¿Cuál es la mejor fuente para aprender ML?

Answer 1

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que permite que las aplicaciones de software sean más precisas para predecir resultados sin ser programadas explícitamente. La premisa básica del aprendizaje automático es construir algoritmos. Ha comenzado desde los conceptos básicos de matemática y programación, después de que le será fácil aprender.

temas de matematicas: 1. ALGEBRA

2. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICAS

3. CÁLCULO

programación: 1. r

2. PITÓN

y también 3. ALGORITMOS

ahora, puedes empezar a aprender ML. Es bueno aprender de los cursos en línea. Le sugeriré los mejores cursos en línea.

MEJORES CURSOS DE APRENDIZAJE EN MAQUINA …

• Aprendizaje automático AZ ™: práctica en Python & R en Data Science
• Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R
• Aprendizaje automático para la ciencia de datos

Elige el primer curso ..

de este curso puedes aprender sobre:

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo nos sumergimos profundamente en el Aprendizaje automático. Se estructura de la siguiente manera:

• Parte 1 – Preprocesamiento de datos
• Parte 2 – Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinomial, RVS, Regresión del árbol de decisión, Regresión aleatoria de bosques
• Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, SVM del núcleo, Bayes ingenuos, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación de bosques aleatorios
• Parte 4 – Agrupación en clúster: K-medias, agrupación jerárquica
• Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
• Parte 6: Aprendizaje por refuerzo: confianza superior, muestreo de Thompson
• Parte 7 – Procesamiento de lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
• Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
• Parte 9 – Reducción de la dimensionalidad: PCA, LDA, PCA de núcleo
• Parte 10 – Selección de modelo y realce: validación cruzada en k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

y también….

• Master Machine Learning en Python & R
• Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning.
• Hacer predicciones precisas
• Hacer poderoso analisis
• Hacer modelos robustos de Machine Learning.
• Cree un fuerte valor añadido para su negocio.
• Utilice el aprendizaje automático para fines personales
• Manejar temas específicos como aprendizaje de refuerzo, PNL y aprendizaje profundo
• Manejar técnicas avanzadas como la reducción de dimensiones.
• Sepa qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
• Construye un ejército de poderosos modelos de Machine Learning y sabe cómo combinarlos para resolver cualquier problema.

Cursos adicionales en línea:

• De principiante a avanzado: aprendizaje automático y redes neuronales.
• Python para Data Science y Machine Learning Bootcamp

TODO LO MEJOR…

Answer 2

Bienvenido a Machine Learning Family,

Hay varias fuentes en línea para aprender a aprender.

Pero te sugeriré las mejores fuentes de aprendizaje automático en línea.

• Machine Learning AZ ™: práctica en Python & R en Data Science [BEST]
• Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R
• Aprendizaje automático para la ciencia de datos

Mejor tomar el primero.

Aquí puedes aprender

Aprende a crear Algoritmos de aprendizaje automático en Python y R con dos expertos en Data Science. Plantillas de código incluidas.

Aquí puedes APRENDER

• Master Machine Learning en Python & R
• Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning.
• Hacer predicciones precisas
• Hacer poderoso analisis
• Hacer modelos robustos de Machine Learning.
• Cree un fuerte valor añadido para su negocio.
• Utilice el aprendizaje automático para fines personales
• Manejar temas específicos como aprendizaje de refuerzo, PNL y aprendizaje profundo
• Manejar técnicas avanzadas como la reducción de dimensiones.
• Sepa qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
• Construye un ejército de poderosos modelos de Machine Learning y sabe cómo combinarlos para resolver cualquier problema.

Todo lo mejor .

Answer 3

Si opta por el aprendizaje automático, eso significa que sabe lo básico de las matemáticas y la informática. Si no, te aconsejaría que primero los repitas.

Luego necesitas leer sobre aprendizaje automático (hay varios libros buenos, como Chris Bishop y Kevin Murphy). Le recomendaría encarecidamente que realice el curso completo sobre aprendizaje automático de Andrew Ng en Coursera. Personalmente, considero que es el mejor curso sobre aprendizaje automático. ¡Bienvenido al Aprendizaje automático! – Universidad de Stanford | Coursera

Empiece a leer blogs sobre aprendizaje automático, vea videos en Youtube y luego lo encontrará muy interesante para aprender. Vaya a este enlace Una vez que 5 errores cometidos por los programadores al iniciarse en Aprendizaje automático – Dominio del aprendizaje automático

Aprendizaje de máquina feliz!

Answer 4

No puedo enfatizar lo suficiente lo bueno que es este curso de Stanford:

Aprendizaje Automático | Coursera

Lo tomé al mismo tiempo que tomaba el curso de Aprendizaje automático para obtener una maestría y solía recurrir a este curso en línea cuando no entendía algo correctamente. Es un excelente curso para principiantes que desean aprender los conceptos básicos del aprendizaje automático.

¡Buena suerte! 🙂

Answer 5

Comience con lo básico de las computadoras. Si ya los conoce, comience con los conceptos básicos de la programación. Bien versado con eso también? Comience por aprender lo básico en línea: los cursos están disponibles en varios sitios. Para nombrar unos pocos :

• edX
• Coursera
• Udemy
• Udacity

Answer 6

Consulte Cómo iniciar AI / ML / DL desde cero para ver la MEJOR FUENTE PARA APRENDER. ¡¡Buena suerte!!