Cómo aprender el aprendizaje automático en la escuela secundaria.

El aprendizaje automático es mucho más que solo cálculo, esto es lo que puede hacer mientras tanto. Elija un libro popular de aprendizaje automático y comience a leerlo en Internet. La mayoría de la literatura comenzará con álgebra lineal y teoría de la probabilidad. El supuesto aquí es que usted tiene un conocimiento considerable en esto.

  1. Puede comenzar a leer sobre regresión lineal, familiarizarse con el funcionamiento del enfoque lineal, aprender sobre regresión logística.
  2. Mover a las técnicas vecinas más cercanas. Estos no requieren que usted tenga conocimiento exclusivo sobre el cálculo, puede abordar los problemas del vecino más cercano si sabe cómo funciona la distancia euclidiana.
  3. Una vez que esté familiarizado con estas técnicas, puede mirar los clasificadores del árbol de decisión. Estos se basan en gran medida en la teoría de la probabilidad y son fácilmente interpretables.
  4. Lea sobre la maldición de la dimensionalidad, los valores propios, los vectores propios, la descomposición de un solo valor, el análisis de componentes principales. Estos requieren que usted tenga conocimientos sobre el álgebra de matriz.

Hay una parte considerable del aprendizaje automático cubierto incluso antes de tocar el cálculo.

Espero que esto ayude !

Si desea aprender el aprendizaje automático solo por diversión, probablemente sea una mejor idea comenzar a entender mejor un lenguaje de programación. (Aunque recomiendo C ++ o Python, no por una razón real. Son solo mi único material de referencia y funcionaron bien para las pequeñas cosas que he codificado aquí y allá).

También recomendaría asegurarse de tener una comprensión realmente formidable del álgebra, la trigonometría y los conceptos que se enseñan en el cálculo introductorio . El bien no es suficiente, se invencible. Si puedes mirar el alma de las cosas simples nunca te impedirá. Si las cosas simples no están alrededor, las cosas difíciles están desnudas y asustadas.

El menor esfuerzo para el mayor aumento de la capacidad, creo, es pasar solo unos días revisando toda tu educación matemática. Asegúrese entender la razón de cada truco, cada simplificación y cada “regla” con la que te encuentres.

Lo sabrá cuando suceda, porque no hay nada de qué “preocuparse”. Cada ‘truco’ es solo el atajo natural que encontrarías si lo resolvieras por tu cuenta. Comenzarás a tener opiniones sobre algunas de las mierdas extrañas que también encontraron su camino hacia el circulo. (Estas opiniones son absolutamente incurables y casi siempre fatales).


Ahora, si quieres aprender de forma automática …

Oye, también soy un estudiante de secundaria que está creciendo y que también está interesado en ai y ml. Mi primer consejo sería aprender el pensamiento computacional (programación), también debería aprender los conceptos matemáticos que se tratan en ese curso. Sin embargo, ese curso es muy específico, así que también te recomiendo que aprendas un curso de inteligencia artificial en Udacity. Está basado en el aspecto de la programación y usted podría ver qué hacen esos algoritmos en acción. Y luego puedes profundizar y aprender conceptos matemáticos de esos algoritmos. Además, dado que las matemáticas son la base de cs, te sugiero que tomes la doble especialidad durante la universidad, como lo haré yo. Cs y matematicas

Me gustaría dar un paso atrás y aprender un algoritmo más fácil primero. Uno de mis favoritos es el filtrado bayesiano, que básicamente ha impedido que el spam sea un problema (con algunas otras herramientas).

El primer lugar que leí fue aquí: un plan para el correo no deseado, seguido de una mejora en el mejor filtrado bayesiano. Un buen resumen está en este sitio: una explicación intuitiva (y breve) del teorema de Bayes.

Utiliza muchos de los mismos conceptos que las técnicas de aprendizaje automático más complejas, pero solo puede hacer clasificación.

También puedes aprender sobre la IA del juego como A *, teoría de grafos, búsqueda de rutas, etc. – Red Blob Games. Nada de esto es aprendizaje automático, pero le muestra cuánto podemos llegar con el aprendizaje automático y, lo que es más importante, mejorará sus habilidades matemáticas.

También puede intentar usar el Aprendizaje automático sin entender cómo funciona este tipo: cómo un cultivador de pepinos japonés utiliza el aprendizaje profundo y TensorFlow | Blog de Google Cloud Big Data y aprendizaje automático | Google Cloud Platform.

Realmente depende de lo que estés tratando de hacer. ¿Quieres usarlo o entender cómo funciona?

Aparte de eso, si quieres entender cómo funciona … tienes que aprender las matemáticas. Si quieres hacer un curso intensivo de matemáticas, prueba Matemáticas | Academia Khan. Es un buen curso intensivo (no entra en suficiente profundidad / práctica). Si lo desea, puede terminar fácilmente todas las matemáticas de la escuela secundaria durante las vacaciones y luego encontrará que el año 13 es bastante fácil.

Para ser honesto, tomar Cálculo 2 no te dará el momento aha. He tomado Álgebra Lineal y Cálculo 3, pero todavía estoy perplejo por las matemáticas detrás. Por supuesto, saber las matemáticas es muy importante, pero creo que es más importante tener una idea general del aprendizaje automático y averiguar las matemáticas cuando llegue el momento. Actualmente estoy leyendo este excelente libro que explica muy bien el panorama del aprendizaje automático. No requiere que entiendas las matemáticas. Definitivamente lo recomiendo.

Aprendizaje automático con Scikit-Learn y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes: Aurélien Géron: 9781491962299: Amazon.com: Libros

No hace falta decir que debe tener habilidades de programación decentes para realizar cualquier aprendizaje automático.

Si tienes interés y pasión como estudiante de secundaria.

Le sugiero que siga este enlace, puede aprender ML paso a paso en 90 días.

No puedes abandonar la escuela secundaria e ir a la universidad comunitaria. Te dejarán. Haz una carrera de matemáticas que necesitarás para aprender Álgebra Lineal.