¿Es posible autoaprender el aprendizaje automático a un nivel profundo, al tener solo habilidades matemáticas básicas y habilidades básicas de programación en el desarrollo web?

Answer 1

Ya hay excelentes respuestas a esta pregunta.

Pero trataré de dar mi propia perspectiva sobre este tema.

Aprender es algo que lleva tiempo, todos comienzan en alguna parte. Un niño aprende a gatear, a caminar y luego a correr.

Se requiere un esfuerzo constante por parte de usted para aprender un tema en particular a fondo.

Aprende a hacerte preguntas y busca respuestas. Por ejemplo, puede preguntarse cómo y por qué funciona el algoritmo de propagación hacia atrás e intentar buscar una manera de explicar e implementar backprop lo más básicamente posible por su cuenta y luego intentar comparar con cómo otros abordaron el mismo problema.

Haga eso de manera consistente y usted desarrollará profundos conocimientos sobre el aprendizaje automático.

Sigue preguntando y sigue buscando respuestas, por eso la curiosidad está ahí, úsala, sé apasionadamente curiosa.

Muchos descubrimientos y avances ocurren porque alguien ha estado buscando respuestas a una (s) pregunta (s) candente (s).

Debe buscar respuestas de manera genuina y hacer preguntas sobre el aprendizaje automático. Deje que su mente se pregunte y no se avergüence de lo tontas que serán sus preguntas iniciales, siga preguntando y siga mirando, con el tiempo, esas preguntas tontas serán las mejores preguntas que pueden llevarlo a comenzar a comprender profundamente el campo de la máquina aprendizaje.

Nunca se limite, siempre sepa que nada es imposible, todo se reduce a tenacidad y consistencia.

Practica y lee sobre el aprendizaje automático todos los días, si puedes. Con el tiempo, desarrollará una perspectiva sólida que será única para usted y solo para usted.

Y esas habilidades básicas de matemáticas y programación mejorarán gradualmente a medida que las practiques. Como han dicho otros, las mejoras iterativas consistentes son clave para aprender algo profundamente.

Un consejo más. Divide y conquistaras.

Divida las cosas complejas en sus componentes más simples y ataque los problemas más simples de uno en uno.

Espero que esto ayude.

Answer 2

Sí, es posible, pero necesitas trabajar duro. Es mejor tomar cualquier curso en línea y luego comenzar a aprender por tu cuenta. Mi sugerencia es unirse a las competiciones de kaggle e involucrar esos pequeños proyectos.

Practica a diario y aprende matemáticas y programación a través de cualquier curso en línea o cualquier material. pero en mi opinión el curso en línea es el mejor.

Principalmente necesidad de aprendizaje automático.

Temas de matemáticas fundamentales:

• ÁLGEBRA
• PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
• CÁLCULO

Programación:

• R
• PITÓN

y también

• ALGORITMOS

Luego, comience a aprender el aprendizaje automático. Puedo sugerirle los mejores cursos en línea de Aprendizaje automático.

Los mejores cursos de aprendizaje automático en línea …

• 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 3

Siempre me sorprenden preguntas como esta. Es cierto que no los entiendo muy bien. La pregunta que me hago a mí misma es ¿cómo no sería posible el autoaprendizaje de aprendizaje automático a un nivel profundo? Esto es lo que se me ocurre:

• no tienes acceso a internet;
• tiene un sistema de creencias obsoleto que convence que se requiere educación avanzada para aprender algo profundamente;
• sientes, incorrectamente, que se requiere un maestro para impartirte una visión profunda;
• Aún no has comprendido el único mecanismo para aprender que ha existido; fracaso e iteración;
• crees que la capacidad de resolver ecuaciones demuestra una visión profunda cuando, de hecho, es la capacidad de dibujar imágenes simples basadas en conceptos.

El aprendizaje automático es una tecnología que convierte los datos en resultados predictivos. En el corazón de esa conversión están las funciones, los algoritmos y una serie de técnicas matemáticas y estadísticas aproximadas. Nada puede impedirle aprender estos temas en profundidad, excepto uno de los puntos de la lista anterior.

Answer 4

Así que tengo un gran secreto para ti … Cuanto más usas esas habilidades básicas de programación, más rápido se convierten en habilidades Competentes y Avanzadas.

Ser capaz de programar es todo lo que necesita para comenzar, AI es un tema bastante amplio y comprenderlo es su propia disciplina. Recomiendo esta serie en youtube, explica las cosas de manera muy clara y usa Python, que es un gran lenguaje para tener en tu sombrero si haces programación web, ya que Django sigue siendo popular.

Aprendizaje automático con Python – YouTube

Eso debería ser todo lo que necesita para comenzar y decidir si es un campo en el que está interesado.

Answer 5

Absolutamente.

Hay tantos recursos por ahí, es una locura. Ve a ver un montón de videos de Youtube o, lo que recomiendo, es tomar un curso estructurado sobre Udemy:

Cursos en línea – Aprenda cualquier cosa, en su horario | Udemy

Honestamente, el autoaprendizaje es el camino a seguir ahora. No tienes que salir y gastar miles de dólares para ir a la universidad o a un campo de entrenamiento. Todo lo que necesitas es un poco de trabajo duro y autodisciplina.

¡Buena suerte!

Para más información, echa un vistazo a mi canal de Youtube:

Zain Merchant

Answer 6

No hay magia para el aprendizaje automático. Si bien la implementación de técnicas requiere conocimientos avanzados de matemática / estadística y programación, eso ya está hecho para usted, solo necesita aprender a usar las bibliotecas y entender qué modelos usar cuando. Es un poco diferente de la programación regular, ya que es posible que necesite leer uno o dos libros sobre aprendizaje estadístico.

Answer 7

Sí, el autoaprendizaje se puede realizar sobre cualquier tema. Lo que importa es la dedicación al aprendizaje de las palabras y lo bueno que eres para captar las cosas. Como la tecnología está en auge, hay muchos recursos disponibles en línea, por lo que hace que el autoaprendizaje sea bastante fácil.