¿Cuáles son algunos de los mejores cursos de aprendizaje automático en línea para profesionales que trabajan con experiencia en desarrollo de software y análisis de datos?

Answer 1

La siguiente estrategia puede funcionar:

Paso 1). ¿Qué teoría / materias estudiar antes de sumergirse realmente en el NM?

(Tenga en cuenta que el aprendizaje automático también se denomina clasificación de patrones o reconocimiento de patrones)

Para aprender la teoría de manera exhaustiva, puede seguir la “Clasificación de patrones” de Duda y Hart. Este es un texto completo sobre este tema. Prerrequisitos para estudiar esto es la teoría de la probabilidad.

Las redes neuronales artificiales (ANN) también son muy útiles y han evolucionado como un tema separado en los últimos años. Hay un par de capítulos en el libro anterior dedicado a ANN. Más tarde puede estudiar ANN según sus necesidades. Para los expertos, lo que está en el libro, debería ser suficiente.

Puede encontrar series de conferencias completas en youtube donde han enseñado la teoría fundamental de la LM de manera integral.

Sigue esto para el NM teórico

Informática – Reconocimiento de patrones – YouTube

Sigue esto para redes neuronales

[Coursera] Redes neuronales para el aprendizaje automático – Geoffrey Hinton 2016 – YouTube

——————————————————————-

Paso 2) . Una vez que haya terminado con el libro anterior, estaría ansioso por aplicar lo que ha aprendido. Aquí se encuentran algunas dificultades porque el libro en el paso 1, aunque es necesario, no le enseña cómo implementar realmente ML en la vida real. Para hacer eso uno necesita saber dos cosas:

a) ¿Cuáles son los algoritmos más útiles en ML en la actualidad y

b) qué lenguajes de programación son ampliamente utilizados por las personas de LA en todo el mundo.

————————————————————-

Paso 3). Te darás cuenta de que Python se usa principalmente, después de R y Matlab (y luego otros como Octave). Así que empieza a aprender Python (eso es lo que recomiendo). Python tiene una ventaja para ML porque encontrará fácilmente un código de Python para casi todos sus requisitos de ML. Es utilizado por casi todos los científicos / organizaciones de ML conocidos.

Sigue esto para general Python

Serie de tutoriales básicos de Python 3 – YouTube

———————————————————

Etapa 4). Una vez que haya terminado con Python general, comience a aprender Python para ML.

Sigue esto para Python para ML

Aprendizaje automático con Python – YouTube

———————————————————

Paso 5). Ahora estás equipado con casi todas las herramientas necesarias para hacer ML de forma independiente.

En este punto, puede comenzar a explorar Deep Learning, Kaggle, Tensor Flow y comenzar a leer algunos trabajos de investigación.

…………………………….

Espero que esto ayude

Answer 2

No hay escasez de buenos cursos de aprendizaje automático en línea. El curso de aprendizaje automático de Coursera es una opción popular. Kaggle R Tutorial sobre Machine Learning también parece ser una buena opción. Hay varios tutoriales en línea gratuitos (también puedes encontrarlos fácilmente en YouTube) que pueden ayudarte con lo básico.

Sin embargo, si pretende ampliar sus perspectivas de carrera como científico de datos, entonces probablemente debería considerar un curso que se centre en algo más que el aprendizaje automático. Sí, ML es un componente importante de la ciencia de datos, pero su área de operación puede estar restringida si aprende solo el aprendizaje automático. Las herramientas, aplicaciones, etc. pueden diferir.

Por otro lado, un curso completo de ciencia de datos le permitirá trabajar en una amplia gama de herramientas y equiparlo con temas relacionados, incluido el aprendizaje automático. Entonces, si tiene tiempo para optar por un curso de ciencia de la información a tiempo completo o parcial, le recomendaría que eche un vistazo al programa de 11 años de Postgrado en Ciencias de la Información ofrecido por Manipal ProLearn . El plan de estudios del curso está especialmente diseñado teniendo en cuenta a los profesionales que trabajan y tiene como objetivo promover la productividad en la primera hora del primer día.

Answer 3

Aprendizaje automático, una habilidad imperativa para todos los aspirantes que planean dominar el análisis de datos o la ciencia de datos o cualquier otro tema relacionado con el refinamiento de datos sin procesar en tendencias básicas y predicciones analíticas. A menudo se le llama ciencia moderna, ya que se ha convertido en una parte integral de la vida humana sin su conocimiento. Es por definición, modelado de computadoras para realizar con una programación mínima o no tan explícita. Algunas de las instancias habituales de aprendizaje automático son los sistemas de reconocimiento de voz, los proyectos de búsqueda web y también podemos incluir los autos de conducción automática de Google. Si alguien planea trabajar en cualquier tecnología, debe obtener una comprensión mínima de al menos los conceptos básicos del aprendizaje automático, eso es lo importante que es hoy en día. De una manera humilde, el aprendizaje automático es un camino directo hacia las carreras más emocionantes en el análisis de datos.

El curso de aprendizaje automático puede ser aprendido por los profesionales que trabajan y también por la experiencia de las personas en el software. Uno de los principales institutos de capacitación que brinda capacitación en aprendizaje automático con tecnología R es el centro JGT. En JGT Hub, puede capacitarse por profesionales que trabajan en tiempo real. Para más detalles puedes visitar el sitio web.

http://www.jgthub.com/