¿Cuál es la mejor manera para que un estudiante de secundaria aprenda el aprendizaje automático?

Answer 1

Me encanta la pregunta. El aprendizaje automático es tan relevante para el futuro cercano, que merece más atención en la escuela secundaria.

El estudio en solitario es una pésima opción para la mayoría de los estudiantes. Esto se debe a que no importa cuán bueno sea el material del curso, somos criaturas socialmente motivadas. Los bajos índices de finalización de los cursos en línea muestran cuán pocos de nosotros realmente tendremos éxito con el contenido solo. Dicho esto, hay muchas respuestas basadas en el contenido, incluida esta pregunta, “¿Cómo debo aprender ML por mi cuenta como estudiante de secundaria?”.

Ofreceré tres principios de proceso que pueden funcionar para cualquier estudiante de secundaria.

1. Pase todo el tiempo que pueda con los profesionales, maestros y otros estudiantes que comparten su interés. Comience con sus compañeros de clase actuales. Si lo necesita, amplíe su círculo de personas de esa manera yendo a eventos nerd de vez en cuando, pero es importante estar activo y regularmente alrededor de otras personas que trabajan en ML en lugar de simplemente construir una lista de contactos. Incluso contarle a los adultos su interés en el ML puede ayudar. Estarás ocupado aprendiendo, mientras los adultos exploran el mundo para tu próxima oportunidad.
2. Comprométase con las matemáticas y la cultura informática en la secuencia estándar (cursos tradicionales) Y también fuera de secuencia. No espere a que la universidad tome cursos de introducción en probabilidad, estadísticas y ciencias de la computación. Compense las piezas faltantes en el plan de estudios de su escuela en otros campus o forme un grupo de estudio privado para tomar cursos en línea.
   Lea cualquiera y todos los entretenidos libros de matemática y CS (búsqueda) ( historias, libros ilustrados, historias, biografías, libros de rompecabezas, etc.) para desarrollar una intuición y un vocabulario sólidos. Haga esto todos los días durante dos meses hasta que sea un hábito, y siga haciéndolo. Celebre los hitos en los que finalmente puede aprender de un libro de texto denso o un curso en línea, pero recuerde que los fundamentos adecuados están pegados con experiencias que puede tocar y sentir en su corazón.
3. Da grandes pasos y mantente humilde. Es decir, en contraste con su vida social o su salud física, donde los pequeños pasos que se realizan todos los días hacen mucho, el ML se aprende mejor en saltos gigantes. La curva de aprendizaje (y la curva de olvido) para las habilidades de LD puede ser brutal. No se preocupe por todo lo que debe aprender y concéntrese en lo que está aprendiendo lo suficiente como para llevarlo a cabo. Toma descansos, pero vuelve al trabajo.
   Haga esto una y otra vez. Eventualmente se familiarizará con los diferentes tipos de habilidades básicas y de soporte: lenguajes de programación, computación en la nube, manejo de datos y bases de datos, visualización, estadísticas y probabilidad, matemática aplicada y algoritmos específicos. Es un deporte de equipo, por lo que eventualmente debería especializarse, dando pasos aún más grandes (proyectos más largos, cursos avanzados, textos más difíciles). Esto te pondrá en una posición para contribuir y apreciar las diferentes fortalezas de los compañeros de equipo que se deben aprovechar.

Answer 2

Sugiero probar el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng en Coursera. El primer módulo cubre todas las matemáticas necesarias y luego lo sigue con la construcción paso a paso de una variedad de algoritmos en los módulos subsiguientes.

Si no has tomado ningún cálculo, es posible que tengas un poco de problemas para entender las redes neuronales, pero son conceptos realmente básicos, como los derivados, que puedes detectar por tu cuenta.

Si prefiere los libros de texto, sugiero pasar por la inteligencia artificial: un enfoque moderno por norvig y russell

Answer 3

Al ser un estudiante de secundaria, tuve el mismo problema exacto en un momento dado; sin embargo, gracias a la orientación de compañeros mayores, logré obtener una comprensión sólida.

Para rectificar este problema, decidí compilar una ruta de aprendizaje para estudiantes de secundaria: kjaisingh / high-school-guide-to-machine-learning

Hazme saber si tienes alguna pregunta o sugerencia a este respecto, ¡y mucha suerte!

Answer 4

Si tienes interés y pasión como estudiante de secundaria.

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