Hay varios niveles en los que puedes aprender Aprendizaje automático. La mejor manera en mi opinión es comenzar con
- Curso de Coursera sobre Aprendizaje Automático provisto por Andrew Ng. Toma el curso, haz todas las tareas y lee. Antes de que el curso obtenga una comprensión básica de Probabilidad, Estadística, Cálculo y Optimización (esto puede ser un poco relajado). Usted puede hacer cursos de Khan Academy para refrescarse.
- En esta etapa, también debe elegir un idioma para realizar el análisis, sugeriré Python. Pero R es igual de bueno. No sugeriría Java o C ++ en esta etapa ya que estás aprendiendo y no quieres meterte en la complejidad del lenguaje.
- Comience con un problema de Kaggle, implemente la solución y verifique la tabla de líderes. ¿Qué tan bien lo está haciendo y los algoritmos utilizados que no entiende? Kaggle lo ayudará a comprender algunos de los aspectos más prácticos del aprendizaje automático, como la selección de funciones, la búsqueda de parámetros hiperactivos, evitar el ajuste excesivo, los modelos de conjunto, etc. Práctica, práctica y más práctica.
- Empezar a ver implementaciones de algoritmos básicos de aprendizaje automático. Puedes ver el código de algoritmos de SciKit Learn para comprender. Si realmente quieres entender un algoritmo codifícalo.
- Esto te dará una buena plataforma de partida. Desde este punto puedes profundizar en el aprendizaje automático. Recomendaré 2 libros: Elementos del aprendizaje estadístico y el aprendizaje automático. Una perspectiva probabilística.