No sabría de dónde viene todo esto. – es posible que haya recordado todo hasta que llegue a conocer la “plataforma base” en las conferencias posteriores.

En el curso de Trevor Hastie, la base son las estadísticas: lleva al espectador de las estadísticas básicas al aprendizaje automático. Obviamente, esta es una forma directa de mirar el curso, aunque es una combinación de muchas cosas, no debe preocuparse por ellas. Esos inicialmente, conseguirás un truco eventualmente.

En resumen, su elección debe basarse en lo que desea obtener y en el enfoque en el que se sienta cómodo.

Ambos son excelentes cursos. El curso de Hastie está un poco más enfocado en el aprendizaje de la teoría y desarrolla una mejor intuición para leer otros libros de texto, mientras que el curso de Ng se enfoca un poco más en la optimización / aplicación práctica de modelos.
Nuevamente, ambos son cursos realmente buenos y no puedo recomendar exactamente uno de ellos. Tome el certificado para una (asignaciones, etc. a tiempo) y audite la otra si tiene poco tiempo.

Haga ambas cosas, pero comience con ISLR … posiblemente, no se ofrezca nuevamente hasta el próximo año …

El aprendizaje de máquina de Andrew Ng se repite con más frecuencia … y se convertirá en un curso abierto después de esta iteración …