Depende de tus antecedentes matemáticos y aspiraciones. El famoso y ampliamente utilizado curso introductorio es el curso de Andrew Ng’s Coursera. Cubre conceptos básicos en ML y brinda algunos consejos prácticos sobre cómo implementar, razonar y diagnosticar algoritmos de ML. Es bueno para construir una comprensión básica de algunos de los conceptos fundamentales en el LD. Sin embargo, está dirigido a personas que no tienen ningún conocimiento matemático, y sacrifica mucha profundidad y comprensión para ser comprensibles de manera consistente. Mi impresión es que lo más importante de este curso es que conoce parte de la jerga relacionada con el campo.
En YouTube, sin embargo, existe la versión de este curso que se da en Stanford. Aquí está asumiendo que sus estudiantes tienen una formación matemática razonable, y están interesados en comprender realmente algunos de los modelos que está presentando. Esto significa que él va a través de algunos de los detalles esenciales. Este curso construye una base mucho más sólida para avanzar hacia temas más complejos en el LD.
Mi opinión es que el curso “perfecto” depende de lo que quieras quitar: si quieres conocer algunos conceptos básicos en ML para que puedas, por ejemplo, comprender algunas de las cosas en que los científicos de datos con los que trabajas son Hablando de eso, el curso de Coursera puede ser suficiente. Si desea comenzar a construir una base para comprender y trabajar realmente con ML, vaya a las conferencias de Stanford en YouTube.
Por cierto, si realmente quieres prepararte para una carrera en ML, lo mejor que puedes hacer (una vez más, en mi opinión, y ninguna de estas opciones son exclusivas), elige el libro de Murphy o Bishop y comienza a trabajar en ellas. . Me parece que es la mejor manera para que un principiante entre al campo.
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