6 útiles tutoriales y cursos de aprendizaje automático para comprender lo esencial

El aprendizaje automático es el futuro de la automatización. Millones de tareas realizadas por humanos a diario serán eventualmente reemplazadas por redes neuronales entrenadas. Incluso ahora, los algoritmos de aprendizaje automático dan forma a tu vida..

El mercado laboral está cambiando para adaptarse a esta nueva tecnología, y los que son capaces de programar sus propias redes (o integrarse con las existentes) tienen una gran demanda.

Nunca ha habido un mejor momento para sumergirse en el aprendizaje automático. Aquí hay seis tutoriales y recursos útiles para ayudarlo a aprender sobre el aprendizaje automático..

1. El tren de codificación

Cualquiera que esté familiarizado con el canal de YouTube de Daniel Shiffman sabrá acerca de sus excelentes tutoriales sobre procesamiento y p5.js. Su divertido estilo de enseñanza en tiempo real ha ayudado a innumerables personas a aprender los conceptos básicos de la codificación..

Además de sus muchos videos de desafío de codificación que cubren temas individuales, Shiffman también tiene una lista de reproducción de aprendizaje automático increíblemente completa..

Estos videos son especialmente útiles para aquellos que desean aprender Java o JavaScript como su idioma principal. Afortunadamente, los conceptos cubiertos en la serie se aplican a cualquier idioma de su elección.

The Nature of Code, el muy querido libro de Shiffman, dedicó su capítulo final a las redes neuronales. Se encuentra solo como una excelente introducción al campo. El trabajo ha continuado tanto en el canal de YouTube de The Coding Train como en su página personal de GitHub.

La gran fuerza de aprender de esta manera es el mismo Daniel Shiffman. Como profesor natural, da ejemplos claros de cómo el código interactúa con los algoritmos de aprendizaje automático..

2. Curso de Aprendizaje Automático

Google son grandes jugadores en el aprendizaje automático. Su plataforma de código abierto Tensorflow está diseñada para abrir el tema a todos en una variedad de lenguajes de programación.

Google también tiene su propio Curso gratuito de Aprendizaje automático diseñado para enseñar tanto los fundamentos del aprendizaje automático como el uso de Tensorflow a través de las API..

Cada capítulo del curso tiene conferencias en video junto con el texto completo para respaldar el contenido. Como se esperaba, es un currículo increíblemente detallado. El curso también ofrece actividades interactivas. “Desafío de programación” páginas donde el código se presenta dinámicamente en el navegador donde se puede ejecutar y modificar, antes de proporcionar desafíos de codificación para ayudarlo a comprender el módulo.

El currículo también presenta “Ejercicios de patio” y posibilidades de “Chequea tu entendimiento”, Comprende visualizaciones interactivas de principios de aprendizaje automático y preguntas basadas en el tema actual..

No es sorprendente que Google sea un líder en este campo, y para un curso gratuito, este cubre mucho terreno.!

3. Siraj Raval

Si bien hay muchos profesores de YouTube excelentes, pocos obtienen el equilibrio de una presentación excelente, una explicación clara de los temas y, lo que es más importante, los memes, tan bien como Siraj Raval..

Su canal de YouTube se concentra principalmente en el lenguaje de programación Python, junto con muchos principios esenciales para la ciencia de datos moderna y el aprendizaje automático. Siraj tiene una lista de reproducción de videos fáciles de seguir sobre el tema de las redes neuronales y el aprendizaje automático. La variación entre los videos de tema único de ritmo acelerado y el trabajo de proyecto de estilo de transmisión en vivo más largo abarca ambos aspectos fundamentales y cómo aplicarlos a los datos.

El canal de Siraj es especialmente útil para aquellos que ya están aprendiendo Python, y si estás buscando aprender el idioma, estos ejemplos básicos de Python 10 Ejemplos básicos de Python que te ayudarán a aprender rápido 10 Ejemplos básicos de Python que te ayudarán a aprender rápido los ejemplos son para aquellos que ya tienen algo de experiencia en programación y simplemente desean hacer la transición a Python lo más rápido posible. Leer más te ayudará a recoger los fundamentos..

4. Redes neuronales y aprendizaje profundo.

Si bien los videos tutoriales son una excelente manera de aprender, algunas personas prefieren aprender de un libro. Neural Networks y Deep Learning de Michael Nielsen no califican como un libro impreso, ya que utiliza ejemplos integrados diseñados para el navegador. Sin embargo, es la explicación escrita más clara no solo de la historia del aprendizaje automático, sino también de cómo aprender las matemáticas detrás de las redes neuronales, lo que encontrará..

El libro sigue un proyecto de reconocimiento de caracteres de principio a fin. Su ritmo permite al lector comprender cómo y por qué aprende la red, junto con las decisiones y los desafíos que enfrentarán al armar una red neuronal que funcione..

Una vez más, el lenguaje de elección es Python, aunque los fundamentos están tan bien cubiertos aquí que se recomienda leer a cualquier persona interesada en el aprendizaje automático..

5. Udacity Nanodegrees para Aprendizaje Automático

Hay varios en profundidad “Nanodegrees” Disponible en Udacity para aprendizaje automático. El altamente recomendado curso Conviértase en un Ingeniero de Aprendizaje Automático es un curso en profundidad que lleva al estudiante a través de los principios del aprendizaje automático a través del trabajo del proyecto.

Cada proyecto está diseñado para emular algo que un ingeniero enfrentaría en su trabajo. Los estudiantes inscritos en el curso obtienen acceso a los servicios web de Amazon (AWS) para implementar sus proyectos.

El curso cuesta $ 899 no será barato para los estándares de muchas personas, pero el beneficio de tener una relación con sus tutores junto con las herramientas proporcionadas por el curso será invaluable para muchos.

6. Crear un plan de estudios mixto

Si bien hasta ahora todo en esta lista es perfecto para el aprendizaje avanzado, muchas personas encontrarán difíciles incluso los fundamentos. En este caso, crear un plan de estudios mixto propio puede ser una excelente manera de llenar todos los vacíos y asegurar una base de conocimientos sólida para avanzar.

Usuario de reddit pk7677 Respondió a una publicación en / r / MachineLearning con un sabio consejo:

La publicación completa continúa para recomendar la creación de sus propios proyectos personales. También debe estar atento a las áreas nuevas y en desarrollo del campo..

Aprendizaje profundo para el aprendizaje automático

Sea cual sea el método que tome con el aprendizaje automático, prepárese para un largo viaje. El tema es por naturaleza increíblemente denso..

La popularidad del aprendizaje automático se ha disparado, y se debe a las mejoras en el poder de procesamiento y la informática. No hay rutas fáciles en la teoría detrás de él. Ahora es el momento de familiarizarse con los lenguajes de programación preparados para el futuro..

Si es un principiante, elija un lenguaje de programación fácil de usar para los principiantes. 6 El lenguaje de programación más fácil de aprender para los principiantes. 6. El lenguaje de programación más fácil para aprender para los principiantes. Aquí están los seis lenguajes de programación más fáciles para principiantes. Lea más antes de sumergirse en el aprendizaje automático. Y no se olvide de revisar nuestra comparación de aprendizaje profundo, aprendizaje automático y aprendizaje profundo de AI contra aprendizaje automático versus AI: ¿cómo van juntos? Aprendizaje profundo vs. Aprendizaje automático vs. AI: ¿Cómo van juntos? ¿Intenta resolver la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo? Esto es lo que todos significan. Lee mas . Sigue aprendiendo, y buena suerte.!

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