Cómo aprender el aprendizaje automático teórico.

Answer 1

El aprendizaje automático es en sí mismo un gran aprendizaje. El término aprendizaje automático se explica por sí mismo. Las máquinas aprenden a realizar tareas que no están específicamente programadas para hacer.

El aprendizaje automático en un proceso es

1. Algoritmos que consumen datos gigantescos.
2. Extracción de patrones a partir de los datos.
3. Convertir patrones a acciones.

No se sorprenda si se encuentra con un anuncio exactamente similar a sus intereses que quería comprar la última vez que estuvo de compras en línea. Eso simplemente es aprendizaje automático.

El Aprendizaje automático es un campo vasto, saber simplemente Python no es suficiente. Hay muchas otras cosas que debe saber para ser un ingeniero de aprendizaje automático.

Aquí están los temas que tendrá que aprender además de Python para sobresalir en el campo del aprendizaje automático.

Habilidades básicas

El aprendizaje automático es un conjunto mixto de ingeniería de software, matemáticas y ciencia de datos. Estas tres son las habilidades básicas y una debe ser competente en ello. Profundizando en esto

Probabilidades y estadísticas

Uno puede aprender acerca de los algoritmos con la ayuda de las teorías de probabilidad y estadística. Algunos modelos, como los modelos de mezcla gaussianos, los modelos naive bayes y los modelos ocultos de Markov, exigen una buena comprensión de la probabilidad y las estadísticas. Aprender la teoría de la medida. Las estadísticas ayudan como modelo de métrica de evaluación como curvas receptor-operador, matrices de confusión, valores p, etc.

Modelado de datos

Los ingenieros de aprendizaje automático también tienen que analizar datos no estructurados. Esto se basa principalmente en la ciencia del modelado de datos, el proceso de evaluar la estructura básica de un conjunto de datos, ubicar patrones y cerrar la brecha donde no hay rastros de datos. El modelado de datos es la base del desarrollo de algoritmos firmes que pueden mejorarse con el tiempo.

Habilidades en programación

Sus habilidades de programación y desarrollo de software serán las más importantes, ya que el aprendizaje automático consiste en desarrollar algoritmos productivos.

Fundamentos de Programación y Ciencias de la Computación

Existe una gran cantidad de cálculos sobre una cantidad extremadamente grande de datos en el aprendizaje automático. Por lo tanto, uno debe ser claro con

• Estructuras de datos como colas, matrices multidimensionales, pilas de árboles, gráficos, etc.
• Complejidad como problemas NP-completos, P vs. NP, notación big-O.
• Algoritmos como búsqueda, optimización, programación dinámica, clasificación.
• Constitución de computadoras como caché, puntos muertos, memoria, ancho de banda, procesamiento distribuido.

Una vez que esté profundamente familiarizado con estos fundamentos, también es responsable de saber cómo aplicarlos e implementarlos durante la programación.

Diseño de software

¿Qué ofrecen los ingenieros de aprendizaje automático? Ellos entregan “Software”. Si observamos de cerca, el software es un componente muy pequeño, sin embargo, un cambio de juego en una gran comunidad de productos y servicios. Por lo tanto, es importante formar sistemas y algoritmos que puedan integrarse eficazmente con dicho software. Al tener un fuerte control sobre la API, las bibliotecas dinámicas ayudarán en el diseño de software adecuado y el desarrollo efectivo de interfaces.

Matemáticas Aplicadas y Algoritmos

Las implementaciones universales de Aprendizaje automático son fácilmente accesibles a través de bibliotecas como Theano, scikit-learn, Spark MLlib, TensorFlow, H2O, etc. Sin embargo, elija un modelo apropiado para implementarlas de manera efectiva como el árbol de decisiones, el vecino más cercano, la red neuronal, el conjunto de múltiples modelos, máquina de vectores de soporte, etc. Es necesario tener conocimientos sobre optimización convexa, programación cuadrática, gradiente decente, ecuaciones diferenciales parciales, lagrange, etc. Además, es importante tener una idea acerca de los méritos y desventajas de diferentes enfoques, como el sobreajuste y el desajuste, la fuga de datos, sesgo y varianza, datos faltantes, fuga de datos.

Aprendizaje automático de lenguajes de programación

El aprendizaje automático no se limita a ningún lenguaje específico. Encontrarás bibliotecas ML en diferentes lenguajes de programación como C, C ++, R y Python. Entre todos estos lenguajes de programación, el mejor lenguaje en mi opinión para seguir adelante es Python.

Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático se enamoran fácilmente del lenguaje Python debido a su fácil sintaxis. Python garantiza la informática científica y el procesamiento de datos eficientes, gracias a sus bibliotecas útiles como SciPy, NumPy y Pandas. Algunas bibliotecas especializadas de ML como Theano, scikit-learn y TensorFlow desarrollan algoritmos fácilmente con diversas plataformas informáticas.

Con tanto entusiasmo por el aprendizaje automático ya en 2017, estoy seguro de que el aprendizaje automático surgirá cada vez más en los próximos años. ML jugará un papel importante en el moldeado del futuro de las plataformas en línea.

Descargo de responsabilidad: Soy un co-fundador de @GreyAtom, ayudando a los talentos de ingeniería a encontrar carreras sostenibles en tecnologías emergentes.

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Answer 2

Puede tomar el curso a continuación que necesita las matemáticas básicas de la escuela secundaria como requisito previo para el aprendizaje automático.

¿Interesado en el campo del Aprendizaje Automático? Entonces este curso es para ti!

Requisitos para tomar este curso es-

• Sólo un nivel de matemáticas de la escuela secundaria

Enlace del curso: Machine Learning AZ ™: práctica en Python & R en Data Science-Learn para crear algoritmos de aprendizaje automático

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

Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir sus conocimientos y ayudarlo a aprender teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera sencilla.

Le guiarán paso a paso en el mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de Data Science.

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo se sumergen 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

Además, el curso está lleno de ejercicios prácticos que se basan en ejemplos en vivo. Así que no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica en la construcción de sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código R y Python que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

¿Quién es el público objetivo?

• Cualquier persona interesada en el aprendizaje automático
• Alumnos que tienen al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que desean comenzar a aprender Aprendizaje automático.
• Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que desee aprender más sobre él y explorar todos los diferentes campos del aprendizaje automático.
• Cualquier persona que no esté tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el Aprendizaje Automático y quiera aplicarlo fácilmente en los conjuntos de datos.
• Cualquier estudiante en la universidad que quiera comenzar una carrera en Data Science.
• Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.
• Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y que quiera convertirse en un científico de datos.
• Cualquier persona que desee crear un valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de aprendizaje automático.

¿Qué aprenderé?

• 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.

Enlace del curso: Machine Learning AZ ™: práctica en Python & R en Data Science-Learn para crear algoritmos de aprendizaje automático

Answer 3

Hola,

Si desea aprender Aprendizaje automático, le sugiero que se una a un programa de capacitación porque no es suficiente para adquirir solo conocimientos teóricos, debe saber cómo usarlo en el mundo real. Además, si se une a la capacitación, puede obtener conocimientos tanto teóricos como prácticos y en la orientación de alguien que podrá aprender rápidamente. También intente leer en línea sobre Aprendizaje automático e intente implementarlo de manera práctica.

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas informáticos la capacidad de estudiar sin ser programado explícitamente. El dominio de máquinas se centra en el desarrollo de aplicaciones informáticas que pueden intercambiarse mientras se exponen a nueva información.

Además, Webtunix es una de las mejores organizaciones de investigación de inteligencia artificial en Chandigarh y trabaja en marcos web inteligentes como MATLAB, Python, Hadoop, Big Data y Java.

Answer 4

Para aprender el aprendizaje automático, es mejor optar por un enfoque práctico, aprendiendo los conceptos de manera paralela, ya que eso le proporciona una ventaja para trabajar en el aprendizaje automático. Lea la respuesta dada por Charles H Martin en ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático teórico y el aplicado?

Gracias.